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Enregistrement W3017447569 · doi:10.3390/jcs4020045

Freeze-Thaw Performance Characterization and Leachability of Potassium-Based Geopolymer Concrete

2020· article· en· W3017447569 sur OpenAlexaff
Peiman Azarsa, Rishi Gupta

Notice bibliographique

RevueJournal of Composites Science · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueConcrete and Cement Materials Research
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFly ashToxicity characteristic leaching procedureGeopolymerMaterials scienceLeaching (pedology)Curing (chemistry)Compressive strengthEnvironmental scienceWaste managementComposite materialMetallurgyMetalEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

It is well known that concrete is one of the most widely used construction materials in the world, and cement as its key constituent is partly responsible for global Carbon Dioxide (CO2) emission. Due to these reasons, high strength concrete with lower CO2 emission, and concrete with lower reliance on natural resources is increasingly popular. Geopolymer Concrete (GPC), due to its capability to minimize the consumption of natural resources, has attracted the attention of researchers. In cold regions, frost action is one of the primary GPC deterioration mechanisms requiring huge expenditures for repair and maintenance. In this regard, two types of GPC (fly-ash based GPC and bottom-ash based GPC) were exposed to the harsh freeze-thaw conditions using a standard test method. The dynamic elastic modulus of both types of GPC was determined using a Non-Destructive Test (NDT) method called Resonant Frequency Test (RFT). The results of RFT after exposing to 300 freeze-thaw cycles showed that bottom-ash based GPC has better freeze-thaw resistance than fly-ash based GPC. Moreover, in this study, the leachability of bottom-ash based GPC was also investigated to trace the heavy metals (including Si, Al, Na, Cr, Cu, Hg) using Toxicity Characteristic Leaching Procedure (TCLP) test. The results of the TCLP test showed that all of the heavy metals could be effectively immobilized into the geopolymer paste.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,014
Tête enseignante GPT0,224
Écart entre enseignants0,211 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations25
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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