Influence of SiO2, TiO2 and Fe2O3 nanoparticles on the properties of fly ash blended cement mortars
Notice bibliographique
Résumé
This study explores the effects of different types of nanoparticles, namely nano-SiO2 (NS), nano-TiO2 (NT), and nano-Fe2O3 (NF) on the fresh properties, mechanical properties, and microstructure of cement mortar containing fly ash as a supplementary cementitious material. These nanoparticles existed in powder form and were incorporated into the mortar at the dosages of 1%, 3%, and 5% wt.% of cement. Also, fly ash has been added into in mortars with a constant dosage of 30% wt.% of cement. Compressive and flexural strength tests were performed to evaluate the mechanical properties of the mortar specimens with different nanoparticles at three curing ages, 7, 14, and 28 days. Scanning Electron Microscopy (SEM) and Energy Dispersive X-ray (EDX) tests were conducted to study the microstructure and the hydration products of the mortars. To elucidate the effects of nanoparticles on the binder phase, additional experiments were performed on accompanying cement pastes: nanoindentation and open porosity measurements. The study shows that, if added in appropriate amounts, all nanoparticles investigated can result in significantly improved mechanical properties compared to the reference materials. However, exceeding of the optimal concentration results in clustering of the nanoparticles and reduces the mechanical properties of the composites, which is accompanied with increasing the porosity. This study provides guidelines for further improvement of concretes with blended cements through use of nanoparticles.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».