MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3031859261 · doi:10.3390/buildings10060101

Comparative Study Involving Effect of Curing Regime on Elastic Modulus of Geopolymer Concrete

2020· article· en· W3031859261 sur OpenAlexaff
Peiman Azarsa, Rishi Gupta

Notice bibliographique

RevueBuildings · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueConcrete and Cement Materials Research
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaterials scienceComposite materialPortland cementFly ashCuring (chemistry)Elastic modulusCompressive strengthYoung's modulusModulusCement

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Geopolymer Concrete (GPC) as a cement-less construction material has attracted worldwide attention due to its lower carbon footprint. There are numerous studies reported on GPC made using different by-products including fly-ash. However, since the use of bottom-ash is comparatively limited, making potassium-based GPC using this waste can be an alternative to Portland Cement Concrete (PCC). In this study, two methods of accelerated curing were used to determine the influence of elevated temperature on the compressive strength of GPC, composed of 50% bottom-ash and 50% fly-ash. GPC specimens were cured using various temperatures including ambient, 30 °C, 45 °C, 60 °C, and 80 °C for 24 h, all followed by 28 days of ambient curing. The highest compressive strength was obtained with steam curing at a temperature of 80 °C for a duration of 24 h. It is of great significance to evaluate elastic modulus of the concrete mixture so that the short-term rigidity of structures subjected to elongation, bending, or compression can be predicted. In this study, a longitudinal Resonant Frequency Test (RFT) as a non-destructive test (NDT) was used to calculate the elastic modulus of both GPC and a comparative PCC mix. Based on the results, PCC had higher resonant frequency (by about 1000 Hz) compared to GPC. A review of empirical models for predicting GPC’s elastic modulus showed that all of the predicted elastic modulus values were lower than experimental values.

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)0,001
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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,272
Écart entre enseignants0,249 · 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

Citations28
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueBuildingsMême sujetConcrete and Cement Materials ResearchTravaux en français237 207