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Enregistrement W3041787110 · doi:10.1061/(asce)mt.1943-5533.0003312

Eco-Friendly Mitigation of Alkali-Silica Reaction in Concrete Using Waste-Marble Powder

2020· article· en· W3041787110 sur OpenAlexaff
Safeer Abbas, Ali Ahmed, Moncef L. Nehdi, Danish Saeed, Wasim Abbass, Faisal Amin

Notice bibliographique

RevueJournal of Materials in Civil Engineering · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueConcrete and Cement Materials Research
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAlkali–silica reactionEnvironmentally friendlyCementMortarCombustionFly ashMaterials scienceCompressive strengthWaste managementEttringiteEnvironmental scienceScanning electron microscopeComposite materialPortland cementChemistryEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

With several countries halting coal combustion in favor of clean and renewable energy production, there is need for alternative mineral additions that can substitute for fly ash in concrete and bring about similar benefits. This study explores using waste-marble powder (WMP) as an economical and eco-friendly method for controlling the alkali-silica reaction (ASR). Reactive aggregates were used with WMP from the local marble industry (Pakistan) at various proportions ranging from 5% to 50% by cement mass. Strength activity index and thermal analysis tests were performed to examine the mechanical strength and hydration kinetics in mortar mixtures incorporating WMP. ASR expansion in mortar incorporating reactive aggregates decreased owing to WMP addition and was lower at 28 days than the limit of 0.20% for mixtures incorporating 30% or more WMP given in current standards. Whereas control specimens without WMP incurred surface microcracking due to ASR, specimens incorporating WMP remained intact. Scanning electron microscopy with energy disperse X-ray spectroscopy analysis showed reduction of ASR in specimens with WMP. Thus, it can be envisioned that using WMP as partial cement replacement creates an added-value application for an otherwise landfilled by-product and reduces harmful emissions from cement production, with the further advantage of mitigating ASR in concrete structures.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,069
Score d'incertitude au seuil0,678

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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)0,0000,000

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,240
Écart entre enseignants0,224 · 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 tête enseignante, 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

Citations15
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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