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Enregistrement W3048476774 · doi:10.18552/2016/scmt4s229

Mechanical Performance and Flow of Sustainable Alkali-Activated Slag Concrete

2016· article· en· W3048476774 sur OpenAlexafffund
Alexandre Rodrigue, Josée Duchesne, Benoît Fournier

Notice bibliographique

RevueSustainable construction materials and technologies · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueConcrete and Cement Materials Research
Établissements canadiensUniversité LavalGolder Associates (Canada)
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésSlag (welding)Flow (mathematics)Alkali metalMaterials sciencePetroleum engineeringComposite materialGeologyChemistryMechanics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper evaluates the effects of different parameters on the compressive strength and flow against time for alkali-activated blast furnace slag concrete.Coarse aggregate proportions, fineness of precursor, water dosage, superplasticizer dosage and nature of alkaline activator were investigated.This study shows that within the different tested parameters, the nature of the alkaline activator and the added water dosage have the most critical effect on strength and flow development.Sodium silicate combined with sodium hydroxide enables curing at 23°C with strength values exceeding 30 MPa whereas concretes activated with sodium hydroxide need heating to achieve similar values.Na2SiO3/NaOH 8M ratios of 0.5, 0.75 and 1.0 resulted in compressive strength values of 30.6, 45.1 and 47.0 MPa at 3 days, respectively, for specimens kept at 38°C for the first 24 hours.Increasing the water added to the mixture triggers a decrease in strength; however, the use of a naphthalenebased superplasticizer allows a reduction of water added to the mixture and results in increasing compressive strength.Increasing both the water content and the naphthalene-based superplasticizer dosage allows to maintain flowable concrete conditions over an extended period of time.The rate of flow loss against time for concretes activated with sodium silicate combined to sodium hydroxide was lower than the rate of flow loss of concretes using sodium hydroxide only.An optimal alkali-activated slag concrete mix design with added water dosage of 72 kg/m 3 , no superplasticizer, a Na2SiO3/NaOH 8M ratio of 0.5, a sand content of 670 kg/m 3 , a coarse aggregate content of 1040 kg/m 3 (40 % 14-20 mm, 30 % 10-14 mm and 30 % 5-10 mm) and a total binder content of 400 kg/m 3 gave flow values of 155 mm after 30 minutes, 100 mm after 60 minutes and strength values of 38.7 MPa (3 days) and 41.9 MPa (7 days).

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 seuil0,006

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)0,0020,000

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,201
Écart entre enseignants0,195 · 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

Citations0
Publié2016
Routes d'admission2
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