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Enregistrement W3082250834 · doi:10.4236/ti.2020.114006

Geopolymer Mortar with the Tailings from the Fundão Dam Rupture

2020· article· en· W3082250834 sur OpenAlexvenueno aff
Glaucia Duarte, Fabiana Grasiele Penido Andrade Silva, Fernando Soares Lameiras, Ana Maria Matildes dos Santos

Notice bibliographique

RevueTechnology and Investment · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueTailings Management and Properties
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesFundação de Amparo à Pesquisa do Estado de Minas GeraisConselho Nacional de Desenvolvimento Científico e TecnológicoCoordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior
Mots-clésTailingsMortarSodium silicateCompressive strengthGeopolymerFly ashAbsorption of waterPortland cementSodium hydroxideMaterials scienceCuring (chemistry)MetakaolinMetallurgyLimeRaw materialBauxiteCementComposite materialChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The extraction of iron ore generates large amounts of tailings. In addition to other solutions to avoid storing this material in dams, it is important to use these tailings as raw materials for the manufacturing of consumer goods. One possible solution is to use geopolymer cement in mortars for civil construction with employment of the tailings as substitute for usual sands. Geopolymers are produced from alkaline activation of aluminosilicates. They can incorporate a larger amount of tailings than the Portland cement. The tailings from the rupture of the Fundão dam, which were retained in the water reservoir of the Candonga hydropower plant were characterized as a fine aggregate for civil construction and used to obtain geopolymer mortar. Metakaolin was mixed with an alkaline solution of sodium silicate and sodium hydroxide to form a paste. The tailings were added and uniformly mixed to this paste. Two series of experiments were conducted with addition of 40 and 60 wt% of tailings to the geopolymer paste. The fresh mortars were placed in cylindrical molds. The samples were left to harden at room temperature or at 60&degC for 24 hours and demolded. After hardening, the samples were cured at room temperature for 7 and 28 days. The samples were characterized by their compressive strength, water absorption, and density. The results were analyzed according to a 23 factorial design with the factors: composition (amount of tailings added to the mortar), hardening conditions, and curing time. For all responses (compressive strength, water absorption, and density), the results show a complex behavior with influence of the factors and their interactions. Compressive strengths from 19 to 43 MPa, water absorptions from 19 to 41 wt%, and densities from 1.60 to 2.11 g/cm3 were observed. These properties can be controlled by adjusting the levels of the factors according to empirical models. This mortar can be considered for applications in civil construction.

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)0,000
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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,606
Score d'incertitude au seuil0,277

Scores Codex et Gemma par catégorie

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)0,0000,000

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,188
Écart entre enseignants0,170 · 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'étudeSans objet
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

Citations2
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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