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Enregistrement W3087782285 · doi:10.1515/jmbm-2020-0011

Influence of various additives on the early age compressive strength of sodium carbonate activated slag composites: An overview

2020· article· en· W3087782285 sur OpenAlexaff
Adeyemi Adesina

Notice bibliographique

RevueJournal of the Mechanical Behavior of Materials · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueConcrete and Cement Materials Research
Établissements canadiensUniversity of Windsor
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCompressive strengthSodium carbonateMaterials scienceSodium hydroxidePortland cementCalcium carbonateSodium silicateSlag (welding)SodiumComposite materialMetallurgyCementChemical engineeringEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The use of sodium carbonate as an alkali activator for slag to produce alkali-activated slag is promising due to its sustainable, economic and user-friendly properties. However, the lower early age performance of composites made with such binder has limited its use especially in applications where higher early age is required. Hence, in order to propel the application of this sustainable binder, it is imperative to find ways in which the early age performance can be enhanced without having a detrimental effect on later age performance. One of the effective and sustainable ways to enhance the early age strength of sodium carbonate activated slag is by incorporation of various additives as partial replacement of sodium carbonate on/and slag. In order to propel more application of sodium carbonate slag for various applications, this current study was undertaken. In this paper, an overview of the types of various additives that can be used to enhance the early age compressive strength of sodium carbonate activated slag composites was discussed. The mechanism and dosage of each of the additives were briefly discussed alongside the limitation and advantages of the additives. Findings from this overview showed that the early age compressive strength of sodium carbonate activated slag can be enhanced with the use of additives such as calcium oxide, calcium hydroxide, Portland cement, sodium hydroxide and sodium silicate.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,405

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,045
Tête enseignante GPT0,284
Écart entre enseignants0,240 · 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

Citations34
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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