Optimizing Precursors and Reagents for the Development of Alkali-Activated Binders in Ambient Curing Conditions
Notice bibliographique
Résumé
Alkali-activated binders (AABs) are developed through the activation of aluminosilicate-rich materials using alkaline reagents. The characteristics of AABs developed using a novel dry-mixing technique incorporating powder-based reagents/activators are extensively explored. A total of forty-four binder mixes are assessed in terms of their fresh and hardened state properties. The influence of mono/binary/ternary combinations of supplementary cementitious materials (SCMs)/precursors and different types/combinations/dosages of powder-based reagents on the strength and workability properties of different binder mixes are assessed to determine the optimum composition of precursors and the reagents. The binary (55% fly ash class C and 45% ground granulated blast furnace slag) and ternary (25% fly ash class C, 35% fly ash class F and 40% ground granulated blast furnace slag) binders with reagent-2 (calcium hydroxide and sodium sulfate = 2.5:1) exhibited desired workability and 28-day compressive strengths of 56 and 52 MPa, respectively. Microstructural analyses (in terms of SEM/EDS and XRD) revealed the formation of additional calcium aluminosilicate hydrate with sodium or mixed Ca/Na compounds in binary and ternary binders incorporating reagent-2, resulting in higher compressive strength. This research confirms the potential of producing powder-based cement-free green AABs incorporating binary/ternary combinations of SCMs having the desired fresh and hardened state properties under ambient curing conditions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».