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Enregistrement W3135331407 · doi:10.1155/2021/6652176

Influence of Binder Types and Temperatures on the Mechanical Properties and Microstructure of Cemented Paste Backfill

2021· article· en· W3135331407 sur OpenAlexaff
Zhaowen Du, Shaojie Chen, Sheng Wang, Rui Liu, Dehao Yao, Hani S. Mitri

Notice bibliographique

RevueAdvances in Civil Engineering · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueTailings Management and Properties
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesNatural Science Foundation of Shandong ProvinceNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésCuring (chemistry)Compressive strengthMaterials scienceMicrostructureSlumpComposite materialScanning electron microscopeCementHydration reactionPortland cement

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In order to study the influence of burial depth or fire on the core area of cemented paste backfill (CPB), the experiment of CPB with different types of binder and temperature was carried out. Three types of binders, red mud (RM), Portland cement (PC), and slag cement (SC), are used and tested at 20°C, 40°C, 60°C, and 80°C. The macroperformance and microstructural evolution of CPB are analyzed using slump, uniaxial compressive strength (UCS), X‐ray diffraction, and scanning electron microscopy (SEM). The results show that the coupled effects of binder type and temperature have a significant impact on the macroscopic performance and microstructural evolution of CPB. The CPB slump prepared with three types of binder meets the production requirement of the mine. Regardless of curing temperature and curing time, the uniaxial compressive strength of CPB samples with PC and SC is much higher than that of CPB samples with red mud. When cured for 12 hours, the uniaxial compressive strength of CPB samples containing PC and SC increases first, then decreases, and finally increases again with the increase of temperature. However, with the increase of temperature, the uniaxial compressive strength of CPB samples containing RM only increases first and then decreases. When the curing temperature is less than 40°C, the main reason for the increase in UCS was attributed to the fact that the temperature increase accelerates the hydration reaction and improves the density of the sample. When the curing temperature is 60°C, the main reason for the decrease in UCS is the formation of the expansive ettringite (AFt) which destroys the internal spatial structure of the sample. When the curing temperature is 80°C, the UCS increases again due to the fact that such high temperature can destroy the crystal structure of AFt and harden the hydration product C‐S‐H gel.

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)0,001
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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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)0,0010,000

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,180
Écart entre enseignants0,174 · 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

Citations9
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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