Assessment of Mechanical, Thermal Insulation and Water Sorption Properties of Natural Fiber-Cement Composites
Notice bibliographique
Résumé
The growth of awareness about the environmental issues caused by the construction industry has fueled innovation in sustainable building practices in recent years. Of particular concern is the need for solutions to reduce the high carbon footprint of current building materials such as cement and concrete. A potential remedy to the adverse environmental effects of the construction industry is the replacement of non-renewable materials with a natural and easily renewable counterpart. This study investigates the effects of fiber type, fiber volume fraction, and fiber size on the compression, flexural, thermal insulation and water absorption properties of natural fiber cement composites. The fibers used were obtained from Alberta based crops: wheat straw and hemp hurd. These fibers were each sieved and characterized in two size categories, coarse and fine, and added to the cement at 3 volume fractions: 5%, 10%, and 15%. The results indicate that the addition of fibers to cement decrease the compression strength, increase the flexural strength, increase the thermal resistivity, and increase the saturation moisture content of the composite compared to the control (unreinforced cement). In addition, a moisture sorption model based on Fick’s law showed reasonable fit to the experimental data. Overall, this study demonstrated that cements reinforced with natural fibers offer improved flexural (crack resistance) and insulating properties compared to unreinforced cement which may be advantageous in a number of building product applications (e.g. architectural or nonstructural components). However, these natural fiber composites also had reduced compressive strengths, and were more susceptible to moisture uptake. These characteristics may affect the usage of these materials in main structural components, and may also require proper protection from moisture in outdoor applications.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».