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Enregistrement W4210524978 · doi:10.1061/(asce)gm.1943-5622.0002316

Experimental Investigation of Mixture Design and Durability Performance of Alkali-Activated Rammed Earth

2022· article· en· W4210524978 sur OpenAlexaff
Vahab Toufigh, Saeid Ghasemalizadeh, MohammadHossein Karamian

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Geomechanics · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueRecycling and utilization of industrial and municipal waste in materials production
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCompressive strengthMaterials scienceSulfuric acidFly ashGround granulated blast-furnace slagMicrostructureComposite materialDurabilityMolar concentrationMetallurgyChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study investigates the utilization of alkali-activated granular blast furnace slag (GBFS) and fly ash (FA) for stabilizing rammed earth materials and assessing their mechanical and durability properties. Twenty mixtures were designed using the central composite design (CCD) of response surface methodology (RSM). The clay content of the soil, NaOH molarity, and GBFS to the binder ratio were selected as independent variables. Density, water absorption, 28-day compressive strength, and compressive strength loss after 60 days of exposure to sulfuric acid were measured as responses. Also, the microstructure of the specimens and the effects of the sulfuric acid attack were investigated by SEM and XRD analysis. The results revealed that an increase in the clay content of the soil reduced the compressive strength of specimens. Also, higher content of FA than GBFS in binder led to more acid-resistant specimens for mixtures containing a low amount of kaolin clay. On the other hand, for specimens with a high amount of kaolin clay, a higher proportion of GBFS than FA in binder resulted in more acid-resistant specimens. In addition, an increase in NaOH molarity and GBFS content in the binder was accompanied by an improvement in compressive strength. SEM investigations showed more homogenous and compact reaction products for these mixtures. Finally, a numerical optimization method was implemented to obtain mixtures with the highest compressive strength and minimum compressive strength reduction after acid exposure.

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)0,001
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 enseignants0,131
Score d'incertitude au seuil0,248

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,235
Écart entre enseignants0,210 · 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

Citations13
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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