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Enregistrement W4220792926 · doi:10.18280/rcma.320103

Glass Waste Based Geopolymers and Their Characteristics

2022· article· en· W4220792926 sur OpenAlexvenueno aff
Taha H. Abood AL-Saadi, Rana K. Abdulnabi, Muna Noori Ismael, Hazim Faleh Hassan, Mohanad Kadhim Mejbel

Notice bibliographique

RevueRevue des composites et des matériaux avancés · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueConcrete and Cement Materials Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaterials scienceSodium silicateMortarSodium hydroxidePorosityCompressive strengthComposite materialFoaming agentGeopolymerAggregate (composite)Volume (thermodynamics)Thermal stabilityAlkali metalPolymerChemical engineeringChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Inorganic polymer materials (Geopolymers) are synthesized using alumino-silicate sources as solid components with an alkaline solution. This material is used as an alternative for building materials and provides thermal protection as foaming materials. This paper presents the preparation of these materials by the reaction between glass waste (from brown color bottles BP) with sodium hydroxide NaOH and sodium aluminum (AN5) solutions as alkali activators. For the preparation of mortars (BP-N5 and BP-AN5), sand was used as aggregate. The compressive strengths were assessed (24 and 6 MPa) respectively before heat treatment, the hydrolytic stability (PH and conductivity) tests were performed. Furthermore, hardened mortars have been heated at very high temperatures in the range of 200℃ to 800℃ within two hours. Based on the nature of the foaming behavior of such materials, various variables have changed; (80-140) % volume increase and porosity rise through the process of heat treatment, particularly at 600℃ and 800℃. On the other hand, (3.5-7) % mass reduction occurred. It can be said that the more significant porosity with different geometrical configurations (sizes and shapes) of such materials can be considered as acoustic insulation and thermal materials.

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)0,000
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 seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,243
Écart entre enseignants0,209 · 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

Citations8
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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