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Enregistrement W4223946126 · doi:10.14311/app.2022.33.0480

Microstructural characterization of high-performance steel fiber reinforced geopolymer concrete

2022· article· en· W4223946126 sur OpenAlexaff
Zoi G. Ralli, S. J. Pantazopoulou, Vladimiros G. Papangelakis

Notice bibliographique

RevueActa Polytechnica CTU Proceedings · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueConcrete and Cement Materials Research
Établissements canadiensUniversity of TorontoYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPortland cementGeopolymerMicrostructureMaterials scienceFly ashEnvironmentally friendlyMetakaolinDurabilityGeopolymer cementSlag (welding)Characterization (materials science)CementComposite materialNanotechnology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Due to growing environmental and economic concerns associated with conventional building materials, research interest gravitates towards the development of novel environmentally friendly materials as alternatives to conventional Portland cement concrete. Geopolymer concrete is a class of novel advanced and sustainable structural materials that hold promise for the future of infrastructure. Its synthesis comprises industrial by-products (fly ash and slag among others) in the role of binder and thus reduces the demand in Portland cement leading to a significant carbon footprint reduction. In the present study a High-Performance Fiber Reinforced Geopolymer Concrete (HPFRGC) is synthesized from first principles and is subsequently characterized, with particular emphasis on its microstructural and mineralogical properties. The study explores the linkage between the microstructure and mineralogy of the precursors, and the properties of the final product. Both fresh and hardened HPFRGC are studied. Experimental results illustrate the correlation between microstructure, mineralogy and final mechanical properties can be used as an indicator of suitability of industrial by-products for geopolymer precursors. The effect of these choices on stability and physical properties of the material is also explored in the study.

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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,007

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
Bibliométrie0,0010,000
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 GPT0,204
Écart entre enseignants0,197 · 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

Citations2
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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