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Enregistrement W4284885180 · doi:10.18280/acsm.460302

Studying the Effect of High Temperature on the Content of Glass and Brick Waste Binders after Alkaline Activation

2022· article· en· W4284885180 sur OpenAlexvenueno aff
Imen Y. Omri, Zine El Abidine Rahmouni, Nadia Tebbal

Notice bibliographique

RevueAnnales de Chimie Science des Matériaux · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueConcrete and Cement Materials Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesDivision of Materials ResearchDirection Générale de la Recherche Scientifique et du Développement Technologique
Mots-clésMaterials scienceCompressive strengthGeopolymerBrickPorosityComposite materialMicrostructureMortar

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The high-temperature mechanical behaviour of a glass and brick waste alkaline to synthesize geopolymer mortar was studied. The mortar in question contained 100% glass powder GWP and 90% of a blend of brick waste GBWP, brick waste BWP and a solid activator (10 mol concentration of NaOH mixed with glass water (Na2SiO3). The material was tested during exposure to high temperatures to establish its density, weight loss, compressive strength, accessible porosity in water, expansion of pastes, XRD and TG-DSC analysis using an innovative methodology to notch the hydrated geopolymers paste specimens after exposed to five maximum temperatures, 100℃, 200℃, 400℃, 600℃ and 800℃ without any imposed load during the heating. The results were found that GBWP gave better values in compressive strength, reaching 38.3 MPa at 100℃ and other proportional values at 400℃, 600℃ respectively compared with GWP. As for the density, the high temperature contributed to its decrease, which caused the presence of high porosity at 800℃. On the other hand, the high temperature helped to improve the mechanical and physical behavior of BWP, where the resistance reached 24.91 MPa at 200℃. In addition, for the microstructure and different particles related to the interactions were identified through the XRD and TG-DSC analysis procedure, in order to know the highest temperatures that allow changing the structure and properties of this type of alternative binders.

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 enseignants0,002
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
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0020,000

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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,248
Écart entre enseignants0,215 · 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

Citations1
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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