Optimization of CWP-Slag Blended Geopolymer Concrete using Taguchi Method
Notice bibliographique
Résumé
This paper aims to optimize the mixture proportions of geopolymer concrete prepared using a binary binder system composed of ceramic waste powder (CWP) and ground granulated blast furnace slag (or simply slag) for superior mechanical performance.The corresponding mixtures were proportioned, analyzed, and optimized by adopting the Taguchi approach.The binder content, CWP replacement rate by slag, alkali-activator solution-to-binder (AAS/B) ratio, sodium silicate-to-sodium hydroxide (SS/SH) ratio, and sodium hydroxide solution molarity were assigned as factors in the design phase.Each factor was characterized by four different levels, resulting in the establishment of an L 16 orthogonal array.The target design property was the 28-day cylinder compressive strength.The analysis of variance showed that AAS/B ratio, CWP replacement rate by slag, and SS/SH ratio were key factors affecting the strength in geopolymer concrete, while SH molarity and binder content showed the least contributions.The blended geopolymer made with 40% CWP and 60% slag yielded the optimal compressive strength response with a binder content, AAS/B ratio, SS/SH ratio, and SH solution molarity of 450 kg/m 3 , 0.5, 1.5, and 10 M, respectively.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».