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Enregistrement W4316661677 · doi:10.18280/rcma.320607

Experimental Research Study on Geo Polymer Concrete using Eggshell Powder with Reaction Generating Liquid

2022· article· fr· W4316661677 sur OpenAlexvenueno aff
Konnoju Saikumar Chary, Nijagala Munilakshmi

Notice bibliographique

RevueRevue des composites et des matériaux avancés · 2022
Typearticle
Languefr
DomaineEngineering
ThématiqueGrouting, Rheology, and Soil Mechanics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEggshellPolymerMaterials sciencePolymer scienceComposite materialGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this twenty-first century, Development is not only related to innovativeness in new applications but also reliability of infrastructural technology.Concrete is the main ingredient for the construction of infrastructure.When compared to other applied materials in the environment of concrete, its main component is cement.It is widely used in construction materials because of the raw materials present over the world.Nowadays Portland cement is the most popular cement concrete, but Global warming occurs due to the emission of the subsequent amount of carbon dioxide releasing quantity.So, to overcome this situation researchers are making a new step towards new alternative material named Geo Polymer concrete developed by Joseph Davidovits.It seems to be a potential alternative to standard concrete.In this we are using waste materials of combustion of coal powder waste flyash and Disposal of waste material eggshell powder for the full replacement of cement using the Reaction generating liquid with (flyash70% -eggshell 30%), (flyash80% -eggshell20%), (flyash90% -eggshell10%), (flyash100%eggshell 0%) compressive strength, split tensile strength, Flexural strength testing experiments are performed based on their proportions.This evaluating work mainly concentrates on the change in impact factor of silica modulus consisting of Reaction Generating Liquid (RGL)(Sio2/Na2o) ranging from 0.6 to 1.5.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,483
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
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 Opus0,137
Tête enseignante GPT0,348
Écart entre enseignants0,211 · 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.

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

Citations7
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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