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Enregistrement W4319962744 · doi:10.3390/jcs7020073

Impact Resistance Enhancement of Sustainable Geopolymer Composites Using High Volume Tile Ceramic Wastes

2023· article· en· W4319962744 sur OpenAlexaff
Ghasan Fahim Huseien, Ziyad Kubba, Akram M. Mhaya, Noshaba Hassan Malik, Jahangir Mirza

Notice bibliographique

RevueJournal of Composites Science · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueConcrete and Cement Materials Research
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGeopolymerGround granulated blast-furnace slagMaterials scienceFly ashCeramicTileMortarSlag (welding)Silica fumeComposite materialWaste managementEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The need for sustainable concrete with low carbon dioxide emissions and exceptional performance has recently increased in the building industry. Many distinct types of industrial byproducts and ecologically safe wastes have shown promise as ingredients for this kind of concrete. Meanwhile, as industrialization and lifestyle modernization continue to rise, ceramic waste becomes an increasingly serious threat to the natural environment. It is well known that free cement binder that incorporates tile ceramic wastes (TCWs) can significantly improve the material’s sustainability. We used this information to create a variety of geopolymer mortars by mixing TCWs with varied proportions of ground blast furnace slag (GBFS) and fly ash (FA). Analytical techniques were used to evaluate the mechanical properties and impact resistance (IR) of each designed mixture. TCWs were substituted for binders at percentages between 50 and 70 percent, and the resultant mixes were strong enough for real-world usage. Evidence suggests that the IR and ductility of the proposed mortars might be greatly improved by the addition of TCWs to a geopolymer matrix. It was found that there is a trend for both initial and failure impact energy to increase with increasing TCWs and FA content in the matrix. The results show that the raising of TCWs from 0% to 50, 60 and 70% significantly led to an increase in the failure impact energy from 397.3 J to 456.8, 496.6 and 595.9 J, 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 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 seuil0,002

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,279
Écart entre enseignants0,266 · 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

Citations9
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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