Performance evaluation of high-performance self-compacting concrete with waste glass aggregate and metakaolin
Notice bibliographique
Résumé
High-Performance Self-Compacting Concrete (HPSCC) has attracted much attention in recent decades due to its remarkable ability to fill formworks with densely packed reinforcing bars while requiring minimal or no external compaction. Because of the negative environmental impacts of cement and natural aggregates in concrete production, a much more sustainable alternative to manufacturing HPSCC is required. Recycled glass waste is one of the most attractive waste materials that can be used to create sustainable concrete compounds, which is currently a major area of study among researchers. This study aims to develop information not only about the fresh, mechanical, and durability characteristics of HPSCC, evaluate the environmental impact and correlate the crushing strength using a non-destructive approach by utilizing waste glass aggregates at replacement percentages of 0%, 10%, 20%, 30%, and 40%. To improve the performance of the produced HPSCC, Metakaolin was also added. The results of the fresh concrete tests revealed that the substitution of an optimal level of waste glass with Metakaolin provides adequate implementation in flowability , passing ability, and viscosity behaviors. Even though there is a reduction in the mechanical performance with glass aggregates, Metakaolin significantly improved strength and ductility by up to 16.12% and 15.91%, respectively. Furthermore, in most cases, the use of glass aggregates with Metakaolin significantly alters the durability properties of concrete while minimizing the environmental impact as well as the overall project cost. Finally, the NDT assessment demonstrates that the analytical equation can efficiently predict the compressive strength and promising to use for field application.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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 ».