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Enregistrement W4366506715 · doi:10.11159/icsect23.003

Climate Change and Innovations in Concrete Technology

2023· article· en· W4366506715 sur OpenAlexvenueno aff
Surendra P. Shah

Notice bibliographique

RevueProceedings of the World Congress on Civil, Structural, and Environmental Engineering · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSustainable Building Design and Assessment
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésClimate changeComputer scienceGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Escalating level of greenhouse gases (GHGs) has contributed to global climate change, among which CO2 is mainly responsible for global warming.Cement industries are responsible for 7-8% of global CO2 emissions during cement manufacturing and operations, which involves calcination of raw material (i.e.limestone) at high temperatures to produce clinker and combustion of fuel.Therefore, for the cement industries globally, CO2emission mitigation strategies need to be taken into account in their strategic outlook that can help reduce the environmental footprint.In the past, using supplemental cementitious materials (SCMs) to lessen carbon footprints in the construction industry has already been thoroughly investigated.Due to the limited availability of SCMs resources in long term, other innovative ways need to be identified.Recently, carbon capture and utilization is pitched as the encouraging driver that can address the real problem of challenging emissions.CO2 sequestration in concrete is a promising strategy for lowering carbon footprint and providing a loop for the carbon flow to achieve a more sustainable construction practice.CO2 sequestration is performed in two ways; First, by injecting CO2 into ready-mix concrete, and second by enforced curing of prefabricated building components under CO2 conditions.Both ways have the potential to reduce net emissions by capturing CO2 and storing it in mineral form (carbonates) in the cementitious matrix.This process can improve the properties of the concrete in addition to capturing CO2 inside of it.Accelerated carbonation is a curing mechanism applied to fresh cement-based materials within the first 24 hours after casting.It entails an exothermic chemical reaction between CO2 and Calcium-containing phases in cement.It has three distinct advantages: i) rapid strength gain ii) improved durability; and iii) permanent carbon dioxide sequestration.Recently, a variety of materials that have the capacity of absorbing CO2 from the atmosphere is being explored in cement-based materials for CO2 sequestration such as recycled aggregates and fines, high calcium SCMs, industrial wastes, biomass waste, nano-TiO2 and carbon-based nanomaterials (graphene, nanoplates, CNTs/CNF).Nanomaterials, in addition to the available SCMs, play a significant role in capturing atmospheric CO2 due to their high reactivity, quantum effects and extended surface areas in contrast to traditional materials.According to earlier research, nanomaterials have the potential to modify the shape of hydration products, especially calcium hydroxide (CH), and can significantly hinder the formation of hexagonal lamellar crystals and refine the size of the CH crystalsIn our research, we observed that, in addition to improving the mechanical and hydration properties of cement-based materials, graphene oxides (GO) also have the ability to absorb atmospheric CO2 and permanently store it in the cement matrix as calcium carbonates.The ability of cement composites to absorb CO2 was improved by 30% by the addition of relatively small amounts (between 0.05 and 0.1%) of graphene oxide nanosheets.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,461
Score d'incertitude au seuil0,577

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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)0,0000,000

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,202
Écart entre enseignants0,193 · 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.

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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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