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Enregistrement W4377031265 · doi:10.18280/acsm.470208

Analysis of Mechanical and Environmental Effects of Utilizing Waste Glass for the Creation of Sustainable Ultra-High Performance Concrete

2023· article· en· W4377031265 sur OpenAlexvenueno aff
Anas Malik Ismaeel, Fathoni Usman, Gasim Hayder, Yasir Al-Ani

Notice bibliographique

RevueAnnales de Chimie Science des Matériaux · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueInnovations in Concrete and Construction Materials
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSustainable societyWaste managementBusinessMaterials scienceEnvironmental scienceSustainabilityEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Typically, waste glass industry contributes to various harmful environmental impacts.Glass manufacturing relies on considerably extreme temperature values.22 million tons in Europe and 95 million tons of carbon dioxide are generated globally per annum.Meantime, scholars noted that million tons of waste glass produced worldwide yearly could cause elevated levels of water and air pollution due to the accumulation of waste glass in landfills.In this setting, researchers dedicated numerous efforts to create feasible strategies and active solutions to alleviate all these significant numbers.One of those solutions is the waste glass recycling.It is reported that recycling waste glass provides efficient air pollution and water contamination mitigation by roughly 20% and 50%, respectively.One sector that took into account this valuable idea is the concrete industry.Scientists discovered that substituting specific ratios of cement/ sand with waste glass (including 0%, 10%, 20%, 30%, 40%, 50%, 60%, 70%, 80%, and 90%) in concrete could achieve substantial added values in terms of mechanical properties, such as better durability, abrasion resistance, flexural strength, compressive strength, and splitting tensile strength.Few, at the same time, found that adding waste glass into concrete could reduce facilities' cooling and heating loads due to the decline in the concrete's thermal conductivity.Nonetheless, the available literature lacks adequate proofs associated with this fact.Additionally, different peer-reviewed articles did not address the application of this concept on Ultra-High Performance Concrete (UHPC) but on regular concrete.To bridge this knowledge gap, this manuscript is guided to provide more databases on the influence of cement/ sand replacement with waste glass on concrete's thermal characteristics yet paying special attention on UHPC.A comprehensive review is implemented in this context to shed light on these aspects.Based on the thorough review carried out in this article, the outcomes revealed that employing waste glass in concrete and UHPC could attain multiple advantages, like (i) Enhancing variant UHPC and concrete's mechanical properties (containing split tensile strength, compressive strength, compaction, durability, flexural strength, bulk density, and shrinkage resistance), (ii) fostering thermal conductivity and thermal resistance, helping make the building of this new concrete mix more energy efficient, (iii) minimizing glass industry's adverse environmental effect, (iii) preserving natural resources, and (iv) reducing the overall budget of UHPC production.However, it is crucial to conduct further experimental and numerical analyses on waste glass replacement with concrete to offer more pieces of evidences and facts of the importance of waste glass replacement in boosting UHPC thermal performance in small and large-scale facilities.

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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,237
Écart entre enseignants0,224 · 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

Citations10
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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