Optimization of CWP-BFS Blended Geopolymer Concrete Using BWMbased Taguchi Method
Notice bibliographique
Résumé
The feasibility of blending ceramic waste powder (CWP) with blast furnace slag (BFS) to produce geopolymer concrete has seen limited investigation.This study aims to optimize the mixture proportions of CWP-BFS blended geopolymer concrete for superior mechanical and durability characteristics using the best-worst method (BWM) for multi-criteria optimization.The design of the experiments was carried out using the Taguchi method for five factors, each having four levels.The resulting CWP-BFS geopolymer concrete mixtures of the L16 orthogonal array were proportioned using different binder content, BFS replacement percentage, alkaliactivator solution to binder ratio (AAS/B), sodium silicate (SS) to sodium hydroxide (SH) ratio (SS/SH), and SH solution molarity.Test methods included compressive strength and water absorption.The two quality criteria were given equal weights to determine the optimal levels of factors.The method revealed that the optimum mix had a binder content of 450 kg/m 3 , BFS replacement percentage of 60%, AAS/B of 0.5, SS/SH of 1.5, and SH solution molarity of 10 M. Experimental findings endorse the utilization of CWP in geopolymer concrete as a means of alleviating the adverse environmental impact associated with its disposal.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».