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Enregistrement W4386256528 · doi:10.3390/pr11092590

Evaluation of Potential Factors Affecting Steel Slag Carbonation

2023· article· en· W4386256528 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueProcesses · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueCO2 Sequestration and Geologic Interactions
Établissements canadiensUniversity of the Fraser Valley
Organismes subventionnairesFundamental Research Funds for the Central UniversitiesHebei Provincial Key Research ProjectsHigher Education Discipline Innovation ProjectNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésCarbonationSteelmakingSlag (welding)MetallurgyMaterials scienceWaste managementGround granulated blast-furnace slagEnvironmental scienceCementComposite materialEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Steel slag is a solid waste product generated during the carbonation stage of steelmaking. It has high levels of heavy metals and substantial amounts of free calcium and magnesium oxide, making it unsuitable for use as a cement material. Furthermore, the disposal of steel slag in landfills requires many resources and can seriously contaminate the surrounding environment. One method of reducing its negative environmental impact is carbonation, which involves reacting steel slag with carbon dioxide to form stable minerals. However, many parameters influence the carbonation efficiency of steelmaking slag, including temperature, time, particle size, pressure, CO2 concentration, liquid-to-solid ratio, moisture content, humidity, additives, etc. To this end, this paper comprehensively reviews the most important steel slag carbonation-influencing factors. Moreover, it compares the characteristics from two perspectives based on their causes and effects on carbonation. Finally, this article reviews earlier studies to identify the factors that affect steel slag carbonation and the potential of carbonated steel slag as a sustainable construction material. Based on previous research, it systematically examines all the elements for future work that need to be improved.

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.

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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,522
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 Opus0,047
Tête enseignante GPT0,316
Écart entre enseignants0,268 · 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