Investigation of Mechanical and Thermal Performance of Nanoclay Modified Concrete for Energy Efficiency
Notice bibliographique
Résumé
In recent years, the integration of Nanoclay (NC) into concrete has garnered significant global attention due to its potential added benefits and importance in the construction industry.However, the existing literature lacks sufficient experimental validation and empirical analysis pertaining to several unexplored key properties, such as thermal resistance, conductivity, diffusivity, and fire resistance.This study aims to address these knowledge gaps and contribute to the current body of literature by providing a comprehensive review of the advantageous effects of NC incorporation on the aforementioned properties of concrete.A thorough examination of available data was conducted, focusing on the mechanical and thermal characteristics of concrete after the inclusion of NC in the mix design.The findings of this critical review indicate that the incorporation of NC into concrete can reduce building energy consumption and enhance thermal insulation properties.Moreover, the integration of NC in concrete was found to improve various thermal features, including thermal stability, fire resistance, thermal performance, thermal behavior, resistance to thermal cracking, and resistance to thermal degradation.In addition, the inclusion of NC in concrete was observed to decrease thermal conductivity, thereby facilitating effective thermal insulation and resulting in lower energy consumption during heating and cooling periods.Simultaneously, the integration of NC was found to bolster the compressive, flexural, and tensile mechanical properties of concrete.Furthermore, the incorporation of NC into concrete materials has the potential to mitigate negative environmental impacts, such as pollution and poor air quality.This comprehensive review provides valuable insights into the benefits of NC integration in concrete, paving the way for further research and innovative applications in the construction industry.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 tête enseignante, 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 ».