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Enregistrement W4386618740 · doi:10.18280/acsm.470402

Effects of Coal Ash and Walnut Shell on the Impact Resistance and Mechanical Properties of Eco-Efficient Self-Compacting Concrete

2023· article· en· W4386618740 sur OpenAlexvenueno aff
Mohammed Akram Ahmed, Ali Kadhim Ibrahim, Nahla Hilal, Ayad S. Aadi, Nadhim Hamah Sor

Notice bibliographique

RevueAnnales de Chimie Science des Matériaux · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueInnovative concrete reinforcement materials
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésImpact resistanceShell (structure)Materials scienceCoalFly ashResistance (ecology)Composite materialWaste managementEnvironmental scienceEngineeringAgronomy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study investigated the effects of incorporating up to 20% coal ash (CA) by weight and 25% walnut shell (WS) by volume of coarse aggregate on the fresh and hardened properties of self-compacting concrete (SCC).A total of 12 SCC mixtures were designed, divided into two groups, with a constant water-to-binder (w/b) ratio of 0.309 and a total binder content of 550 kg/m .In the first and second groups, cement was replaced with 10% and 20% CA by weight, respectively.Mixtures in both groups utilized WS as a partial replacement for coarse aggregate at ratios ranging from 0% to 25% in 5% increments by volume.The results indicated that increasing CA and WS content adversely impacted the fresh properties of SCC, though the mixtures still met the necessary requirements.The slump flow diameter decreased by up to 13%, while the time to reach 50% flow (T50) increased.A notable reduction in the H2/H1 ratio was observed as WS content increased.Additionally, the segregation ratio experienced a 75% increase.A decline in compressive strength was recorded at a 25% WS replacement level, amounting to 29.2% and 17.6% for 10% and 20% CA mixtures, respectively.However, 20% CA mixtures exhibited higher compressive strength than 10% CA mixtures at the same WS replacement level, with a 21.7% increase observed at 25% WS substitution.Flexural strength exhibited similar trends.With increasing WS content for the same CA replacement level, the first fracture impact energy was found to decrease.The first crack impact energy results remained unaffected by CA replacement levels.Failure impact energy demonstrated analogous outcomes.

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)0,001
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: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,071
Score d'incertitude au seuil0,432

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,248
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 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

Citations15
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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