MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4392165870 · doi:10.18280/acsm.480104

Local Materials in Geopolymer Mortar: A Case Study on Metakaolin and Blast-Furnace Slag

2024· article· fr· W4392165870 sur OpenAlexvenueno aff
Souheila Semache, Fathé Bouteldja, Mouloud Belachia, Sofiane Amziane

Notice bibliographique

RevueAnnales de Chimie Science des Matériaux · 2024
Typearticle
Languefr
DomaineEngineering
ThématiqueConcrete and Cement Materials Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMetakaolinGround granulated blast-furnace slagGeopolymerMortarSlag (welding)Geopolymer cementMaterials scienceMetallurgyWaste managementCompressive strengthComposite materialEngineeringCement

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The ubiquitous use of Portland cement in construction is accompanied by significant energy consumption and environmental impact.Geopolymeric cement has emerged as a sustainable alternative, boasting mechanical properties that are potentially favorable and a notably lower environmental footprint.This study evaluates the mechanical, physical, microstructural, and durability characteristics of geopolymer mortars synthesized from local aluminosilicate precursors-namely metakaolin (MK) and granulated blast-furnace slag (GBFS)-activated with sodium silicate solutions of varying molar ratios (1.2 to 2).Mechanical parameters assessed include compressive and flexural strengths and dynamic modulus, while physical properties encompass workability and porosity.Microstructural analysis was conducted, and durability was gauged through compressive strength reduction and alkalinity loss following sulfuric acid exposure.The performances of these geopolymer mortars were juxtaposed with those of conventional Portland cement mortar.It was revealed that an optimal geopolymer formulation incorporates 75% aluminosilicate material and 25% alkaline solution, with a liquid-to-solid ratio of 0.5 and a sodium silicate solution molar ratio (SiO₂/Na₂O) of 1.8.This specific formulation yielded a compressive strength that surpassed that of the Portland cement mortar and displayed comparable porosity and resistance to compressive strength reduction postacid exposure.

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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,050
Tête enseignante GPT0,330
Écart entre enseignants0,280 · 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

Citations1
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueAnnales de Chimie Science des MatériauxMême sujetConcrete and Cement Materials ResearchTravaux en français237 207