MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4392193517 · doi:10.56042/ijems.v30i6.502

Regression and Cluster Analysis of GGBS based geopolymer composite at different proportion of Ceramic Dust

2023· article· en· W4392193517 sur OpenAlexaff
Arun Kumar Parashar, Ajay Kumar, Nakul Gupta, Kuldeep K. Saxena, Rakesh Chandrashekar, Vinayak Malik, Dilsora Abduvalieva

Notice bibliographique

RevueIndian Journal of Engineering and Materials Sciences · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueAdvanced ceramic materials synthesis
Établissements canadiensHorizon College and Seminary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGeopolymerComposite numberCluster (spacecraft)Regression analysisCeramicGround granulated blast-furnace slagMathematicsComposite materialMaterials scienceStatisticsFly ashComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In compare to Portland cement, geopolymer have much lower CO2 emissions, which led to growing interest in their use as an environmentally sustainable binder. The investigation of the strength in compression and durability characteristics of geopolymer composite produced at various calcined clay and ground granulated blast furnace slag (GGBS) proportions (upto 50:50) with 12M of sodium hydroxide and ratio of sodium silicate to sodium hydroxide as 2. The strength of the produced composites was evaluated after 7, 28, 56 and 90 days of ambient air curing. The durability characteristics were evaluated using Rapid Chloride Permeability Test (RCPT), acid and sulfate attack using 5% MgSO4 and 5% H2SO4 solutions respectively and for the integrity using ultrasonic pulse velocity (UPV) test. Test results showed that the developed GPC (Geopolymer composite) has several advantages over standard concrete. The strength in compression (MPa) of the SC100 (standard concrete) as compared to Geopolymer Concrete in Compressive strength was increased by replacing GGBS with calcined clay up to 10%. At 56 and 90 days, the compressive strength of 10% calcined clay samples were improved by 20.15% and 21.60% respectively as compared to the SC100. Correlations showed that strength is having a strong relationship with the chloride ion permeability and the pulse velocities.

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 enseignants0,023
Score d'incertitude au seuil0,437

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
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)0,0000,000

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,243
Écart entre enseignants0,232 · 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

Citations2
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueIndian Journal of Engineering and Materials SciencesMême sujetAdvanced ceramic materials synthesisTravaux en français237 207