Biochar affects compressive strength of Portland cement composites: a meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Abstract One strategy to reduce CO 2 emissions from cement production is to reduce the amount of Portland cement produced by replacing it with supplementary cementitious materials (SCMs). Biochar is a potential SCM that is an eco-friendly and stable porous pyrolytic material. However, the effects of biochar addition on the performances of Portland cement composites are not fully understood. This meta-analysis investigated the impact of biochar addition on the 7- and 28-day compressive strength of Portland cement composites based on 606 paired observations. Biochar feedstock type, pyrolysis conditions, pre-treatments and modifications, biochar dosage, and curing type all influenced the compressive strength of Portland cement composites. Biochars obtained from plant-based feedstocks (except rice and hardwood) improved the 28-day compressive strength of Portland cement composites by 3–13%. Biochars produced at pyrolysis temperatures higher than 450 °C, with a heating rate of around 10 C min -1 , increased the 28-day compressive strength more effectively. Furthermore, the addition of biochar with small particle sizes increased the compressive strength of Portland cement composites by 2–7% compared to those without biochar addition. Biochar dosage of < 2.5% of the binder weight enhanced both compressive strengths, and common curing methods maintained the effect of biochar addition. However, when mixing the cement, adding fine and coarse aggregates such as sand and gravel affects the concrete and mortar's compressive strength, diminishing the effect of biochar addition and making the biochar effect nonsignificant. We concluded that appropriate biochar addition could maintain or enhance the mechanical performance of Portland cement composites, and future research should explore the mechanisms of biochar effects on the performance of cement composites. Graphical Abstract
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,010 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,039 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».