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Enregistrement W4393216289 · doi:10.1016/j.conbuildmat.2024.135927

Foamed concrete produced from CO2/N2 foam stabilized by CaCO3 nanoparticles and CTAB

2024· article· en· W4393216289 sur OpenAlexafffund
Ahmed G. Mehairi, Rahil Khoshnazar, Maen M. Husein

Notice bibliographique

RevueConstruction and Building Materials · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueCO2 Sequestration and Geologic Interactions
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésFoam concreteMaterials scienceComposite materialCarbon nanofoamNanoparticlePorosityNanotechnologyCement

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Foamed concrete (FC) has garnered popularity, especially with the growing demand for energy-efficient and sustainable construction materials. The stability of the FC slurry as it sets is crucial to the uniformity of the pore structure and, subsequently, FC performance. This study investigates the stability of a novel FC produced using aqueous CaCO3 nanoparticle (NP)/hexadecyltrimethylammonium bromide (CTAB) foam. The effect of NPs and gas type (pure N2, pure CO2, and a 2:1 gas mixture of CO2/N2) on the FC dry density, compressive strength, water absorption, macro- and microstructure, hydration products, and thermal insulation is explored. The results show that the dry density of FC increases with the inclusion of CO2 owing to gas liberation during mixing with the paste leading to less voids. Using the gas mixture, CaCO3/CTAB foam increases the compressive strength of the FC by 38% compared with CTAB alone owing to enhanced uniformity of the pore structure and a denser hydrated paste skeleton. Such structure leads to less connected pores, which reduces atmospheric carbonation, and improves thermal insulation performance. A 2-fold decrease in the largest pore size and a 25% decrease in surface temperature when exposed to an open flame are also achieved in the presence of CaCO3 NPs.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil0,996

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,236
Écart entre enseignants0,228 · 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.

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

Citations16
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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