Enhancing Soil with Low-Cost Pozzolanic Materials: Rice Husk Ash and Groundnut Shell Ash Compared to Cement
Notice bibliographique
Résumé
This study investigates whether low-cost pozzolanic materials such as rice husk ash, groundnut shell ash can improvement soil used in the study that are classified as Lowplasticity clays (cl) and activity of it equal to 1.05 as a replacement for traditional, costly additives.the percentage are used be 4%, 6%, 8%, and 10% of weight soil for each additive.chemical properties were studied for rice husk ash, groundnut shell ash, and cement Portland such as CaO, SiO2, Al2O3, Fe2O3, MgO, K2O, and Na2O.Also, preand post-mixture soil was tested for Atterberg's Limit, Activity, Shrinkage Limit, Clay value, Proctor Standard Compaction, and Unconfined Compressive Strength.Untreated soil samples were compared to treated ones.Adding 8% cement OPC, 10% groundnut shell ash, and 10% rice husk ash enhanced soil cohesiveness from 21 to 57.5, 52, and 45 kPa, respectively, also the optimal soil moisture content dropped from 15% to 8%, 10.5%, and 10% for mixes.Increased mixer percentages lead to reduced maximum dry unit weight and optimized water content.Based on these observations aims to develop effective solutions for treatment expensive soil in engineering and construction projects.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 ».