Strength, Microstructure, and Life Cycle Assessment of Silicomanganese Fume, Silica Fume, and Portland Cement Composites Designed Using Taguchi Method
Notice bibliographique
Résumé
The incorporation of supplementary cementitious materials (SCMs) into cementitious materials can be used to offset the overall carbon footprint of cement in addition to improving performance and promoting circular economy. Synthesized silicomanganese fume (SiMnF), silica fume (SF), and ordinary portland cement (OPC) based binary and ternary cementitious mortar specimens were designed and optimized using the Taguchi method. Four factors with three levels each were investigated—SiMnF content of 0%–40% and SF content of 0%–10% (by mass) of the total cementitious, sand-to-binder of 1.5–2.5, and water-to-binder ratio of 0.35–0.45. Based on the orthogonal array proposed by the Taguchi method, nine mortar mixes were batched and their flow after mixing and compressive strength at 3, 7, and 28 days of casting were measured. The strength data were statistically analyzed using ANOVA to investigate the effects of the chosen experimental variables. It was observed that the strength is considerably reduced from the addition of SiMnF, but the reduction is marginal from increasing the sand-to-binder ratio. The addition of 5% SF increased the strength. A restricted analysis indicated that specimens prepared with 20% SiMnF, or 20% SiMnF and 5% SF can yield mortar strengths of up to 30.5 MPa and 48.8 MPa, respectively. Microstructural investigations revealed that the mixes with SiMnF have detectable pores at 1,000× magnification, however, the addition of 5% SF densifies the matrix with no visible pore at the same magnification. This corroborates the strength data. The life-cycle assessment (LCA) indicates that the utilization of SiMnF in the mortar mixtures can reduce CO2 emissions by up to 25% at a reasonably acceptable compressive strength.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».