Preparation of Geopolymers with Nanosilica and Water-in-Air Pickering Emulsion: Mechanisms Underlying Its Rheology, Polymerization, and Strength
Notice bibliographique
Résumé
Geopolymers are alkaline-activated aluminosilicate binders recognized as a promising alternative to traditional Portland cement due to their significantly lower greenhouse emissions, energy consumption, and carbon footprint. However, the challenge is meeting or exceeding the strength of Portland cement concrete while being prepared within a desired setting time and possessing workable rheology. A "water-in-air" Pickering emulsion, also called dry water, was prepared by stabilizing water droplets with hydrophobic nano silica and using them to control the geopolymer's strength, setting time, and workability. The mechanisms that underlie the effects of dry water on the rheology, setting, and strength were studied in detail through a combination of rheological, thermal, morphological, chemical, and microstructural assessments. A reduction in the viscosity and yield shear stress manifests in a higher flow diameter, principally due to the particle size coarsening in the precursor and the flowability of hydrophobic nano silica. There was a rapid rise in temperature during the setting process as the dry water temporarily increased the local alkalinity in the mixture, which boosted the dissolution of the precursor and, hence, the reaction. Outcomes from X-ray diffraction, thermogravimetric analysis, and Fourier-transform infrared confirm the highest degree of polycondensation for the principal N-A-S-H framework in mixtures containing dry water. These eventually correspond to a denser microstructure under scanning electron microscopy and, in turn, a superior mechanical strength. Depending on the unique combination of characteristics, including size coarsening, temporary water encapsulation, microfilling effect, and supplementary silica source, dry water resolves the "trade-off" between geopolymer's fresh and hardened properties when introducing nanoparticles.
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Prédiction machine sur la base complète
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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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
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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 ».