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Enregistrement W4398202040 · doi:10.1088/1755-1315/1337/1/012042

Mechanical properties of sulfate saline soil stabilized by coal gangue-slag composite geopolymers

2024· article· en· W4398202040 sur OpenAlexaff
Xiaoyun Yang, Cheng Ting Lin

Notice bibliographique

RevueIOP Conference Series Earth and Environmental Science · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueConcrete and Cement Materials Research
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComposite numberSulfateSlag (welding)Materials scienceSalineMetallurgyComposite materialMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Geopolymers, which are composed of solid waste, are eco-friendly binders characterized by rapid hardening and high strength. Using geopolymers to stabilize saline soils presents a sustainable solution for soil improvement. This study investigated two geopolymers, HG and SG, composed of a coal gangue-slag composite, to improve saline soils. The stabilized soils were prepared by blending geopolymers with saline soils in varying proportions of 10, 20, 30, and 40% by weight. The strength of the stabilized soils was evaluated based on the geopolymer dosage. Moreover, we examined the strength of the stabilized soils with curing time and elucidated the underlying mechanisms using microscopic analyses including XRD, FTIR, and SEM. This study revealed that: 1) the SG geopolymer outperformed the HG geopolymer in soil strength enhancement; 2) cohesion of the stabilized soil increased as the dosage and curing time increased, while the internal friction angle showed no clear trend; 3) the geopolymer stabilized soil mainly contained quartz, C-A-S-H, N-A-S-H, and C-N-A-S-H gels, and these gels were distributed on the soil particle surface and within the interstitial voids, improving the soil strength, and 4) in saline soil engineering, HG or SG geopolymer dosages should be above 30% and 20%, respectively.

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 candidatesaucune
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 enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,589

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 technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,205
Écart entre enseignants0,192 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations1
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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