Production of Groundwater Resistance Mortar Using Glass Sand and Polypropylene Fibres
Notice bibliographique
Résumé
Concrete structures that are submerged in water suffer from attacks by harmful salts and acids such as sulfates and chlorides.Therefore, using waste like polypropylene (PP) fiber to prevent environmental accumulation and glass sand (GS) (rich in silica) may help solve this problem.This study aims at the possibility of replacing 25, 50, and 75% of the fine aggregate with GS and using PP fibers at a rate of 1% of the total volume to produce sustainable mortar.The mechanical and physical properties, including compressive strength, flexural strength, splitting tensile strength, and density, were investigated.The water absorption was also monitored using indirect tests for an indication of the permeability of the mortar.The tests were evaluated on different curing ages (7, 14, 28, and 90 days) by two types of curing mediums: tap water and groundwater.The results indicated that at age 28 days, the specimens cured by groundwater and containing 25% and 50% of GS and 1% PP fiber improved the compressive strength by 7.5% and 7.4%, respectively, while the splitting tensile strength improved by 6.17% and 6.38%, and the flexural strength improved by 11.42% and 10.71%, respectively.In contrast, the specimens containing 75% GS and 1% fiber exhibited a clear reduction in compressive, splitting, and flexural strengths, reaching 7.7%, 6.36%, and 11.44%, respectively.However, the mean reduction of density and water absorption was 4.17% and 0.22%, respectively.The findings of this research introduced a comprehensive understanding of the groundwater-resistant mortar using GS and PP fibers.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».