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Enregistrement W4398206477 · doi:10.18280/acsm.480202

Preliminary Study on the Use of Recycled Glass, Ceramics, and Granite as Fillers in Ultra-High Performance Fiber Concrete

2024· article· en· W4398206477 sur OpenAlexvenueno aff
Bilal Boulkenafet, Assia Adbelouahed, Houria Hebhoub, Alsayadi Hamid, Karima Messaoudi

Notice bibliographique

RevueAnnales de Chimie Science des Matériaux · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueInnovative concrete reinforcement materials
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaterials scienceGlass recyclingCeramicComposite materialGlass fiberFiber

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Waste recovery and environmental protection and the production of low-cost UHPFC are the most trends areas of current researchers.Ultrafine (silica fume) is the basic component of ultra-high-performance fiber concrete (UHPFC), which is very sophisticated and its manufacture is limited by the capacity of some industries.This work, which falls within this context, aims to recover waste (glass, ceramics, and granite) as recycled fillers partially substituted silica fumes in the composition of the UHPFC.The study consists of two parts, the first is to find a formulation based on local materials, the second is to replace the silica fumes by recycled fillers with the percentage of 10% and 20%.The tests carried out on the fresh state mixtures are density, workability and occluded air, and on hardened state are the compressive and flexural tensile strength, sclerometer, ultrasound regarding untreated concrete, and the performance in compressive and tensile strength concerning the concrete heat treated at 90℃, as well as durability parameters (water absorption and chlorides penetrations).The results show that recycled ceramic fillers and 20% of the recycled granite fillers present an acceptable compressive strength, the recycled fillers increase the flexural tensile strength of the UHPFC and the heat treatment improves the mechanical strength.Recycled fillers affect sustainability parameters.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 technologies0,0000,000
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 Opus0,051
Tête enseignante GPT0,260
Écart entre enseignants0,209 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2024
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Résumé présentoui

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