Nanoengineered Geopolymer Composites with Biomass-Based 2D Graphitic Carbon Nanoplatelets
Notice bibliographique
Résumé
This research studied an innovative method for improving the properties of fly ash–based geopolymer mortar by using ultrafine two-dimensional (2D) graphitic carbon nanoplatelets (GCNPs) derived from sustainable biomass sources. These low-cost and eco-friendly GCNPs were synthesized through a thermochemical process involving biomass-derived sucrose solution. Both fly ash and GCNPs were processed and activated to optimize their performance in the geopolymerization process. The graphitic carbon reinforced geopolymer mortar (GCGPM) composite was optimized by employing different dosages of GCNPs (0, 0.1, 0.2, 0.3% [by weight of binder]), and the resulting GCGPM was examined through various instrumental analyses. It was observed that the addition of GCNPs results in reduced workability of the geopolymer mortar. Importantly, the maximum compressive strength of the GCGPM was significantly enhanced, up to 34.21%, with a 0.2% GCNPs addition over a 28-day curing period. Furthermore, incorporating 0.1% GCNPs into the composite led to an increased composite density, resulting in a substantial reduction of water absorption, up to 76.49%. These outcomes hold promise for achieving a more compact microstructure through the integration of GCNPs into geopolymer composites. The study suggests that novel synthesized GCNPs can effectively and sustainably enhance the properties of geopolymer composites in a cost-effective manner.
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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) | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 ».