New Generation Graphenes in Cement-Based Materials: Production, Property Enhancement, and Life Cycle Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Several studies have explored the use of graphene to improve the properties of cement-based materials. However, most commercially available graphenes are expensive, not amenable to mass production, and have high embodied energy and emissions, making their use in concrete less attractive, despite the beneficial mechanical property attributes. This paper discusses the use of two novel graphene types, fractal graphene (FG) and reactive graphene (RG), obtained through a cost-effective and scalable detonation synthesis, in cement-based materials. FG and RG are sheets containing 6–10 layers, with lateral dimensions of 20–50 nm and a z -axis thickness of <5 nm. RG is functionalized with carboxylic groups. An ultrasonication process is employed to ensure dispersion of graphene particles in aqueous solutions. Both FG and RG, when added at very small dosages (≤0.04% by mass of cement), enhance the compressive strength of cement mortars by >70% at early ages and up to 20% at later ages. The beneficial effect of functionalization results in better performance for RG-modified mixtures, even at dosages as low as 0.02%. Concomitant enhancements in heat of hydration, hydrate formation, and rheological response are observed. A significant reduction in porosity and critical pore size (by 50% or more) promises significantly improved concrete durability, and thus reduced life-cycle costs. A comparative life cycle analysis (LCA) is used to show that FG- and RG-modified mortars have normalized (by the 28 d strength) energy demand and global warming potential (GWP) that is up to 15% lower than those of conventional mortars. Overall, this study shows that FG and RG, manufactured through a scalable, cost-, energy-, and CO 2 -efficient detonation synthesis, can beneficially impact the engineering and environmental performance of concretes.
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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 | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 ».