The Efficiency of Calcium Oxide on Microbial Self-Healing Activity in Alkali-Activated Slag (AAS)
Notice bibliographique
Résumé
Alkali-activated slag (AAS) materials are one of the most promising sustainable construction composites. These novel materials are highly characterized by their improved mechanical and durability properties. Nevertheless, the high shrinkage rate hinders their full-scale applications. The low Ca/Si ratio, complex hydration process, and fine pore microstructure are the main causes of the reported shrinkage behavior. This study introduces Bacillus subtilis culture for healing the cracking behavior. The enzymatic action leads to precipitating calcium carbonate crystals that fill AAS cracks and pores. Incorporating calcium oxide has been recommended in multiple studies. The main purpose of adding calcium oxide is to enhance the engineering properties of AAS and provide more calcium ions for the biochemical reactions induced by the added bacteria. However, inconsistent findings about the influence of calcium oxide have been reported. This research provides further insights into the effect of calcium oxide (CaO) on the performance of microbial self-healing efficiency in AAS composite. The results highlight that incorporating calcium oxide as 7% of the binder partial replacement has an impact on the engineering properties of bio-AAS materials. The study recommends correlating the percentage of free calcium ions within the AAS mixture with the microbial activity.
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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 ».