MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4400235190 · doi:10.11159/iccste24.227

Experimental Studies on Fly Ash Gypsum Slurry in Aggressive Environment

2024· article· en· W4400235190 sur OpenAlexvenueno aff
V. Revathi, S. Nalini Jayanthi, T Vijayashankar, S. Saravanaganesh

Notice bibliographique

RevueProceedings of the International Conference on Civil, Structural and Transportation Engineering · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueGeotechnical and Geomechanical Engineering
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFly ashGypsumSlurryWaste managementEnvironmental sciencePulp and paper industryMaterials scienceMetallurgyEnvironmental engineeringEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study investigates the properties of fly ash gypsum slurry with quarry waste in aggressive environment.The mix was adjusted for 40025mm flow, including and excluding super plasticizer.The research focuses on a variety of factors, including wetting and drying resistance, sulphate resistance, salt resistance, and water absorption.For the purpose of accelerating up laboratory testing, specimens were soaked in 3% magnesium sulphate for sulphate attack 3.5% sodium chloride solution for salt attack.By adding super plasticizer, fly ash gypsum slurry with quarry waste requires 17% less water, resulting in a 40025mm spread of flow.Following 28 days of curing, six cycle wetting and drying tests were performed.The findings of the investigation show that adding super plasticizer improves the durability of fly ash gypsum slurry.This enhancement is observed through the evaluation of mass loss and compressive strength in specimens exposed to different environmental conditions over a 28-day curing period.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,158
Score d'incertitude au seuil0,519

Scores Codex et Gemma par catégorie

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)0,0000,000

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,230
Écart entre enseignants0,215 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueProceedings of the International Conference on Civil, Structural and Transportation EngineeringMême sujetGeotechnical and Geomechanical EngineeringTravaux en français237 207