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Enregistrement W4400296665 · doi:10.3390/ma17133271

Mechanical Properties and Durability of Composite Cement Pastes Containing Phase-Change Materials and Nanosilica

2024· article· en· W4400296665 sur OpenAlexfundno aff
Javier Ziga-Carbarín, Lauren Y. Gómez-Zamorano, A. Cruz-López, Soorya Pushpan, Sofia Vázquez‐Rodríguez, Magdalena Balonis

Notice bibliographique

RevueMaterials · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiquePhase Change Materials Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversidad Autónoma de Nuevo LeónCanadian Institute for Theoretical Astrophysics
Mots-clésMaterials scienceComposite materialCompressive strengthComposite numberCementPortland cementPozzolanThermal conductivityPhysisorptionFly ashAbsorption of waterDurabilityAdsorption

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Escalating global surface temperatures are highlighting the urgent need for energy-saving solutions. Phase-change materials (PCMs) have emerged as a promising avenue for enhancing thermal comfort in the construction sector. This study assessed the impact of incorporating PCMs ranging from 1% to 10% by mass into composite Portland cement partially replaced by fly ash (FA) and nanosilica particles (NS). Mechanical and electrochemical techniques were utilized to evaluate composite cements. The results indicate that the presence of PCMs delayed cement hydration, acting as a filler without chemically interacting within the composite. The combination of FA and PCMs reduced compressive strength at early ages, while thermal conductivity decreased after 90 days due to the melting point and the latent heat of PCMs. Samples with FA and NS showed a significant reduction in the CO2 penetration, attributed to their pozzolanic and microfiller effects, as well as reduced water absorption due to the non-absorptive nature of PCMs. Nitrogen physisorption confirmed structural changes in the cement matrix. Additionally, electrical resistivity and thermal behavior assessments revealed that PCM-containing samples could reduce temperatures by an average of 4 °C. This suggested that PCMs could be a viable alternative for materials with thermal insulation capacity, thereby contributing to energy efficiency in the construction sector.

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)0,001
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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,768

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
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 Opus0,106
Tête enseignante GPT0,301
Écart entre enseignants0,195 · 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'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

Citations7
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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