Environmental assessment of materials in preparing alkali-activated materials using bauxite residue
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
Abstract Aluminum is a highly produced metal globally. In the built environments alone, aluminum is known for its light weight and anti-corrosive properties and is a common choice of material in window frames, curtain walls, and light fixtures. The metal is processed from its oxide, alumina, the production of which releases a caustic byproduct known as bauxite residue (BR). BR is stored in massive reservoirs, however, due to the sheer volume of production, industries handling the material are reaching their storage limits. It is of high importance to research methods to valorize BR. Researchers have proposed a multitude of valorization methods, which include metal recovery from the byproduct, and using BR as raw material in production of another material. However, it is counterproductive to expend considerable amounts of energy and use excessive raw materials to manage utilization of BR. This study compared a method of valorization of bauxite residue with clay bricks. The method of preparing alkali-activated materials (AAM) with bauxite residue as a precursor was semi-quantitatively analyzed to compare the raw materials in the AAM with clay bricks. The materials were analyzed for climate change, ozone depletion, human toxicity, and aquatic ecotoxicity using OpenLCA software and the ecoinvent version 3.4 database. While the alkali activators possessed high values of the environmental impact when measured by the kilogram, the impacts were greatly reduced due to their small percentage in weight contained in the AAM. This study is the first stage of analyzing the environmental costs of valorizing bauxite residue. The AAM showed low environmental impact in material use when impacts of toxicity are considered. However, it displayed a higher climate change impact than that of clay bricks. Transport of raw materials to the preparation site played a significant role in the analysis. The next step is to compare the energy used in preparing AAMs.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,001 |
| 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 découle