Thermal Conductivity of Stabilized Loess with Different Types of Lignin
Notice bibliographique
Résumé
Lignin, an abundant biopolymer derived from plants, is a green binder for stabilizing soil. This study investigates the thermal conductivity of lignin [e.g., sodium ignosulfonate (SL), calcium lignosulfonate (CL), and lignin fiber (LF)] and lignin-stabilized loess. The effects of the source of loess samples, lignin content, curing time, water content, and dry density on the thermal conductivity of the stabilized soils were experimentally evaluated. Furthermore, mineralogy and microstructure of the stabilized loess were investigated using X-ray diffraction, scanning electron microscopy, and mercury intrusion porosimetry tests to provide insights into the mechanisms of lignin-based soil stabilization. The test results showed that lignin had a lower thermal conductivity than water and soil minerals. The addition of lignin reduced the thermal conductivity of loess, with CL and SL causing a slightly greater reduction than LF. Mixing lignin with loess did not generate new crystalline material. The incorporation of CL and SL altered the microstructure of loess, resulting in a densely packed structure with distinct particle bonds and intra-aggregate pores. In contrast, LF provide microscale reinforcement for the soil particles, presenting a loose structure with dominant interaggregate pores.
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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 ».