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Enregistrement W4402850497 · doi:10.7250/bjrbe.2024-19.645

Influence of Ceramic Waste and Cement on the Mechanical and Hydraulic Properties, and Microstructure of the Road Sub-Base Layer

2024· article· en· W4402850497 sur OpenAlexaboutno aff
Sadek Deboucha, Hocine Ziani, Abderrachid Amriou, Walid Maherzi, Walid Deboucha

Notice bibliographique

RevueThe Baltic Journal of Road and Bridge Engineering · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueConcrete and Cement Materials Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMicrostructureCementMaterials scienceCompressive strengthGeotechnical engineeringPermeameterPortland cementConsolidation (business)Composite materialPermeability (electromagnetism)CeramicEnvironmental scienceHydraulic conductivitySoil waterGeologySoil science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study examines cement and ceramic waste (CW) for the sub-base layer of roads. This innovative method can do away with the risks associated with improper disposal of industrial waste. To achieve this objective, several proportions of cement and CW were used, ranging from 1.5 to 2% and 5% to 15%, respectively. The aim of the work was to examine the influences of CW and ordinary Portland cement (OPC) on the unconfined compressive strength (UCS), permeability, consolidation, and microstructures of untreated and treated soil of road sub-base layer. The Guelph permeameter, UCS, permeability, and one- dimensional consolidation were among the laboratory and in-situ tests that were examined; the microstructures were characterised using SEM, infrared (IR), and mercury intrusion porosimetry (MIP). The findings indicated that the high permeability of the natural soil caused harm to our road soon after construction. Applying 5 to 15% CW reduced permeability by approximately 100% and settlement by around 43%. Furthermore, under wet and immersed conditions, mixing CW and OPC with soil raised UCS by approximately 182% and 20 times, respectively. This study demonstrated that by enhancing the geotechnical properties of soil, CW and OPC combined with it could be used as a road sub-base layer material.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,222
Score d'incertitude au seuil0,216

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 GPT0,207
Écart entre enseignants0,192 · 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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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