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Enregistrement W4405515495 · doi:10.1016/j.cemconcomp.2024.105894

Boosting cement hydration with boron nitride nanotubes

2024· article· en· W4405515495 sur OpenAlexafffund
Chandrasekhar Bhojaraju, Claudiane Ouellet‐Plamondon

Notice bibliographique

RevueCement and Concrete Composites · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueConcrete and Cement Materials Research
Établissements canadiensÉcole de Technologie SupérieureUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesFonds de recherche du Québec – Nature et technologiesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCentre québécois sur les matériaux fonctionnels
Mots-clésBoron nitrideBoosting (machine learning)Materials scienceCementBoronNitrideChemical engineeringNanotechnologyComposite materialChemistryOrganic chemistryEngineeringComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In recent years, there has been a growing interest in the use of nanomaterials as additives in various industries, including cement production. Among these materials, carbon-based nanomaterials, such as graphene and graphene oxide, have been extensively studied for their potential applications in cementitious materials. However, recent research has shown that boron nitride nanotubes (BNNT) can offer superior properties compared to their carbon-based counterparts. This study compared the properties of BNNT with those of graphene and graphene oxide when used as additives in cementitious materials. The hydration process of the nanomodified cementitious composite was studied using in situ calorimetry measurements over a period of seven days, and thermogravimetric analysis (TGA), X-ray diffraction (XRD), Fourier-transform infrared spectroscopy (FTIR), nuclear magnetic resonance (NMR), and Field Emission Scanning Electron Microscopy (FESEM) over a period of 28 days. These techniques provide insights into the mechanisms of cement hydration and the impact of boron nitride nanotubes on cementitious composites. The results demonstrate that the addition of BNNT significantly reduced the induction period during cement hydration, indicating that BNNT can enhance the reactivity of cement. Furthermore, BNNT accelerate the hydration process because of their high surface area. Phase identification by XRD peaks showed that the BNNT reinforcement could regulate the microstructure of the cementitious composites. These findings suggest that BNNT has the potential to be a more effective and efficient additive in cementitious materials than graphene and graphene oxide. The use of BNNT in cement production can lead to the development of high-performance, durable, and sustainable materials for various construction applications. • Cement exhibit good compatibility with boron nitride nanotubes (BNNT). • With BNNT, a significant acceleration was observed in the induction period. • The portlandite and ettringite content increases with BNNT. • Elongation of the chain length with BNNT observed by NMR.

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 enseignants0,182
Score d'incertitude au seuil0,608

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,216
Écart entre enseignants0,206 · 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

Citations15
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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