Foaming Behaviour of Glass-Based Geopolymers by Adding Magnesium Carbonate and Borax
Notice bibliographique
Résumé
This research presents the results of synthesis foaming geopolymer using glass cullet.They were prepared by activating glass waste powder from recycled green glass bottles using potassium hydroxide solution with different molar concentrations (3, 6, and 9) without/with foaming agent additives.Magnesium carbonate and borax were used as pore-forming agents with a 10-weight percentage replacement from glass powder.Additionally, cement paste was prepared as a reference.All specimens were subjected to thermal treatment at different temperatures (450, 550, 650, 750, and 850)℃ for 1 hour.An investigation involves analysis of the chemical and mineralogical composition, microstructure, and physical and mechanical characteristics.The compressive strength values dropped to less than 10.5 MPa after heat treatment at 650, 750, and 850℃.These values are usually indicated as foaming materials.Also, an increase in volume was recorded for all geopolymer formulations due to the occurrence of foaming phenomena at temperatures of 650, 750, and 850℃.Additionally, the weight loss for geopolymer paste (without/with additives) increases as the thermal treatment temperatures increase.The GK9-Mg10 paste exhibited the highest weight loss (17.71 to 20.01%).It is worth mentioning that these foaming geopolymers can be utilized in the building industry for various applications, such as thermal insulation, fire protection, and sound absorption.
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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 ».