Refining Oxide Ratios in N-A-S-H Geopolymers for Optimal Resistance to Sulphuric Acid Attack
Notice bibliographique
Résumé
As an alternative to Portland cement systems, geopolymers have been found to display superior acid resistance. However, at present, there exists no strategy to regulate the suitable design of mixtures. Particularly, the mechanisms underlying the effect of principal oxide ratios on the performance of N-A-S-H geopolymers in acid-rich environments are missing. Nor is any information available on the optimal range for SiO2/Al2O3, Na2O/Al2O3, and H2O/Na2O ratios under acid attack. This study investigates N-A-S-H geopolymers incorporating varying compositional oxide ratios to assess their resistance to sulphuric acid attack. The results show that the optimal range for acid-resistant durability is a narrow band within the optimal range for workability and strength. A SiO2/Al2O3 ratio of 3.4 balanced the enhanced degree of geopolymerization with an increase in the amount of permeable voids. At the same time, the Na2O/Al2O3 and H2O/Na2O ratios should be maintained within 0.8~0.9 and 8~10, respectively. Quantitatively, for the mixture designed within these optimal oxide ranges, the associated strength loss after 84 weeks of acid exposure was only about 10~20%, whereas other mix proportions may lead to a maximum strength loss of up to ~58%. Anything higher will offset the polycondensation and instead raise the volume of permeable voids. A sensitivity analysis suggests that the acid resistance depends chiefly on the Na2O/Al2O3 and H2O/Na2O ratios. The proposed multi-factor models predict the acid-induced neutralization efficiently, and the associated output displays a correlation with the loss in compressive strength.
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 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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».