Performance Assessment of All-Solid-Waste High-Strength Concrete Prepared from Waste Rock Aggregates
Notice bibliographique
Résumé
In order to solve the problems of the large-scale resource utilization of iron ore waste rock, waste rock is used to prepare green building materials, but it needs to be further promoted for use in high-strength concrete. In this study, high-strength concrete was prepared using iron ore waste rock as coarse and fine aggregates combined with solid waste-based cementitious materials. The mechanical and durability properties of washed and unwashed concrete with two types of aggregates were compared, including compressive strength, freeze resistance, chloride ion resistance, carbonation resistance, pore distribution, microstructural characteristics, and environmental and economic benefits. The results indicated that water-washing pretreatment significantly reduced the stone powder content of waste stone aggregate from 14.6% to 4.5%, which had a significant effect on the basic properties of concrete. The compressive strength of concrete with water-washed waste rock aggregate was 61 MPa, 64.9 MPa, and 68.8 MPa at 28, 56, and 360 days, respectively, with long-term stability. The washed aggregate concrete had a porosity of less than 4%, freeze-resistant grade of F200, 28 d electrical flux <500 C, and a carbonation depth of less than 10 mm. The improved performance of the washed aggregate concrete was attributed to the fact that after washing pretreatment, the water absorption of the aggregate was reduced, the cementitious materials were fully hydrated, and the internal microstructure was denser. The high-strength concrete prepared in this study effectively used iron ore waste rock and solid waste-based cementitious materials, which not only reduces environmental burden but also provides basic data references for future engineering applications using iron ore waste rock aggregate concrete.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».