Role of calcined-clay-based geopolymers for effective stabilization of expansive soils
Notice bibliographique
Résumé
Effective stabilization of expansive soils remains a challenge for transportation infrastructure. In line with the United Nations’ sustainability goals, most research on eco-friendly stabilizers is still in its early stages, focusing primarily on laboratory evaluations. This study aims to evaluate the efficacy of alkali-activated calcined clay-based geopolymers (CCBGPs) and investigate the most effective minerals contributing to its stabilization of expansive soils. Four locally available clays were used to synthesize CCBGPs, and based on unconfined compressive strength, two of them were selected for further stabilization of expansive soils. The treated soils underwent comprehensive engineering, microstructural, and mineralogical analyses. A machine learning (ML)-based regression model was developed and tested to examine the effects of CCBGP and soil mineralogy on engineering performance of the treated soils. Engineering tests on treated specimens showed improved performance with increasing CCBGP dosage and curing periods, while microstructural and mineralogical analyses revealed physical and chemical interactions with soil particles that enhanced engineering properties. The ML model identified kaolinite as the most influential factor, which enhanced geopolymerization by forming more binder gel, and improved engineering properties. Overall, the research indicated that selection of kaolinite-rich, locally available CCBGPs could serve as sustainable source for improving expansive soils in transportation infrastructure.
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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) | 0,000 | 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 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 ».