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Enregistrement W4407924442 · doi:10.1016/j.cement.2025.100137

Significance of fineness of pozzolans in determining pozzolanic reactivity

2025· article· en· W4407924442 sur OpenAlexaff
Mahipal Kasaniya, M D Thomas, Ted Moffatt, Ashlee Hossack

Notice bibliographique

RevueCement · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueZeolite Catalysis and Synthesis
Établissements canadiensUniversity of New Brunswick
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFinenessPozzolanMaterials scienceComposite materialCement

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper presents the quantification of the pozzolanic reactivity of pozzolans examined in terms of compressive strength, bound water and electrical resistivity. The pozzolans studied included natural pozzolans, glass pozzolans and fly ash that were ground to four fineness levels or median particle sizes (d 50 ) of approximately 3, 5, 10 and 15 µm. Quantitative X-ray diffraction was employed to determine the amorphous content of pozzolans. The UNB lime-reactivity test and a modified ASTM C311 activity with portland cement test were performed in mortars. In these two tests, bulk electrical resistivity measurements were conducted before measuring compressive strength. Additionally, pastes were prepared for bound water in accordance with the R 3 test or ASTM C1897 . While the pozzolanic reactivity for all materials tested generally improves with the fineness, one pozzolan could demonstrate a very different rate of pozzolanicity improvements compared to that of others. Bulk electrical resistivity provides a reliable assessment of pozzolanic reactivity and can help differentiate pozzolanic and pozzolanic-hydraulic materials when used in conjunction with compressive strength. The modified ASTM C311 test is also found to be suitable and effective in rapidly distinguishing pozzolans, especially slow reactive ones, from inert materials at 7 days. A novel amorphous-fineness index derived by combining the amorphous content and fineness of pozzolans to reasonably predict the pozzolanic reactivity and limitations of the index are discussed.

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 enseignants0,081
Score d'incertitude au seuil0,295

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,258
Écart entre enseignants0,243 · 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

Citations3
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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