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Enregistrement W4408034882 · doi:10.3390/min15030246

Rheological Properties of Aluminium Oxide Nanoparticle-Modified Cemented Paste Tailings Materials

2025· article· en· W4408034882 sur OpenAlexafffund
Raouf Kaviani, Mamadou Fall

Notice bibliographique

RevueMinerals · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueTailings Management and Properties
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesUniversity of Ottawa
Mots-clésRheologyTailingsAluminiumMaterials scienceNanoparticleAluminum oxideMetallurgyAluminium oxideComposite materialNanotechnology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

There is currently no research examining the rheological properties of cementitious paste backfill (CPB) materials containing aluminium oxide nanoparticles (nAlO). Knowing the yield stress and viscosity of CPB containing nAlO is crucial, especially when applying nano-CPB technology in underground mines. The purpose of this work is to thoroughly examine how nAlO affects the rheological characteristics of CPB and how those characteristics change over time. Yield stress and viscosity measurements are performed on CPB samples with different compositions (e.g., nAlO content, binder type, and superplasticizer content) at intervals of 0 min, 20 min, 1 h, 2 h, and 4 h. The study also includes measurements of the pH and zeta potential of the materials, microstructural studies (TG/DTG and XRD), and electrical conductivity (EC). The findings show that adding nAlO to CPB significantly changes its rheological properties, which in turn affects flowability. The yield stress and viscosity of CPB samples are greatly increased by the incorporation of nAlO, with the degree of influence varying based on variables including water content, curing duration, and type of binder. Because of the nAlO-induced microstructural changes in the CPB material, the interaction of nAlO and a larger fraction of nAlO, along with an increase in curing time, raises rheological characteristics and decreases paste flowability. The results of EC, DTG, and XRD, which show that binder hydration improves with nAlO dosage, corroborate this. Moreover, as nAlO content increases, the zeta potential decreases in magnitude, resulting in stronger repulsion forces and reduced flowability. However, EC, XRD, and DTG analyses suggest that the addition of 0.125% superplasticizer counteracts the flowability reduction caused by nAlO, as the superplasticizer slows down the cement hydration rate at very early curing stages. Moreover, the increase in the slag percentage from 0% to 50% and 75% of the binder content slightly decreases viscosity but greatly increases yield stress. The study’s fresh perspectives contribute to the advancement of nano-CPB technology and have important ramifications for the practical use of this technology in underground mine backfill operations.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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)0,0010,000

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,216
Écart entre enseignants0,193 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2025
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