Effect of blast furnace slag on the fresh and hardened properties of volcanic tuff-based geopolymer mortars
Notice bibliographique
Résumé
Volcanic tuffs are abundant in several regions of the world, and their use has emerged as an economically viable alternative for geopolymer production. This study investigates the effects of incorporating 0 to 30% blast furnace slag (BFS) into volcanic tuff (VT)-based geopolymer mortars cured at room temperature and 80 °C on various properties, including setting time, mechanical strength (compressive and flexural), workability, water absorption and microstructure. Infrared spectroscopy (FTIR) was used to characterize the geopolymer mortars. Sodium hydroxide and sodium silicate are used as alkaline activators. Results revealed that pure VT pastes exhibited exceptionally long setting times, approximately 48 h. However, replacing 10% of VT with Blast Furnace Slag (BFS) reduced this to 435 min. The effect of BFS on compressive strength was time-sensitive. At 7 days, a substantial increase from 2.42 MPa to 9.03 MPa was observed with 30% BFS incorporation. Conversely, under ambient curing, 28-day strength decreased. However, curing at 80 °C for 48 h improved 28-day strength to 15.03 MPa with 30% BFS. Furthermore, results revealed that incorporating 30% BFS significantly enhanced workability, resulting in a 92.08% reduction in flow time. Absorption water and Microstructural analysis confirmed a strong correlation between the degree of geopolymerization and mechanical performance. These findings highlight BFS as a promising additive for optimizing VT-based geopolymer mortars.
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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) | 0,001 | 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 ».