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Enregistrement W4412564300 · doi:10.1016/j.rineng.2025.106392

Durability performance of low-carbon concrete incorporating optimized ratio of multiple waste materials (glass powder, biomass fly ash, and shredded rubber)

2025· article· en· W4412564300 sur OpenAlexafffund
Mehran Aziminezhad, Ahmed Bediwy, Eltayeb Mohamedelhassan

Notice bibliographique

RevueResults in Engineering · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueConcrete and Cement Materials Research
Établissements canadiensLakehead University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaOntario Ministry of Natural Resources and Forestry
Mots-clésFly ashDurabilityNatural rubberMaterials scienceBiomass (ecology)Waste managementCarbon fibersComposite materialPulp and paper industryEngineeringComposite number

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Incorporating waste materials in concrete can enhance sustainability and contribute to more environmentally friendly construction practices. However, using these materials in concrete presents challenges related to durability, mechanical, and environmental performance. This study explores the effects of incorporating glass powder (GP), biomass fly ash (BFA), and shredded rubber (SR) as partial replacements for cement and aggregates in concrete. The focus is on assessing their impact on durability, mechanical properties, and the environment. To determine the most effective combination of waste materials, Response Surface Methodology (RSM) is employed to design the experimental program and optimize the mixture proportions. The research evaluates air content, freeze-thaw resistance, compressive strength, Young’s modulus of elasticity, splitting tensile strength, modulus of rupture, surface electrical resistivity, life cycle assessment (LCA), rapid chloride penetration test, and global warming potential of concrete mixtures. Results show that replacing cement with 20% GP improves durability and strength, raising electrical resistivity by 240% and achieving durability factors of more than 90%. However, SR above 7.5% reduces freeze-thaw resistance and stiffness. In addition, optimal mixes with a maximum of 16% GP or 15% BFA reach a compressive strength of 30 MPa and limit GWP to 297 kg CO₂-eq/m³.

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,218
Écart entre enseignants0,210 · 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

Citations8
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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