Pengaruh Karakteristik Material Fly Ash PLTU Bolok Dan Fly Ash PLTU Timor-1 Terhadap Nilai Kuat Tekan Beton
Notice bibliographique
Résumé
Limbah Pembangkit Listrik Tenaga Uap (PLTU) seperti fly ash sebagai material pengganti semen merupakan inovasi yang berdampak positif pada lingkungan sebab dapat mengurangi emisi karbon dioksida yang dihasilkan dari produksi semen. Fly ash sendiri merupakan material pozzolan yang tidak memiliki sifat seperti semen namun dengan ukuran yang halus dan mengandung silika (Si) serta alumina (Al) mampu bereaksi dengan kapur dan air sehingga menghasilkan suatu massa yang padat. Selain itu pemanfaatan limbah fly ash menjadi pilihan yang baik guna mengurangi biaya produksi beton karena ketergantungan pada semen portland yang cenderung lebih mahal. Kupang memiliki dua PLTU aktif yakni PLTU Bolok dan PLTU Timor-1. Penelitian ini bertujuan untuk pemeriksaan kualitas fly ash di daerah Kupang yang bersumber dari kedua PLTU tersebut. Pemeriksaan kualitas fly ash meliputi pengujian fisik yakni kehalusan, konsistensi normal, dan pengujian berat jenis. Pemeriksaan terhadap kekentalan dilakukan dengan pengujian slump untuk setiap variasi campuran fly ash Bolok dan Timor-1 dalam beton sebesar 3%, 6%, 9%, 12%, dan 15%. Hasil pengujian slump untuk spesimen kontrol adalah 8.83 cm dan penggunaan fly ash Bolok sebagai pengganti semen didapatkan nilai slump untuk setiap variasi yakni 6.5 cm, 4.63 cm, 4.57 cm, 4.53 cm, dan 3.90 cm. Sedangkan hasil pengujian nilai slump fly ash Timor-1 sebagai bahan pengganti semen untuk setiap variasi didapatkan 8.5 cm, 7.83 cm, 6.5 cm, 5.5 cm, dan 5 cm. Hasil ini menunjukan nilai slump semakin menurun seiring dengan penambahan variasi fly ash dalam beton. Pemeriksaan terhadap kuat tekan beton untuk spesimen kontrol adalah 27.35 MPa dan penggunaan fly ash Bolok sebagai pengganti semen untuk setiap variasi mendapatkan 26.75 MPa, 25.68 MPa, 24.41 MPa, 22.9 MPa, 21.9 MPa. Sedangkan hasil pengujian kuat tekan beton untuk penggunaan fly ash Timor-1 sebagai sebagai pengganti semen untuk setiap variasi mendapatkan 26.33 MPa, 25.78 MPa, 25.47 MPa, 24.99 MPa, 22.19 MPa. Hasil ini menunjukan peningkatan kadar fly ash Bolok dan Timor-1 dalam beton dapat menurunkan kuat tekan beton.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».