Development of Multifunctional Slag and Bauxite Residue-Based Geopolymers with Heavyweight Aggregate Enhancement
Notice bibliographique
Résumé
The growing demand for sustainable and multifunctional construction materials, particularly those capable of addressing durability and energy challenges, has motivated the development of conductive and photothermally active geopolymers. This study investigated the use of an Fe-rich spinel aggregate (FSA) as a high-density filler in geopolymers composed of ground granulated blast furnace slag and bauxite residue, with a fixed addition of 1 wt% graphite (binder-based) to enhance electrical conductivity. The effects of different FSA replacement percentages (0–100%) on compressive strength, electrical conductivity, photothermal efficiency, and chemical resistance were evaluated. An increase in the FSA content translated to an increase in the final compressive strength, with 100% FSA replacement achieving the highest value of 45.5 ± 2.5 MPa at 28 days. As the FSA content increased, the electrical resistivity decreased to as low as 42 Ω·m at 100% replacement. Under simulated solar flux conditions (1 kW/m2), photothermal analysis revealed that the 100% FSA mixtures exhibited the highest surface temperature increase of 9.8 °C after 300 s, indicating their superior thermal responsiveness. Furthermore, acid immersion in 10% HCl for 28 days showed mass gain in all geopolymers, with the highest gain observed at 50% FSA (+11.51%). Similarly, the strength increased after acid exposure up to a 75% FSA content. These findings highlight the multifunctional potential of FSA-enhanced geopolymers for high-mechanical-performance, electrically conductive, photothermally active, and chemically durable materials as multifunctional construction materials.
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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 | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».