Optimizing coal gasification slag utilization: Predictive modeling and hydration mechanism of blast furnace slag replacement in solid waste cementitious materials
Notice bibliographique
Résumé
Coal gasification slag (CGS), a by-product of the coal gasification process, is produced in large quantities but remains underutilized, posing environmental challenges. This study investigates the feasibility of partially substituting blast furnace slag (BFS) with CGS in the preparation of solid waste cementitious materials (SWCM), aiming to enhance resource utilization and reduce costs. A constrained mixing test design was employed to optimize the proportions of CGS, BFS, steel slag (SS), and desulphurization gypsum (DG), and a regression model was developed to predict compressive strength at 3, 7, and 28 days. The optimal mix (20 % CGS, 23 % BFS, 37 % SS, 20 % DG) achieved a 28-day compressive strength of 57.1 MPa, with the model demonstrating high predictive accuracy (Adj-R 2 up to 95.27 %). Microscopic analyzes (XRD, SEM-EDS, XPS, TG-DTG/DSC) revealed that CGS contributes abundant aluminosilicate glass, promoting the formation of C-(A)S-H gels and AFt, which enhance strength and densify the microstructure. The study confirms that CGS can effectively replace BFS in SWCM, providing a theoretical basis for large-scale, sustainable utilization of CGS in construction materials.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».