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Enregistrement W4416200161 · doi:10.1680/jmacr.25.00165

Suitability of lagoon fly ash for use in alkali-activated binder mortar mixes

2025· article· en· W4416200161 sur OpenAlexfundno aff
Jacek Kwasny, Marios Soutsos

Notice bibliographique

RevueMagazine of Concrete Research · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueConcrete and Cement Materials Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesQueen's UniversityQueen's University Belfast
Mots-clésFly ashLoss on ignitionMortarPortland cementParticle sizeSiloChemical composition

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The use of lagoon fly ash (LFA) was investigated as a precursor for alkali-activated/geopolymer concretes. The chemical composition, particle size distribution, mineralogy and morphology of LFA obtained from Kilroot power station (KLFA) were evaluated and compared with those of silo-stored FA from the same site (KFA). Geopolymer mortar mixes made with KLFA and KFA were compared. To determine the variability in the chemical composition of the KLFA, samples were taken from different locations during a ‘geological’ survey of the Kilroot power station’s lagoon in Northern Ireland. The samples of KLFA and KFA had similar chemical composition, minerology and particle size distribution. However, large agglomerated particles (lumps) of FA were found in the KLFA. The strengths of the mortar mixes made with KLFA, in the processed (dried and milled) and unprocessed states, were comparable to those of the silo fly ash (KFA) mixes. Most KLFA samples collected during the survey had a lower content of silicon and/or higher loss on ignition than the KFA, which would potentially adversely affect properties of concrete, if used as a partial replacement for Portland cement. KLFA is, however, suitable to use as a precursor for alkali-activated binders with little (e.g. screening/sieving through a 2 mm sieve) or no processing prior its use.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,065
Tête enseignante GPT0,352
Écart entre enseignants0,287 · 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

Citations0
Publié2025
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Résumé présentoui

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