End-of-life stage natural (Re)carbonation of lower embodied carbon concrete: Case studies of Canadian cities
Notice bibliographique
Résumé
Carbon dioxide (CO₂) uptake through the natural (re)carbonation of concrete during its use stage is increasingly included in life cycle carbon accounting as a means to partially offset process emissions of cement manufacturing. To date, research on (re)carbonation of the end-of-life stage of concrete has received markedly less attention in comparison to the use stage (service life). This study evaluates Canadian case studies and the sensitivity of concrete mix design variables, environmental conditions, and stockpiling configuration. Concrete mixes of ordinary Portland cement (OPC), Portland limestone cement (PLC) and supplementary cementitious materials (SCMs) were exposed to eight exposure conditions (four urban and four rural) at both the use stage and end-of-life stage. The key variables assessed include concrete mix designs (two cement types and two SCM types (fly ash and slag)), geographically relevant environmental parameters (relative humidity, temperature, and CO₂ concentration), stockpiling geometry (heaps and spread) and corresponding end-of-life exposure duration (1 and 4 months). Model estimates for CO₂ uptake-to-emission ratios (%) were developed to highlight the influence, sensitivity and impact of cement composition and environmental factors on potential for (re)carbonation yielding offsets by CO₂ uptake throughout the concrete lifecycle. Key outcomes of these geographically specific case studies scenarios are presented in this paper as upper and lower bound of the range of model input variables. (i) one year of end-of-life stage exposure can yield CO₂ uptake comparable to 50-year service life (use stage), with end-of-life carbonation rates up to six times higher due to the increased exposed surface area. (ii) PLC achieves 14% higher use-stage CO₂ uptake and 9% higher end-of-life CO₂ uptake than OPC (iii) CO₂ uptake for 100%OPC mixes increased by 9% (with 20% fly ash) and 11% (with 35% slag) during the use stage. In contrast, for PLC mixes, SCM influence was minimal in the use stage and negligible at end-of-life stage. (iv) Changes in environmental exposure, namely, relative humidity and CO₂ concentration, impacted the CO₂ uptake-to-emission ratio (%) by up to 35% and 27%, respectively during the use stage. In comparison, the end-of-life CO₂ uptake was highly sensitive to stockpiling geometry and stockpiling durations than environmental conditions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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) | 0,000 | 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 ».