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Enregistrement W6901773739 · doi:10.60692/tn250-f4t78

Facile synthesis and optimization of reactive bunsenite for the production of thermally stable geopolymeric composite

2023· article· en· W6901773739 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueGreater South Information System · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueConcrete and Cement Materials Research
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCrystallinityElectrical resistivity and conductivityComposite numberDegree (music)Phase (matter)Non-blocking I/O

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this investigation, the impact of texture characteristics and the degree of crystallinity of the bunsenite phase (NiO) on the mechanical performance and fire resistivity of the geopolymeric composites is addressed for the first time. NiO with different characteristics is prepared by applying two calcination-temperatures (400 and 600°C) to obtain NiO-400 and NiO-600, respectively. Seven mixes were prepared; the control specimen was fabricated by mixing 50% slag+50%fly-ash+NaOH-solution and the other six mixes contained the same component modified with 0.5, 1, 2% NiO-400 or NiO-600. The compressive-strength at 3 and 28-days and fire resistivity up to 1000°C were studied. Also, the phase composition and micro-structure were examined using XRD and TGA/DTG as well as SEM, respectively. The results showed that increasing calcination-temperature leads to decreasing surface area and increasing the degree of crystallinity of NiO. The composites modified with NiO-400 significantly enhanced the strength and fire resistivity of the control specimen, while NiO-600 demonstrated a lower effect. This refers to increasing the calcination-temperature is accompanied by decreasing the degree of reactivity, which reflects on the properties of geopolymeric composites. Regardless of the NiO-type, 1 w.% exhibited the highest strength. Adding NiO induced the formation of NiAl2O4, CaNi(SiO3)2 and NaAlSi2O6.H2O, which is compatible with enhancing mechanical and fire resistivity results.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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.

Tête enseignante Opus0,026
Tête enseignante GPT0,209
Écart entre enseignants0,183 · 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
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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