Development of green concrete from industrial wastes and carbon dioxide
Notice bibliographique
Résumé
This thesis work successfully demonstrated the attainment of a fully waste-derived concrete material through the employment of industrial wastes and carbon dioxide. The aggregate and cement components of this green concrete were artificially synthesized from waste residues originating from the steelmaking and waste-incineration processes, respectively. The selection of these waste materials was based on their convenient abundance, compositional suitability, and as-received fineness. Carbonation was carried out successively through different stages of processing for the purpose of activating strength and converting gaseous CO2 into solid carbonates. Graded angular aggregates were generated from the carbonation of steelmaking slag, which was found to be composed mainly of β and γ di-calcium silicate polymorphs. After optimum processing, the aggregates resembled a very resilient, ceramic-like monolith material. Carbonation of steel slag generated a hardened C-S-H/CaCO3 paste, where C-S-H formed the binding medium while the nano-CaCO3 precipitates acted as the reinforcing composite. Additionally, waste-derived cement was produced from a stoichiometric mix of incinerator fly ash and waste-lime at 1000°C. The main reactive clinker phases generated were chloro-ellestadite and β di-calcium silicate. This binder did not possess hydraulic behaviour but effectively consolidated upon carbonation activation, forming a binding matrix comprised of gypsum, C-S-H, and CaCO3. The final green concrete product obtained from combining the two stable waste-derived components was comparable in performance to commercial benchmark concrete. Concrete so produced consumes no natural resources and can hypothetically sequester up to 12.6 million tons of CO2 per year if the Masonry block industries in United States and Canada were to adopt the prescribed methodologies.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 | 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 ».