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Enregistrement W7116065543 · doi:10.82417/9mtz-sm19

Design of eco-efficient printable mortar mixes incorporating eggshell residues

2025· other· en· W7116065543 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueEspace ÉTS (ETS) · 2025
Typeother
Langueen
Domaine
Thématique
Établissements canadiensÉcole de Technologie Supérieure
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEggshellMortarEggshell membraneCementDurabilityCarbon footprintCalcium carbonateConstruction industry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The construction industry faces a crucial challenge in its transition towards sustainability, particularly in the decarbonization of cement, a material responsible for a significant share of global CO2 emissions. Concrete, the most widely used material in the world after water, relies heavily on cement, generating approximately 0.9 ton of CO2 emissions per ton of cement, especially in developing countries. This substantial environmental impact has prompted research aimed at reducing the carbon footprint of cement-based materials by integrating waste-derived alternatives into construction processes.Among these alternatives, waste eggshells have emerged as a promising substitute for cement in mortar formulations. Eggshells are primarily composed of calcium carbonate, a renewable resource with properties comparable to limestone, traditionally used in cement production. Incorporating eggshell powder into mortar reduces waste and contributes to the circular economy by minimizing natural resource extraction and industrial by-product disposal. Concurrently, additive manufacturing, also referred to as 3D printing, introduces an innovative and sustainable approach to construction, enabling the development of resource-efficient processes adaptable to various material compositions,The objective of this research study is to develop an eco-efficient mortar mix by replacing cement with eggshell powder and evaluating its effect on key properties of printable mortars. Specifically, the study investigates the printability, mechanical performance, and long-term durability of mortar formulations containing eggshell powder. Experimental tests using a 15% substitution of cement with eggshell powder revealed that this affects both pumpability and buildability, reducing flowability and structural stability during the printing process. Hence, to counteract these challenges, higher dosages of chemical additives were required to achieve the necessary flowability and pumpability. However, at 28 days, compressive and flexural strength decreased by only 8% and 3% respectively, remaining within acceptable limits for 3D printing.This research aligns with several United Nations Sustainable Development Goals, in particular Goal 9 (Industry, innovation, and infrastructure), Goal 11 (Sustainable Cities and Communities), and Goal 12 (Responsible Consumption and Production). By promoting waste-derived materials and reducing the environmental impact of construction processes, this study contributes to more sustainable and resilient construction practices.The findings underscore the potential of eggshell-based mortars to support the development of 3D-printable construction materials with reduced cement content. This research highlights the importance of waste-derived materials promoting sustainable construction practices and provides practical insights into the formulation of eco-efficient printable mortars. Furthermore, these results serve as a foundation for future studies on scaling up eggshell-based printable concrete and advancing sustainable construction technologies.

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 seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,264
Écart entre enseignants0,246 · 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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