Nanopartículas de dióxido de titanio y aditivo hidrofóbico para mejorar las propiedades de auto-limpieza de morteros de recubrimientos
Bibliographic record
Abstract
Nuevos morteros de textura lisa con propiedades hidrofóbicas y de autolimpieza han sido desarrollados utilizando nanopartículas de dióxido de titanio y silicona de polisioloxano (TiO2/Si). La fotocatálisis heterogénea de TiO2 es una estrategia eficiente para obtener superficies autolimpiadoras en los morteros de recubrimiento y el Si aporta propiedades hidrofóbicas. Se caracterizaron las nanopartículas de TiO2 con difracción de rayos X y se analizaron los morteros utilizando diferentes proporciones de TiO2 0.5, 1, 3 y 0.5% de Si, la fase de mezclado mecánico se realizó acorde a la norma ASTM C 305-12. El estudio de termogravimetría identificó los hidratos presentes en la matriz y la temperatura de descomposición siendo esta mayor de 600°C para todas las muestras. Se evaluó la actividad fotocatalítica heterogénea utilizando un análisis colorimétrico y la exposición a radiación ultravioleta, para la degradación del colorante orgánico rodamina B. A edades tempranas de curado las probetascon adición de 1%TiO2-0.5%Si obtuvieron mejores resultados de degradación de color. A edades tardías de curado (28 días) se observó una disminución en la actividad fotocatalítica de las muestras. Se determinaron las propiedades hidrofóbicas del mortero, mediante un análisis de ángulo de contacto y permeabilidad utilizando el tubo de Karsten. Este estudio demuestra que los morteros que contienen TiO2-Si presentan propiedades autolimpiantes y propiedades humectantes que favorecen la limpieza de partículas sueltas con el agua de lluvia.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.002 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".