Development of green concrete from industrial wastes and carbon dioxide
Bibliographic record
Abstract
Cette thèse a permis la réalisation d'un matériau béton entièrement dérivé de déchets. Ceci a été possible grâce à l'emploi de déchets industriels et de dioxyde de carbone. Les agrégats et le ciment composant ce béton vert ont été artificiellement conçus à partir de résidus de déchets provenant des procédés de fabrication de l'acier pour les granulats et d'incinération des déchets pour le ciment. La sélection de ces déchets s'est basée sur leur abondance, leur composition intéressante pour le projet, et leur finesse à leur réception. La carbonatation a été effectuée successivement à travers différentes étapes de traitement, dans le but de générer des matériaux résistants et de transformer le CO2 gazeux en carbonates solides. Des agrégats angulaires de différentes tailles (permettant une granulométrie efficace pour le béton) ont été générés par carbonatation de scories d'aciérie. Ces agrégats ont été analysés et sont principalement composés de polymorphes de silicate di-calcique β et γ. Après un traitement optimal, les agrégats ressemblaient à un matériau monolithe très résistant, de type céramique. La carbonatation des scories d'acier a généré une pâte durcie de C-S-H/CaCO3, où le C-S-H formait la matrice de liaison tandis que les précipités de nano-CaCO3 agissait comme le composite de renforcement.De plus, le ciment dérivé des déchets a été produit à partir d'un mélange stœchiométrique de cendres volantes d'incinération et de déchets d'hydrate de calcium chauffé à 1000°C. Les principales phases du clinker réactif générées étaient le silicate chloro-ellestadite et le silicate di-calcique β. Ce liant n'avait pas de comportement hydraulique mais s'est efficacement consolidé lors de l'activation par carbonatation, formant une matrice de liaison composée de gypse, C-S-H et CaCO3. Le béton vert finalement obtenu en combinant les deux composants stables dérivés de déchets démontre des performances comparables au béton commercial de référence. La béton ainsi produit ne consomme pas de ressources naturelles et pourrait potentiellement séquestrer jusqu'à 12,6 millions de tonnes de CO2 par an si les industries de blocs de maçonnerie aux États-Unis et au Canada adoptaient les méthodes prescrites.
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 machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 0.001 |
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 source (direct Gemma or distilled Codex), 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".