In the secondary refining process for the production of high-grade steel, the proper composition is maintained by alloying elements, and non-metallic inclusions are controlled for high cleanliness. Complex reactions occur simultaneously between the molten steel, slag, inclusions, refractories, and alloying elements during the secondary refining process. Previous works have reported simulation models based on kinetics to predict the compositional changes in molten steel, slag, and inclusions in actual processes. Analytical reviews are required for the models to predict the process accurately. In this study, we reviewed and analyzed simulation models based on the coupled reaction model for the secondary refining process.
Excessive phosphorus (P as orthophosphate) is one of the major pollutants in natural water that are responsible for algal blooms and eutrophication. P removal by slag is an attractive solution if the P sorption capacity of the slag is significant. To design an efficient land treatment facility, basic information on the behaviour of P in the media-water environment is required. In this study, detailed column experiments were conducted to study the P transport under dynamic condition, and mathematical models were developed to describe this process. The column experiments conducted with dust and cake waste products (slag) from BHP steel industry in Australia as adsorbing media indicated that they had higher sorption capacity of P than that of a sandy loam soil from North Sydney, Australia. P transport in the dust and cake columns exhibited characteristics S-shaped or curvilinear breakthrough curves. The simulated results from a dynamic physical non-equilibrium sorption model (DPNSM) and Freundlich isotherm constants satisfactorily matched the corresponding experimental breakthrough data. The mobility of P is restricted proportionally to the adsorbent's sorption capacity.
International Journal of Concrete Structures and Materials
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v.8
no.4
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pp.289-299
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2014
Alkali-activated slag concretes are being extensively researched because of its potential sustainability-related benefits. For such concretes to be implemented in large scale concrete applications such as infrastructural and building elements, it is essential to understand its early and long-term performance characteristics vis-a'-vis conventional ordinary portland cement (OPC) based concretes. This paper presents a comprehensive study of the property and performance features including early-age isothermal calorimetric response, compressive strength development with time, microstructural features such as the pore volume and representative pore size, and accelerated chloride transport resistance of OPC and alkali-activated binder systems. Slag mixtures activated using sodium silicate solution ($SiO_2$-to-$Na_2O$ ratio or $M_s$ of 1-2) to provide a total alkalinity of 0.05 ($Na_2O$-to-binder ratio) are compared with OPC mixtures with and without partial cement replacement with Class F fly ash (20 % by mass) or silica fume (6 % by mass). Major similarities are noted between these binder systems for: (1) calorimetric response with respect to the presence of features even though the locations and peaks vary based on $M_s$, (2) compressive strength and its development, (3) total porosity and pore size, and (4) rapid chloride permeability and non-steady state migration coefficients. Moreover, electrical impedance based circuit models are used to bring out the microstructural features (resistance of the connected pores, and capacitances of the solid phase and pore-solid interface) that are similar in conventional OPC and alkali-activated slag concretes. This study thus demonstrates that performance-equivalent alkali-activated slag systems that are more sustainable from energy and environmental standpoints can be proportioned.
Journal of the Architectural Institute of Korea Structure & Construction
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v.35
no.10
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pp.207-215
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2019
The aim of the research is analyzing the simple adiabatic temperature rising properties and the heat of hydration based on different placing timing of the mass concrete depending on various replacing ratios of blast furnace slag to comparative analyze the thermal cracking index and cracking possibility. As a result from the experiment, a suggested adiabatic temperature rising equation based on various blast furnace slag replacing ratios can be provide favorable correlation with over 0.99 of $R^2$ value by applying the initial induction period. With this relationship, more accurate prediction of the amount of the hydration heat rising and heating timing, and it is known that there is an approximately $13.1^{\circ}C$ of gap between plain concrete without blast furnace slag and concrete with 80 % of replacing blast furnace slag. To control the setting time and heat rising gap, the mix designs between top and bottom concrete casts were changed 15 cases, and D, E, H, I, and L models of controlling the heat of hydration showed 41.23 to $46.88^{\circ}C$ of core temperature and 0.98 to 1.27 of thermal cracking index. Therefore the cracking possibility was 15 to 52 % of favorable results of possibly controlling both the cracking due to the internal and external retainment and concrete temperature at early age.
As a demand of high-end steel raises, the importance of secondary refinement process also increases. However, the content of each component in molten steel, slag and inclusions change with the time, meaning the secondary refinement process is not an equilibrium state. Furthermore, many reactions occur between molten steel, slag, inclusion, refractory and alloying element during secondary refinement process. In order to consider the above complex reactions with non-equilibrium state, a few researchers developed kinetic models in secondary refinement process based on the experimental numerical equations. It is important to analyze and review to the previously reported models to develop a precise model. Therefore, in present study, the complex reaction models based on kinetic in secondary refinement process were analyzed, reviewed, and introduced. Moreover, the single reaction models also introduced which would be applied to the complex reaction models.
In the present work appropriate concrete material models have been proposed to predict drying shrinkage and specific creep of High-performance concrete (HPC) using Artificial Neural Network (ANN). The ANN models are trained, tested and validated using 106 different experimental measured set of data collected from different literatures. The developed models consist of 12 input parameters which include quantities of ingredients namely ordinary Portland cement, fly ash, silica fume, ground granulated blast-furnace slag, water, and other aggregate to cement ratio, volume to surface area ratio, compressive strength at age of loading, relative humidity, age of drying commencement and age of concrete. The Feed-forward backpropagation networks with Levenberg-Marquardt training function are chosen for proposed ANN models and same implemented on MATLAB platform. The results shows that the proposed ANN models are more rational as well as computationally more efficient to predict time-dependent properties of drying shrinkage and specific creep of HPC with high level accuracy.
The paper presents the experimental investigations into the effect of ground granulated blast furnace slag (GGBFS) on the time-dependent tensile strength of concrete. The splitting and flexural tensile strength of concrete was determined at the ages of 3, 7, 28, 56, 90, 150 and 180 days using the cylindrical and prism specimens respectively for plain and GGBFS concrete. The amount of cement replacement by GGBFS was 0%, 40% and 60% on the weight basis. The maximum curing age was kept as 28 days. The results showed that the splitting and flexural tensile strength of concrete containing GGBFS has been found lower than the plain concrete at all ages and for all mixes. The tensile strength of 40 percent replacement has been found higher than the 60 percent at all ages and for all mixes. The rate of gain of splitting and flexural tensile strength of 40 percent GGBFS concrete is found higher than the plain concrete and 60 percent GGBFS concrete at the ages varying from 28 to 180 days. The experimental results of time-dependent tensile strength of concrete are compared with the available models. New models for the prediction of time-dependent splitting and flexural tensile strength of concrete containing GGBFS are proposed. The present experimental and analytical study will be helpful for the designers to know the time-dependent tensile properties of GGBFS concrete to meet the design requirements of liquid retaining reinforced and pre-stressed concrete structures.
International Journal of Concrete Structures and Materials
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v.11
no.2
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pp.391-401
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2017
In this study, the effects of water-to-binder (W/B) ratio and replacement ratio of blast furnace slag (BFS) on the compressive strength of concrete were first investigated to determine an optimized mixture. Then, using the optimized high-strength concrete (HSC) mixture, hooked steel fibers with various aspect ratios and volume fractions were used as additives and the resulting mechanical properties under compression and flexure were evaluated. Test results indicated that replacement ratios of BFS from 50 to 60% were optimal in maximizing the compressive strength of steam-cured HSCs with various W/B ratios. The use of hooked steel fibers with the aspect ratio of 80 led to better mechanical performance under both compression and flexure than those with the aspect ratio of 65. By increasing the fiber aspect ratio from 65 to 80, the hooked steel fiber volume content could be reduced by 0.25% without any significant deterioration of energy absorption capacity. Lastly, complete material models of steel-fiber-reinforced HSCs were proposed for structural design from Lee's model and the RILEM TC 162-TDF recommendations.
In this article, Multi-Gene Genetic Programming (MGGP) is proposed for the estimation of the compressive strength of concrete. MGGP is known to be a powerful algorithm able to find a relationship between certain input space features and a desired output vector. With respect to most conventional machine learning algorithms, which are often used as "black boxes" that do not provide a mathematical formulation of the output-input relationship, MGGP is able to identify a closed-form formula for the input-output relationship. In the study presented in this article, MGPP was used to predict the compressive strength of plain concrete, concrete with fly ash, and concrete with furnace slag. A formula was extracted for each mixture and the performance and the accuracy of the predictions were compared to the results of Artificial Neural Network (ANN) and Extreme Learning Machine (ELM) algorithms, which are conventional and well-established machine learning techniques. The results of the study showed that MGGP can achieve a desirable performance, as the coefficients of determination for plain concrete, concrete with ash, and concrete with slag from the testing phase were equal to 0.928, 0.906, 0.890, respectively. In addition, it was found that MGGP outperforms ELM in all cases and its' accuracy is slightly less than ANN's accuracy. However, MGGP models are practical and easy-to-use since they extract closed-form formulas that may be implemented and used for the prediction of compressive strength.
Arsenic contamination may be brought about by a variety of natural and anthropogenic causes. Among diverse naturally-occurring chemical speciations of arsenic, trivalent (As(III), arsenite) and pentavalent (As(V), arsenate) forms have been reported to be the most predominant ones. It has been well known that the behavior of arsenic is chiefly affected by aluminum, iron, and manganese oxides. For this reason, this study was initiated to evaluate the applicability of manganese slag (Mn-slag) containing high level of Mn, Si, and Ca as an efficient sorbent of arsenic. The main properties of Mn-slag as a sorbent were investigated and the sorption of each arsenic species onto Mn-slag was characterized from the aspects of equilibrium as well as kinetics. The specific surface area and point of zero salt effect (PZSE) of Mn-slag were measured to be $4.04m^2/g$ and 7.73, respectively. The results of equilibrium experiments conducted at pH 4, 7 and 10 suggest that the sorbed amount of As(V) was relatively higher than that of As(III), indicating the higher affinity of As(V) onto Mn-slag. As a result of combined effect of pH-dependent chemical speciations of arsenic as well as charge characteristics of Mn-slag surface, the sorption maxima were observed at pH 4 for As(V) and pH 7 for As(III). The sorption of both arsenic species reached equilibrium within 3 h and fitting of the experimental results to various kinetic models shows that the pseudo-second-order and parabolic models are most appropriate to simulate the system of this study.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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