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Synergistic Effects of Multi-Source Solid Waste in Low-Carbon Cementitious Materials: Mechanical Properties, Physical Properties and Microstructures

多源固体廃棄物の低炭素セメント材料における相乗効果：機械的特性、物理的特性および微細構造 (AI 翻訳)

Yunrui Zhao, Hui Luo, Baojie He

Buildings📚 査読済 / ジャーナル2026-05-14#エネルギー転換Origin: CN
DOI: 10.3390/buildings16101951
原典: https://doi.org/10.3390/buildings16101951

🤖 gxceed AI 要約

日本語

本研究は、赤泥、鉱物粉末、ソーダ残渣からなる三元低炭素ゲル材料の開発を探求する。最適サンプルMRS16は、28日圧縮強度が51.3 MPaと対照比43.7%向上し、乾燥収縮率が43.2%低減、質量減少率が73.9%改善した。凍結融解後も質量損失はわずか3.7%であり、重金属溶出は中国の非有害基準内に収まった。これにより、アルカリ性、シリカアルミナ、カルシウム系固形廃棄物の共同利用の可能性を示した。

English

This study develops ternary low-carbon gelling materials from red mud, mineral powder, and soda residue. The optimal sample (MRS16) achieved 51.3 MPa compressive strength (43.7% increase), 43.2% lower drying shrinkage, and 73.9% reduced mass loss. After freeze-thaw cycles, mass loss was only 3.7%, and heavy metal leaching was within China's non-hazardous limits. It demonstrates the potential of combining alkaline, silica-alumina, and calcium-based solid wastes.

Unofficial AI-generated summary based on the public title and abstract. Not an official translation.

📝 gxceed 編集解説 — Why this matters

日本のGX文脈において

日本では産業廃棄物の有効利用と建設部門の脱炭素化が課題であり、本研究成果は廃棄物由来の低炭素セメント材料の開発に示唆を与える。ただし、日本の規格や実用化にはさらなる検討が必要。

In the global GX context

Low-carbon cement is critical for global decarbonization. This paper demonstrates a method to valorize multiple industrial solid wastes into high-performance cementitious materials, contributing to circular economy and emission reduction in the construction sector.

👥 読者別の含意

🔬研究者:Materials scientists can explore the synergistic mechanisms of alkali-silica-calcium waste systems for low-carbon binders.

🏢実務担当者:Construction firms can consider this ternary waste blend as a sustainable alternative to conventional cement.

🏛政策担当者:Regulators may use these findings to promote industrial waste co-processing in building materials.

📄 抄録（日本語訳）

固形廃棄物を環境的に持続可能な方法で効果的に使用・処理するという地球規模の課題は重大である。本研究では、レッドマッド（RM）、ミネラルパウダー（MP）、ソーダ残渣（SR）から作られる三元低炭素ゲル材料の創製を探求する。SEM-ED、XRD、FTIRなどの技術を用いて、レッドマッド–ミネラルパウダー–アルカリスラグ（RM-MP-SR）混合物の微細構造を分析し、材料の力学的・物理的特性、ならびに重金属の溶出挙動を調査した。16%のSR置換を含むMRS16試料は最良の特性を示した：対照試料MRS0（置換なし）と比較して、その28日圧縮強度は43.7%増加して51.3 MPaとなり、乾燥収縮率は43.2%減少し、質量減少率は73.9%低下した。100回の凍結融解サイクル後、質量減少はわずか3.7%であった。SRの添加は三元材料の空隙率を減少させ、その力学的特性を向上させることができる；これは主にSRがC-S-H、C-A-S-Hゲルおよびエトリンガイトの増加を促進するためである。一方、MRS16は優れた凍結融解耐性を示し、Cu、As、Pb、Cr、Niの溶出レベルは中国の無害化基準内であった。本研究は、RM、MP、SRの組み合わせの可能性を強調し、アルカリ性、シリカ–アルミニウム、およびカルシウム系固形廃棄物の共同利用に関する有用な科学的・理論的洞察を提供する。

AI 翻訳（deepseek-v4-flash）。 正確を期す場合は下の原文を参照してください。

📄 Abstract（原文）

The global challenge of effectively using and treating solid wastes in an environmentally sustainable way is significant. This study explores the creation of ternary low-carbon gelling materials made from red mud (RM), mineral powder (MP), and soda residue (SR). Using techniques such as SEM-ED, XRD, and FTIR, the microstructure of the red mud–mineral powder–alkaline slag (RM-MP-SR) mixture was analyzed, and the mechanical and physical properties of the material, as well as the leaching behavior of heavy metals, were investigated. The MRS16 sample, containing a 16% SR replacement, exhibited the best properties: compared with the control sample MRS0 (without replacement), its 28-day compressive strength increased by 43.7% to 51.3 MPa, the drying shrinkage rate decreased by 43.2%, and the mass loss rate reduced by 73.9%. After 100 freeze–thaw cycles, the mass loss was only 3.7%. The addition of SR can decrease the porosity in ternary materials, enhancing their mechanical properties; this is mainly due to SR promoting the increase in C-S-H, C-A-S-H gel, and ettringite. Meanwhile, MRS16 showed excellent freeze–thaw resistance, and the leaching levels of Cu, As, Pb, Cr, and Ni were within China’s non-hazardous limits. This study emphasizes the potential of combining RM, MP, and SR, providing useful scientific and theoretical insights for the joint use of alkaline, silica–aluminum, and calcium-based solid wastes.

🔗 Provenance — このレコードを発見したソース

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gxceed は公開メタデータに基づく研究支援データセットです。要約・翻訳・解説は AI 支援で生成されています。 最終的な解釈・検証は利用者が原典資料に基づいて行うことを前提とします。