Creating a Performance-Based Asphalt Mix Design to Incorporate Oil Sand
Notice bibliographique
Résumé
The sustainability of pavement projects can be improved by incorporating locally available materials. It has been shown that successful utilization of local materials is beneficial for the local economy, the environment, the contractor, and the owner. However, the use of innovative materials is often inhibited by current method-specifications. The objective of this research was to use performance-based testing and modern mix design tools to develop a special provision allowing for the use of oil sand in a bituminous pavement. Oil sand is a naturally occurring petroleum deposit comprised of heavy bitumen, sand, clay and water. The largest oil sand deposits, located in western Canada, are well known for crude oil production from oil sand. Oil sand is also available throughout the United States in smaller deposits where converting oil sand to crude oil is not feasible. In certain areas immediately surrounding oil sand deposits, contractors have been paving with oil sand asphalt mixtures for over a century; even though, modern mix-design methods have not been used to characterize these mixtures. To address this need and allow for contractors to use oil sand pavements on state funded jobs, a special provision was created for the Utah Department of Transportation utilizing oil sand from eastern Utah. The steps followed to create this provision were: oil sand characterization, volumetric-mix design, and laboratory testing. The oil sand was characterized by determining the bitumen content, the gradation, and temperature susceptibility. The mix design was created following a procedure similar to the method used to gap-graded hot mix asphalt. The special provision created from this research outlines the required oil sand characterization and laboratory testing that must be completed to design an oil sand asphalt pavement. Although this research concentrated on incorporating oil sand into bituminous mixtures, the methodology developed could be extended to provide a performance based testing framework to any innovative material.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».