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Enregistrement W2502905336 · doi:10.1201/9780203881200-71

Investigation of sulfur modified asphalt concrete mixes for road construction in the gulf

2008· book-chapter· en· W2502905336 sur OpenAlexaboutno aff
H.I. Al-Abdul Wahhab M.G. Baig

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typebook-chapter
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueStructural mechanics and materials
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAsphaltSulfurRoad constructionAsphalt concreteEnvironmental scienceEngineeringForensic engineeringCivil engineeringMaterials scienceComposite materialMetallurgy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT: A study has been funded by Saudi Aramco and conducted at KFUPM on the feasibility of using sulfur as an additive for local asphalt concrete mixtures. The research work covered many aspects of utilizing sulfur modified asphalt in road construction including the field trial at Khursaniyah and the concerns related to air pollution due to sulfur containing gases. This study on sulfur-asphalt concrete consists of testing local sulfur, Shell Canada sulfur-extended asphalt modifier (SEAMTM), with local asphalt-concrete mixes to assess the effect of sulfur and modified sulfur materials by comparing the performance of these paving mixes. Results from laboratory and field trials indicated that SEAMTM and sulfur modified asphalt concrete can be produced, hauled, placed and compacted easily with conventional methods and equipment. There will be no constructability problem with the use of sulfur or SEAMTM binder. Use of SEAMTM or sulfur material at 30% replacement of asphalt could be more economical as compared to regular asphalt as the amount of required asphalt will be reduced in proportion to the SEAMTM/sulfur percentages added. The field tests on assessing the environmental impact of the sulfur-asphalt technology show that there is no long-term hazard for mixes as indicated by acceptable values of emission of hazardous gases such as H during preparation and laying of mixes at 145°C.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,051
Tête enseignante GPT0,246
Écart entre enseignants0,196 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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