Experimental and Numerical Investigation of Using Waste Glass Aggregates in Asphalt Pavement to Mitigate Urban Heat Islands
Notice bibliographique
Résumé
Abstract In this study, the experimental and numerical effects of using waste glass as aggregates of asphalt pavement are evaluated. The main reason for using this waste material as aggregates of hot mix asphalt (HMA) was to alleviate an environmental problem associated with asphalt pavements called urban heat islands (UHI). This phenomenon can increase the temperature in urban areas compared to their suburbs. Regarding the experimental part, two different HMA mixtures containing 100% limestone aggregates (HMAL) and 100% glass aggregates (HMAG) were made. An experimental setup was used to simulate the solar radiations on top of HMA specimens. As a result, thermal parameters, including thermal conductivity, thermal diffusivity, and specific heat capacity, were measured and calculated using the heat transfer equations and the heat transfer test. These results were then used to develop finite element models for two different pavement structures with different asphalt concrete layers (one of them with HMAL and the other with HMAG). Furthermore, the air temperature data, extracted by TRNSYS software for Bechar city in Algeria, was used for modeling. The surface temperature, first, second, and third interface temperatures in the asphalt pavement were obtained. The results revealed that using this waste aggregate increased the surface temperature during the day, which can make it susceptible to rutting. However, it reduced the surface temperature at night. More importantly, the HMAL absorbed 34 % and released 47% more heat than HMAG during days and nights. Hence, the HMAG performance can mitigate the UHI effects. Moreover, using this waste material as aggregates in HMA can introduce a recycling method with low costs.
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 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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 ».