Comparing Rheological Indexes to Optimize Rejuvenator Dosage for Asphalt Binders Containing High Ratios of Recycled Asphalt
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Determining the optimum dosage of a rejuvenator is essential to fulfilling its restoration mission on aged bitumen. Inadequate rejuvenator dosage will lead to insufficient rheological property restoration, whereas excessive rejuvenator content will oversoften the binder blend, leading to impaired rutting resistance. Two different methods, namely, blending chart and response surface modeling, are used in this study to optimize the rejuvenator dosage of binder blends with a high reclaimed asphalt pavement (RAP) binder ratio. Recycled binder blends were prepared using 25 %, 50 %, and 75 % recovered RAP binder and the corresponding virgin binder proportions, with added rejuvenator contents ranging from 0 to 10 % by weight of the binder blend. Rheological tests were performed under a wide temperature range to obtain different indexes as optimization criteria. Indexes include rotational viscosity at binder mixing and compaction temperatures, critical performance grading (PG) temperatures, nonrecoverable compliance, and crossover temperature. The results indicate that indexes obtained at a higher-temperature range required more rejuvenator content to restore the properties of the recycled binder blend to reach a target value. Some indexes only reflected the decrease in stiffness without revealing the changes in the viscous behavior and relaxation capacity. In addition, the selection of optimization criteria should consider the dominant distress type for the specific region. The difference in rejuvenator dosage determined by the blending chart and response surface modeling methods was found to be marginal.
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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 | 0,005 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
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 ».