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Enregistrement W4307436733 · doi:10.3390/ma15217551

Shear Viscosity Overshoots in Polymer Modified Asphalts

2022· article· en· W4307436733 sur OpenAlexafffund
Giovanni Polacco, Ludovit Zanzotto

Notice bibliographique

RevueMaterials · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAsphalt Pavement Performance Evaluation
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCenovus EnergyU.S. Department of Veterans Affairs
Mots-clésAsphalteneAsphaltMaterials sciencePolymerComposite materialViscosityScanning electron microscopeRheologyShear (geology)Chemical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Polymer modification is one of the most common methods for improving the performance of asphalt binders. Despite in-depth research, the structural modifications induced by polymers are still not well understood. In this work, steady shear viscosity measurements and cryo-scanning electron microscopy (cryo-SEM) were used to better understand the internal structure of asphalts modified by styrene-butadiene-styrene with and without sulfur as a crosslinking agent, asphalts modified by polyphosphoric acid (PPA), and quaternary asphalt blends modified by SBS, sulfur, and PPA. The results showed that polymer and asphaltenes collaborate, thus SBS forms a three-dimensional network strengthened by asphaltenes clusters. The strength, extension, and physical nature of such a network is revealed by the appearance of overshoots in the viscosity curves. Moreover, the indirect information deduced from the magnitude and shape of the shear viscosity curves successfully correlated with direct observations of the internal structure by cryo-SEM. Steady shear viscosity is thus recommended as a useful tool in studying the structural development of asphalts modified by different technologies.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,121
Score d'incertitude au seuil0,997

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0040,000

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,233
Écart entre enseignants0,216 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations7
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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