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Enregistrement W4309717518 · doi:10.3390/ijerph192214863

A Comparative Review of Hot and Warm Mix Asphalt Technologies from Environmental and Economic Perspectives: Towards a Sustainable Asphalt Pavement

2022· review· en· W4309717518 sur OpenAlexaff
Abdalrhman Milad, Ali Mohammed Babalghaith, Abdulnaser M. Al-Sabaeei, Anmar Dulaimi, Abdualmtalab Abdualaziz Ali, Sajjala Sreedhar Reddy, Munder Bilema, Nur Izzi Md. Yusoff

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Environmental Research and Public Health · 2022
Typereview
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAsphalt Pavement Performance Evaluation
Établissements canadiensMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesUniversity of NizwaUniversiti Kebangsaan Malaysia
Mots-clésAsphaltEnvironmental scienceAsphalt pavementGreenhouse gasGlobal warmingEnergy consumptionWaste managementRenewable energyEnvironmental pollutionEnvironmental protectionEngineeringClimate changeMaterials science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

) emission assessment mentioned contributing to higher environmental burdens such as air pollution and global warming. However, warm-mix asphalt (WMA) was introduced by pavement researchers and the road construction industry instead of hot-mix asphalt (HMA) to reduce these environmental problems. This study aims to provide a comparative overview of WMA and HMA from environmental and economic perspectives in order to highlight the challenges, motivations, and research gaps in using WMA technology compared to HMA. It was discovered that the lower production temperature of WMA could significantly reduce the emissions of gases and fumes and thus reduce global warming. The lower production temperature also provides a healthy work environment and reduces exposure to fumes. Replacing HMA with WMA can reduce production costs because of the 20-75% lower energy consumption in WMA production. It was also released that the reduction in energy consumption is dependent on the fuel type, energy source, material heat capacity, moisture content, and production temperature. Other benefits of using WMA are enhanced asphalt mixture workability and compaction because the additives in WMA reduce asphalt binder viscosity. It also allows for the incorporation of more waste materials, such as reclaimed asphalt pavement (RAP). However, future studies are recommended on the possibility of using renewable, environmentally friendly, and cost-effective materials such as biomaterials as an alternative to conventional WMA-additives for more sustainable and green asphalt pavements.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0050,005
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,110
Tête enseignante GPT0,403
Écart entre enseignants0,293 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations109
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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