Performance Enhancement of Asphalt Mixtures Enabled by Bamboo Fibers and Acrylated Epoxidized Soybean Oil
Notice bibliographique
Résumé
Bamboo fibers (BFs) have attracted much attention as a potential sustainable reinforcement material for asphalt pavements due to their high specific strength and modulus, low cost, renewability, and biodegradability. However, the key challenge of using BFs in asphalt mixtures is the weak interfacial adhesion between intrinsically hydrophilic BFs and the hydrophobic asphalt matrix. Therefore, this study proposed a surface modification method of BFs using acrylated epoxidized soybean oil (AESO) and 4,4-methylenediphenyl diisocyanate (MDI) to improve the fiber–matrix adhesion of the BFs/asphalt mixture. Fourier transform infrared spectroscopy and nuclear magnetic resonance analyses confirmed that the modified BF surface was grafted with AESO, and both of them were linked by MDI, thereby leading to the formation of a hydrophobic layer on the fiber surface. The water absorption of BFs significantly decreased after modification, and the interfacial adhesion between the modified BFs and the asphalt matrix remarkably improved. Adding the modified BFs to the mixture improved its mechanical properties, high-temperature stability, and low-temperature cracking resistance and decreased its moisture susceptibility. The work provides a feasible and industrial-scale method to enhance the road performance of the asphalt mixture by using renewable natural fibers and vegetable oils as modifying materials.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».