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Enregistrement W4387503150 · doi:10.3390/ma16206631

Mechanism and Development of Thermo-Rheological Properties of Asphalts Modified by Reactive Polymer Systems

2023· article· en· W4387503150 sur OpenAlexafffund
Juan Sebastian Perez Jaimes, Esteban Felipe Tellez Vega

Notice bibliographique

RevueMaterials · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAsphalt Pavement Performance Evaluation
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésRheologyMaterials scienceMechanism (biology)PolymerComposite materialPolymer scienceChemical engineeringEngineeringPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The new class of reactive polymers is designed to modify asphalt through chemical reactions with asphalt components. The complexity of such systems and the long experience with thermoplastic elastomers as well as with some other "classical" modifiers, and to a degree that our present testing methods and even specifications revolve around these materials, might obscure the fact that we are dealing with rather different modification systems and possibly with new emerging asphalt paving technologies. Our present work attempted to compare two different reactive polymer systems with the "classical" system which uses thermoplastic elastomer. The impact of reactive polymer systems on asphalt was studied through material properties manifested by specification tests and through the development of thermo-rheological properties in linear and non-linear viscoelastic regions. As expected, the behavior of reactive polymeric systems with different chemistries also differed among themselves. The available results showed that the reactive groups of polymers react with polar components of asphalt leading to higher stiffness at elevated pavement temperatures and differing impact on low temperature properties. The data point to a significantly improved resistance to plastic deformation of pavement in the case of reactive polymers, despite the fact that elastic recovery-based specification tests failed to identify this improvement.

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 candidatesaucune
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,284

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)0,0000,000

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 Opus0,045
Tête enseignante GPT0,232
Écart entre enseignants0,186 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations11
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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