Enhancing Marshall Properties Through the Integration of Waste Plastic Water Bottles in Dry Process Asphalt Production
Notice bibliographique
Résumé
Climatic conditions, escalating traffic loads, and inadequate maintenance have been identified as significant contributors to the degradation of road quality, resulting in suboptimal performance of paved roads.One of the critical forms of deterioration is the premature hardening of asphalt, which leads to early onset of cracks and, consequently, the premature failure of pavement surfaces.In response to these challenges, this study explores an innovative approach to improve the properties of asphalt mixes by integrating plastic waste, thus prolonging pavement service life, reducing construction and maintenance costs, and mitigating environmental pollution.Specifically, waste Polyethylene Terephthalate (PET), derived from plastic water bottles, was incorporated as a polymer additive in asphalt mixtures.Asphalt specimens, both modified and unmodified, were produced by integrating plastic waste in proportions of 0, 3, 6, 9, and 12 percent by the weight of asphalt.The specimens were evaluated for their Marshall Stability, flow, and volumetric properties using digital Marshall testing equipment on a selected size range (2.36-1.18mm) employing a dry process.All test results conformed to Iraqi standard specifications, highlighting an enhancement in the mix properties compared to the conventional mixture.The augmentation of plastic waste was consistent with previous findings and demonstrated improved engineering features of the mixtures.The ideal proportion of waste plastic water bottle integration was found to be 7.77%, resulting in an increase in stiffness and stability by 70.45% and 42.10%, respectively, compared to a conventional mix.
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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 | 0,001 | 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 ».