A review on adhesion behavior of chip seal pavement and aggregate
Notice bibliographique
Résumé
Chip seal is widely used for preventive maintenance to mitigate pavement deterioration, but it is prone to aggregate loss during pavement service. To further promote the development and application of chip seals in road engineering in China, the research progress of the adhesion behavior of aggregate and binder in chip seals was reviewed in this paper, focusing on the adhesion mechanism of emulsified asphalt and alkaline aggregate. The Influencing factors and evaluation methodology of chip seals' aggregate adhesion behavior were also discussed. The results demonstrate that the adhesion process between emulsified asphalt and alkaline aggregate is divided into three processes including infiltration, demulsification, and cluster, which is more complicated when compared to hot asphalt. When designing a chip seal, not only the characteristics of single material should be paid attention to, but also the combination of binder and aggregate matters a lot. To form good adhesion between aggregate and asphalt binder, various influencing factors such as material selection, design method, and construction technical index should be considered comprehensively in the whole design, construction, and operation process. Three methods for evaluating adhesion behavior are summarized, including macroscopic adhesion performance tests, image analysis technology, and model prediction. It is not objective to evaluate the aggregate adhesion behavior of chip seal only by a single evaluation method. A comprehensive evaluation based on the micro-macro multi-scale method should be considered in the future.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».