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Enregistrement W4406018931 · doi:10.7764/ric.00127.21

Effect of Biochar Type in the Performance of Biochar-Modified Binder

2024· article· en· W4406018931 sur OpenAlexaff
Xiomara Sánchez, Sina Varamini

Notice bibliographique

RevueRevista Ingeniería de Construcción · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAsphalt Pavement Performance Evaluation
Établissements canadiensUniversity of FrederictonUniversity of New Brunswick
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiocharPyrolysisFourier transform infrared spectroscopyCharcoalPulp and paper industryCrackingAsphaltMaterials scienceChemistryChemical engineeringComposite materialOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Biochar is obtained from the thermochemical conversion of biomass and stores carbon in a stable form. Adding biochar to asphalt could enable carbon offsetting. Biomass sources and pyrolysis technologies yield biochar with different chemical and physical characteristics. This study investigated the effect of two types of wood biochar on the binder characteristics. 5% and 10% biochar were added to a PG 58S-28 asphalt. Four biochar-modified binders and one control were characterized using rotational viscosity, penetration, frequency sweep tests, and Fourier-transformed infrared spectroscopy (FTIR). The results indicate that biochar increases the viscosity and reduces the penetration. The rheological analysis suggests that biochar could increase the rutting resistance but decrease the cracking resistance. Additionally, biochar alters the oxidative ageing of the binders. This study demonstrated that the biochar type impacts the binder performance, and source and content should be considered to understand the effect and determine the dosage of biochar to asphalt.

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)0,001
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 enseignants0,271
Score d'incertitude au seuil0,534

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,267
Écart entre enseignants0,256 · 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

Citations3
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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