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Enregistrement W4407187440 · doi:10.1016/j.conbuildmat.2025.140294

Analysis of the recyclability of thermosetting pavement materials: A case study of reclaimed epoxy asphalt pavement (REAP)

2025· article· en· W4407187440 sur OpenAlexaff
Yitong Min, Zhendong Qian, Bangyan Hu, Hancheng Zhang, Di Wang

Notice bibliographique

RevueConstruction and Building Materials · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAsphalt Pavement Performance Evaluation
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesNational Key Research and Development Program of ChinaJiangsu Provincial Department of EducationMinistry of Science and Technology of the People's Republic of China
Mots-clésEpoxyThermosetting polymerAsphalt pavementAsphaltMaterials scienceComposite materialForensic engineeringEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The sustainable recycling of thermosetting pavement materials is a critical challenge in modern infrastructure. This study addresses this issue by investigating the potential for recycling reclaimed epoxy asphalt pavement (REAP) derived from engineering. Through a series of comparative crushing and abrasion tests, the compressive strength and wear resistance of REAP were evaluated against limestone and basalt as control groups. Surface energy and water immersion tests were conducted to analyze the adhesion behavior of REAP with matrix asphalt and asphalt mastic at three different powder-to-asphalt ratios. Additionally, mixture tests assessed the performance trends associated with incorporating REAP. The findings reveal that REAP exhibits compressive strength between that of limestone and basalt, while its wear resistance is slightly inferior to limestone. Notably, REAP exhibits no significant adhesion deficiencies with the matrix asphalt, achieving the highest adhesion work of 72.48 mJ/m² with asphalt mastic at a filler-to-asphalt ratio of 1.0. However, the water immersion tests indicate that the adhesion between REAP and asphalt mastic is significantly better than that with matrix asphalt, suggesting that the REAP possesses rich textural characteristics. These results highlight the unique surface textural characteristics of REAP produced through mechanical crushing. A mass conversion method was proposed for designing mixture gradation, effectively minimizing fluctuations caused by density differences between REAP and natural aggregate. Mixture performance tests show that the incorporation of REAP has a significant impact on crack resistance and water damage performance, particularly when combined with natural aggregates.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,280
Écart entre enseignants0,263 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

Citations4
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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