Optimizing rejuvenator dosage for high RAP content asphalt binders under multiple recycling cycles: A study based on an alternative rheological approach
Notice bibliographique
Résumé
The widespread use of rejuvenators has enabled the incorporation of 60 % reclaimed asphalt pavement (RAP) into new asphalt mixtures . However, it is uncertain whether rejuvenators can persist in restoring the kernel properties of asphalt binders after multiple recycling processes. This study conducted three cycles of aging and rejuvenation using two bio-based rejuvenators (R1 and R2) and one wax-based rejuvenator (R3), with subsequent aging performed in the laboratory. After determining the rejuvenator dosages based on the Recommendation proposed by RILEM TC-264 RAP TG3, the study assessed dynamic rheological behavior across a broad temperature range, rutting performance, fatigue life , and chemical property changes in the rejuvenated binders. The results indicated that the optimal dosage for R1 and R2 showed a decreasing trend, and the rejuvenated binders still exhibited good high-temperature rutting resistance after three cycles of rejuvenation. The low PG was restored, and due to the cumulative softening effect of the rejuvenators, the fatigue life increased by 146.57 % and 137.83 % under 2.5 % strain, and by 102.17 % and 88.99 % under 5 % strain, respectively. Additionally, the relative content of asphaltenes remained stable, and the chemical aging index (CAI) decreased. In contrast, for R3, despite an increasing optimal dosage, the low PG could not be restored. After three cycles, the relative content of asphaltenes increased by 4.38 % compared to the aged binder , and the CAI also increased. Although bio-based rejuvenators are more suitable for multiple recycling, attention must be paid to their gradually increasing sensitivity to low-temperature cracking and the potential for excessive softening.
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 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) | 0,001 | 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 ».