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Enregistrement W4415685013 · doi:10.3390/su17219634

Studies on the Valorization of Aluminum Production Residues into Bituminous Materials at Different Scales: A Review

2025· article· en· W4415685013 sur OpenAlex
Reza Salehfard, Reza Jafari

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueSustainability · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueBauxite Residue and Utilization
Établissements canadiensUniversité du Québec à Chicoutimi
Organismes subventionnairesRio Tinto
Mots-clésAsphaltCrackingFiller (materials)RutRheologyAluminiumThermal treatmentLeaching (pedology)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

To conserve natural resources and reduce waste generation, the effective valorization of industrial waste and byproducts in engineering applications is becoming increasingly important. Among these materials, aluminum production residues (APRs) offer a promising and sustainable solution for road pavement applications. Unlike previous reviews, this paper uniquely examines recent research on the use of various APRs in bituminous materials across multiple scales, with particular attention to their roles as additives and fillers. The APRs examined included red mud (RM), aluminum dross (AD), and spent pot lining (SPL) residues, as well as secondary aluminum waste (SAW). These materials have been employed as additives in asphalt binders (microscale), as fillers in asphalt mastics (mesoscale), and as additives or fillers in asphalt mixtures (macroscale). Overall, this review indicates that adopting appropriate treatment approaches for APRs as asphalt modifiers can enhance their dispersion, thermal stability, rheological behavior, and leaching performance. In particular, the use of RM has been shown to improve thermal stability, tensile strength, intermediate-temperature cracking resistance, and rutting resistance, largely due to the increased stiffness it imparts to asphalt mastic and mixture phases. However, there is no clear consensus among researchers regarding other properties, as performance outcomes depend strongly on multiple factors, particularly the physicochemical characteristics of the RM, filler–binder ratios, testing methods, and reference filler types. Other APRs—such as AD, SPL, and SAW—have also shown beneficial effects on the performance of asphalt mixtures. There is still limited research on the influence of APRs physicochemical variability on asphalt–filler interactions and the performance of bituminous materials. For the safe and large-scale adoption of APRs, it is essential to establish standardized characterization procedures, testing methods, and application guidelines while considering diverse climatic conditions. Comprehensive assessments of cost and environmental impacts should also be incorporated to support informed decision-making by engineers and industrial stakeholders.

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.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,755
Score d'incertitude au seuil0,375

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,283
Écart entre enseignants0,269 · 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