Microstructural engineering of high-content rubber asphalt via precision devulcanization for enhanced performance
Notice bibliographique
Résumé
Introduction The practical deployment of high-content rubberized asphalt is often hindered by its compromised workability and unstable performance. Moving beyond conventional devulcanization approaches, this study introduces an integrated strategy of interface-controlled devulcanization and microstructural tailoring to address these challenges. Methods A bespoke devulcanizing agent (RubberSynth-AP) was synthesized to promote selective scission of sulfur-based crosslinks and improve interfacial adhesion. Coupled with an optimized production process, this method allows the stable integration of crumb rubber at concentrations up to 30% by binder weight. Multi-scale rheological analyses—encompassing temperature sweeps, multiple stress creep recovery (MSCR), and linear amplitude sweep (LAS) tests—were employed. Results An optimum rubber content of 26% was identified, exhibiting a superior combination of properties: a failure temperature of 76.5 °C, 40% lower viscosity, 53.12% recovery rate, and enhanced fatigue resistance. Mechanistic analysis uncovered a microstructural evolution from a heterogeneous, stress-concentrating system to a homogeneous, elastic-network-dominated morphology. This structural improvement supported the adoption of a dense-graded AC-13 mixture design, achieving a remarkable dynamic stability of 3,850 cycles/mm. Economically and environmentally, this technique promotes the consumption of 18 tons of waste rubber per lane-kilometer with a cost reduction of approximately ¥17,000. Discussion Collectively, this study demonstrates that the interface-controlled devulcanization strategy enables the production of high-content rubberized asphalt (up to 30%) with superior and balanced rheological properties, overcoming the longstanding workability-performance trade-off. The findings provide a scientifically-grounded and economically viable solution for developing sustainable pavement materials.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 ».