Optimizing Crumb Rubber Modifiers (CRM) and Reclaimed Asphalt Pavements (RAP) in Typical Ontario Hot Mix Asphalt
Notice bibliographique
Résumé
Genuine sustainability begins with reduction enhanced by a culture of reusing and recycling waste materials. Rather than destroy or discard scrap rubber tires and Reclaimed Asphalt Pavement (RAP) in landfills, both materials have been successfully engineered to improve the mechanical properties of Hot Mix Asphalt (HMA) mixtures. These waste materials are used by select transportation agencies in Canada. However, in comparison to current supply, the percentage used in Ontario is rather conservative. The objective of this paper is to evaluate the use of higher percentages of Crumb Rubber Modifiers (CRM), a by-product of scrap rubber tires, and RAP in typical Ontario HMA. This paper uses the Superpave mix designs system to characterize and compare the low-temperature cracking performance of RAP and CRM in HMA. The effects of the different binder grades, RAP content, and CRM incorporation methods on the fracture parameters of the HMA mixtures are examined. The influence of mix volumetric, aggregate gradation, binder aging, and laboratory compaction method were also observed. Test results demonstrate that the wet-process of incorporating CRM in HMA is effective, and that typical Ontario HMA mixtures incorporating high RAP and CRM percentages can withstand thermal cracks arising from low temperatures. (A) For the covering abstract of this conference see ITRD record number 201402RT334E.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».