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Enregistrement W7066898324

Investigating Solutions for Self-Healing and Crack Mitigation of Flexible Pavement Materials

2022· dissertation· en· W7066898324 sur OpenAlexfundaboutno aff

Notice bibliographique

RevueUWSpace (University of Waterloo) · 2022
Typedissertation
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueGraphite, nuclear technology, radiation studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésAsphaltDynamic shear rheometerCrackingDifferential scanning calorimetryThermogravimetric analysisScanning electron microscopeService lifeRutCement
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In Canada, cracking is the most common deterioration mode of flexible pavements that occurs for different reasons such as traffic loading, and low temperature. Moreover, the propagation of cracks can be accelerated by the oxidation of the asphalt. In this study, innovative new solutions to improve the self-healing of asphalt materials and extend the service life of pavements were investigated. This research involves investigating the self-healing behavior of both Hot Mix Asphalt (HMA) modified with aramid fibres and asphalt cement modified with Polymers, Glass Powder (GP), Phase-Change Materials (PCM).
\nFor the HMA modified mixtures with aramid fibres with different dosages and lengths of 110 g/tonne, 138 g/tonne and 164 g/tonne; and 13, 20, 25mm, respectively, rutting, fatigue, and low-temperature cracking tests were used to assess the feasibility of these fibres to improve the healing capacity. It was found that there was no positive impact of using these fibres as a reinforcement of the asphalt mixture; therefore, the self-healing behavior of these mixtures could not be evaluated.
\nAs for the asphalt binder evaluation, a laboratory study on the rheological, spectroscopic, and chemical characterization of asphalt binders modified with Polymers, GP and PCM was conducted. Different binders, which are Control, PG 70-28, 5%PCM, 5%GPCM, 7%GPCM, 5% GPCM-SBS and 7% GPCM-SBS binders were assessed using Differential Scanning Calorimetry (DSC), Thermogravimetric Analyzer (TGA) Fourier Transforms Infrared Spectroscopy (FTIR), Viscometer, Dynamic Shear Rheometer (DSR) and Environmental Scanning Electron Microscopy (ESEM). The results showed that the degradation temperature for the PCM was low; therefore, the PCM cannot be used in HMA. In addition, modified binders with PCM and GPCM showed a low viscos behavior compared to the control binder. The DSR rheological analysis showed that the Control binder and 5%PCM, 5%GPCM, 7%GPCM, 5%GPCM-SBS and 7%GPCM-SBS binders had a similar overall property. However, the addition of GPCM significantly decreases the stiffness at intermediate temperatures.
\nMoreover, the DSR was used to investigate the self-healing and fatigue resistance properties of asphalt binders. Two different types of binders, PG 58-28 and PG 70-28, were modified with GP and GPCM and evaluated. Three different percentages of GP and GPCM of 3.5%, 5% and 7% by weight of the binder were considered. The LAS test was conducted with/without rest period (5-min or 30-min) to measure the healing index and fatigue behavior of the asphalt binders. The binders were evaluated based on its fatigue resistance and healing capacity. The Linear Amplitude Sweep (LAS) and Pure Linear Amplitude Sweep (PLAS) were used to evaluate the fatigue resistance; whereas the self-healing capacity was assessed using Pure Linear Amplitude Sweep Healing (PLASH). The evaluation using LAS and PLAS methods demonstrated that the addition of GP does not improve the fatigue resistance of the binders in both; however, the highest fatigue resistance was reported with the addition of 7%GPCM. It was noticed that a small improvement in the self-healing ability when a 5-min rest period is introduced. Finally, the healing capacity of asphalt binders was significantly improved when a longer rest period was introduced.

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 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)0,000
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 enseignants0,549
Score d'incertitude au seuil0,894

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,233
Écart entre enseignants0,215 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations0
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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