《Cold Regions Science and Technology》:Damage mechanism and fiber reinforcement of cold recycled asphalt mixture under salt-freeze coupling in seasonal frozen regions
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盐浸实验揭示了在盐冻耦合条件下CRAM的性能下降和孔隙结构的变化。
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水分稳定性对盐浓度非常敏感,在NaCl浓度超过10%时明显恶化。
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玄武岩纤维表现出最佳增强效果,在9次盐冻循环后仅出现38.6%的损伤。
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玄武岩纤维可以优化孔隙结
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盐浸实验揭示了在盐冻耦合条件下CRAM的性能下降和孔隙结构的变化。
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水分稳定性对盐浓度非常敏感,在NaCl浓度超过10%时明显恶化。
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玄武岩纤维表现出最佳增强效果,在9次盐冻循环后仅出现38.6%的损伤。
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玄武岩纤维可以优化孔隙结构,将总孔隙率降低49.3%,并有效抑制盐冻损伤。
引言
由于交通负荷和恶劣的环境条件,中国的高速公路网络已经提前进入了大规模翻新的阶段,产生了大量的再生沥青路面(RAP)(Bhardwaj等人,2026年)。由于其施工周期短、能源效率高和排放低,冷再生技术已被广泛用于高速公路维护(Sun等人,2024b年)。然而,与热拌沥青(HMA)相比,冷再生沥青混合物(CRAM)通常具有较低的机械强度和对水分引起的损伤的抵抗力较弱(Pasetto等人,2019年)。这一限制在季节性冻结地区尤为关键,因为反复的冻融循环会导致CRAM出现裂纹、松散和耐久性逐渐丧失(Yiliang Li等人,2026年;H. Yu等人,2019年)。
融雪盐的广泛使用进一步引入了盐-冻耦合载荷,这种载荷比单独任何一个因素都要更具破坏性(Sandybay等人,2026年;Zhang等人,2023年)。氯离子会在孔隙网络中积累,并通过化学吸附和界面解离削弱沥青与骨料的粘附力(Tang等人,2024年)。同时,冻融循环促进了微裂纹的扩展和孔隙的粗化(Xiao等人,2023年)。Zhang等人(2020年)报告称,在盐冻条件下,疲劳寿命、低温抗裂性和粘结剂与骨料的粘附力显著降低,L. Yu等人(2025年)也在钢渣沥青混凝土中观察到了类似的恶化现象。尽管如此,大多数现有研究都集中在HMA或沥青粘结剂上,对粘结层和基层的关注有限。此外,损伤表征通常仍停留在宏观性能水平。对于含有老化沥青、残余盐分和相对较高初始孔隙率的CRAM来说,盐冻耦合条件下的孔隙结构演变及其与宏观性能损失之间的关系尚未得到充分阐明。
纤维增强是提高沥青混合物耐久性的有效方法(Behnood和Modiri Gharehveran,2019年;Chen等人,2009年;Riccardi等人,2023年)。从机理上讲,纤维通过三种互补的方式发挥作用:(i)玄武岩纤维作为一种刚性无机高模量纤维,提供裂纹桥接和荷载传递;聚丙烯纤维作为一种低模量聚合物纤维,通过 flexible 桥接、应力重新分布和裂纹限制来发挥作用(Mohammed和Ismael,2021年;Tapkín,2008年);(ii)多孔高表面积纤维如纤维素和棉杆纤维通过吸附游离沥青来稳定沥青,减少粘结剂流失(R. Guo等人,2026年;Irfan等人,2019年;Yiming Li等人,2025年);以及(iii)玄武岩和玻璃纤维通过改善界面来提高粘结剂与骨料的兼容性,促进在粘结剂-骨料界面形成结构沥青(Asri等人,2026年;Piuzzi等人,2021年;Sun等人,2024a年)。然而,大多数证据来自环境或水浸条件下的热拌沥青(HMA),关于盐冻耦合条件下纤维增强CRAM的研究仍然很少。Du(2022年)和Carpani等人(2023年)研究了CRAM中的纤维,但没有考虑盐侵蚀的影响,而Kong等人(2022年)则关注了无冻融暴露条件下的声发射裂纹行为。
为了弥合这种宏观与微观之间的差距,并比较具有不同增强机制的纤维,本研究将低场核磁共振(LF-NMR)与道路性能测试相结合。评估了棉杆纤维(SF;基于植物且多孔)、玄武岩纤维(BF;无机且高模量)和聚丙烯纤维(PF;合成且疏水)在各自先前优化的剂量下的效果。这种设计允许每种纤维在其实际最佳剂量下进行评估,而不是在强制的相等剂量下。
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盐浸实验显示,在盐冻耦合条件下,CRAM的性能会下降,孔隙结构也会发生变化。
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水分稳定性对盐浓度非常敏感,在NaCl浓度超过10%时显著恶化。
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玄武岩纤维具有最佳的增强效果,在9次盐冻循环后仅出现38.6%的损伤。
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玄武岩纤维可以优化孔隙结构,将总孔隙率降低49.3%,并有效抑制盐冻损伤。
引言
由于交通负荷和恶劣的环境条件,中国的高速公路网络已经提前进入了大规模翻新的阶段,产生了大量的再生沥青路面(RAP)(Bhardwaj等人,2026年)。冷再生技术因其施工周期短、能源效率高和排放低而被广泛用于高速公路维护(Sun等人,2024b年)。然而,与热拌沥青(HMA)相比,冷再生沥青混合物(CRAM)通常具有较低的机械强度和对水分引起的损伤的抵抗力较弱(Pasetto等人,2019年)。这一限制在季节性冻结地区尤为关键,因为反复的冻融循环会导致CRAM出现裂纹、松散和耐久性逐渐丧失(Yiliang Li等人,2026年;H. Yu等人,2019年)。
融雪盐的广泛使用进一步引入了盐-冻耦合载荷,这种载荷比单独任何一个因素都要更具破坏性(Sandybay等人,2026年;Zhang等人,2023年)。氯离子会在孔隙网络中积累,并通过化学吸附和界面解离削弱沥青与骨料的粘附力(Tang等人,2024年)。同时,冻融循环促进了微裂纹的扩展和孔隙的粗化(Xiao等人,2023年)。Zhang等人(2020年)报告称,在盐冻条件下,疲劳寿命、低温抗裂性和粘结剂与骨料的粘附力显著降低,L. Yu等人(2025年)也在钢渣沥青混凝土中观察到了类似的恶化现象。尽管如此,大多数现有研究都集中在HMA或沥青粘结剂上,对粘结层和基层的关注有限。此外,损伤表征通常仍停留在宏观性能水平。对于含有老化沥青、残余盐分和相对较高初始孔隙率的CRAM来说,盐冻耦合条件下的孔隙结构演变及其与宏观性能损失之间的关系尚未得到充分阐明。
纤维增强是提高沥青混合物耐久性的有效方法(Behnood和Modiri Gharehveran,2019年;Chen等人,2009年;Riccardi等人,2023年)。从机理上讲,纤维通过三种互补的方式发挥作用:(i)玄武岩纤维作为一种刚性无机高模量纤维,提供裂纹桥接和荷载传递;聚丙烯纤维作为一种低模量聚合物纤维,通过 flexible 桥接、应力重新分布和裂纹限制来发挥作用(Mohammed和Ismael,2021年;Tapkín,2008年);(ii)多孔高表面积纤维如纤维素和棉杆纤维通过吸附游离沥青来稳定沥青,减少粘结剂流失(R. Guo等人,2026年;Irfan等人,2019年;Yiming Li等人,2025年);以及(iii)玄武岩和玻璃纤维通过改善界面来提高粘结剂与骨料的兼容性,促进在粘结剂-骨料界面形成结构沥青(Asri等人,2026年;Piuzzi等人,2021年;Sun等人,2024a年)。然而,大多数证据来自环境或水浸条件下的热拌沥青(HMA),关于盐冻耦合条件下纤维增强CRAM的研究仍然很少。Du(2022年)和Carpani等人(2023年)研究了CRAM中的纤维,但没有考虑盐侵蚀的影响,而Kong等人(2022年)则关注了无冻融暴露条件下的声发射裂纹行为。
为了弥合这种宏观与微观之间的差距,并比较具有不同增强机制的纤维,本研究将低场核磁共振(LF-NMR)与道路性能测试相结合。评估了棉杆纤维(SF;基于植物且多孔)、玄武岩纤维(BF;无机且高模量)和聚丙烯纤维(PF;合成且疏水)在各自先前优化的剂量下的效果。这种设计允许每种纤维在其实际最佳剂量下进行评估,而不是在强制的相等剂量下。
因此,本研究的目标是:(i)通过将道路性能指标(包括动态稳定性、低温割裂拉伸强度、马歇尔稳定性、TSR、盐浸Cantabro损失和盐冻循环下的割裂拉伸强度)与基于LF-NMR的孔隙结构演变联系起来,揭示CRAM在NaCl侵蚀和冻融循环作用下的宏观-微观损伤机制;(ii)在用于纤维实验的10% NaCl盐冻条件下,比较SF增强、BF增强和PF增强的CRAM,并确定在这一测试范围内最有效的纤维;(iii)使用灰关联分析来比较和排名不同道路性能指标对盐溶液浓度的敏感性。研究结果为这种加速盐冻条件下CRAM中的纤维选择提供了实验室证据。
部分片段
骨料
天然骨料是从中国新疆杜善子的一个采石场获得的碎石灰石。RAP来源于中国新疆石河子的一个旧道路重建项目。经过铣削、破碎和筛分后,RAP被分为三个等级;它们的级配分别列在表1和表2中。
温度稳定性
图6显示了CRAM在不同浓度盐溶液中的温度稳定性。随着盐溶液浓度的增加,CRAM的动态稳定性呈单调下降趋势。当浓度超过10%时,动态稳定性急剧下降,表明高温稳定性显著丧失。低温割裂拉伸强度先略有增加,然后迅速下降,在5% NaCl时达到1.71 MPa的峰值。这种响应反映了…
结论
通过宏观性能测试和微观孔隙结构分析,本研究研究了CRAM在盐冻耦合条件下的退化以及不同纤维类型对CRAM性能的影响。可以得出以下结论:
- (1)
盐侵蚀会降低CRAM的性能,对水分稳定性的影响最为显著。当盐溶液浓度超过10%时,混合物性能急剧下降。
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解耦分析表明,盐侵蚀本身也会降低…
CRediT作者贡献声明
Chongyang Li:撰写——初稿。 Gang Li:撰写——审阅与编辑。 Hongyan Zhao:撰写——审阅与编辑。 Wenzheng Zhu:形式分析。 Wenhui Li:数据管理。 Furong Liang:方法研究。 Qiumei Liu:调查研究。
利益冲突声明
作者声明他们没有已知的可能会影响本文工作的竞争性财务利益或个人关系。
致谢
本工作得到了XPCC科学技术计划(2026AB008)和淮阳县第七分部财政科学技术计划重点研究项目(2025D08)的支持。