公路交通科技  2023, Vol. 40 Issue (2): 15-21

扩展功能

文章信息

李秀君, 赵麟昊, 高世柱, 董力铭, 严玉苗
LI Xiu-jun, ZHAO Lin-hao, GAO Shi-zhu, DONG Li-ming, YAN Yu-miao
基于图像数字化处理的泡沫沥青分散均匀性研究
Study on Dispersion Uniformity of Foamed Asphalt Based on Digital Image Processing
公路交通科技, 2023, 40(2): 15-21
Journal of Highway and Transportation Research and Denelopment, 2023, 40(2): 15-21
10.3969/j.issn.1002-0268.2023.02.003

文章历史

收稿日期: 2021-04-22
基于图像数字化处理的泡沫沥青分散均匀性研究
李秀君1 , 赵麟昊1 , 高世柱2 , 董力铭1 , 严玉苗1     
1. 上海理工大学 环境与建筑学院, 上海 200093;
2. 上海勘察设计研究院(集团)有限公司, 上海 200093
摘要: 泡沫沥青冷再生混合料材料组成复杂, 原材料的选择和沥青发泡性能对冷再生混合料强度有较大影响。为设计出适用于多雨重载公路下面层的泡沫沥青冷再生混合料, 依托课题工程项目, 对原材料性能进行分析, 而传统沥青发泡性能评价指标(膨胀率和半衰期)存在非唯一性、误差大和非直观性等问题。因此, 利用泡沫沥青胶浆颜色特征, 基于IPP软件对泡沫沥青胶浆分布图数字化处理, 在面积指标、数目指标和均匀性指标的基础上, 提出了沥青发泡性能综合评价指标FBCE, 并对沥青发泡性能和混合料力学性能开展了试验研究。结果表明: 综合指标FBCE可对沥青发泡性能进行定量评价, 该指标包含泡沫沥青胶浆面积指标FBA、数目指标FBAN和均匀性指标FBAD, 提高了确定发泡条件的准确性, 具有直观性、唯一性和与力学性能相关性强等优点; 沥青发泡性能对泡沫沥青冷再生混合料高温抗剪切和抗水损性能有较大影响, 最佳发泡条件(160℃, 2.5%)较最差发泡条件(150℃, 1.5%)的混合料最大贯入荷载和ITSR分别提高16.7%和9.2%, 表明改善沥青发泡性能可有效提高泡沫沥青分散性进而提升冷再生混合料的高温抗剪切和抗水损性能, 沥青发泡性能综合指标FBCE与最大贯入荷载和ITSR均有较好的相关性, 进一步证明了综合指标FBCE的合理性。
关键词: 道路工程     泡沫沥青     膨胀率     半衰期     发泡特性     IPP软件    
Study on Dispersion Uniformity of Foamed Asphalt Based on Digital Image Processing
LI Xiu-jun1, ZHAO Lin-hao1, GAO Shi-zhu2, DONG Li-ming1, YAN Yu-miao1    
1. School of Environment and Architecture, University of Shanghai for Science and Technology, Shanghai 200093, China;
2. Shanghai Survey and Design Research Institute(Group) Co., Ltd., Shanghai 200093, China
Abstract: The composition of foam asphalt cold recycled mix material is complex, the choice of raw materials and asphalt foaming properties have great influence on the strength of cold recycled mixture. In order to design the foamed asphalt cold recycled mixture suitable for the lower surface layer of highway subjected to rainfall and heavy loads, the performance of raw material is analyzed relying on the subject project, while the traditional asphalt foaming performance evaluation indicators (expansion rate and half-life period) have the problems of non-uniqueness, large errors and non-intuitiveness. Therefore, using the color characteristics of foamed asphalt mastic, the digital processing of foamed asphalt mastic distribution map is conducted based on IPP software, the comprehensive evaluation indicator FBCE of asphalt foaming performance is proposed based on area indicator, number indicator and uniformity indicator, and the experimental study of asphalt foaming performance and mixture mechanical properties is carried out. The result shows that (1) the comprehensive indicator FBCE can quantitatively evaluate the foaming performance of asphalt, it includes the foam asphalt mastic area indicator FBA, number indicator FBAN and uniformity indicator FBAD, which improves the accuracy of determining the foaming conditions and has the advantages of intuitiveness, uniqueness and strong correlation with mechanical properties; (2) the foaming performance of asphalt has greater influence on the high temperature shear resistance and water damage resistance of the cold recycled mixture, the maximum penetration load and ITSR of the mixture under the best foaming condition (160℃, 2.5%) are 16.7% and 9.2% higher than those under the worst foaming condition (150℃, 1.5%) respectively, indicating that the improvement of asphalt foaming performance can effectively improve the dispersion of foam asphalt and thus improve the high temperature shear resistance and water damage resistance of the cold recycled mixture, and the asphalt foaming performance comprehensive indicator FBCE has good correlation with the maximum penetration load and ITSR, which further proves the rationality of the comprehensive indicator FBCE.
Key words: road engineering     foamed bitumen     expansion ratio     half-life period     foaming property     Image-Pro Plus software    
0 引言

泡沫沥青胶浆的分散性对泡沫沥青冷再生混合料力学性能有重要影响,若泡沫沥青破灭后不能形成数量较多的沥青胶浆均匀分散在混合料中,而是以大沥青团的形式存在,将导致沥青胶浆数量减少,松散细集料增多,且大沥青团在集料间还起到润滑作用,造成混合料高温抗剪切和抗水损性能降低[1-4]。而影响泡沫沥青胶浆分散性的主要内因是沥青发泡性能[5-6],因此,为保证混合料的力学性能,应对沥青发泡效果进行评价。目前,国内外普遍选择膨胀率和半衰期表征沥青发泡性能,为提高泡沫沥青胶浆在混合料中的分散性,膨胀率和半衰期应尽可能同时取最大值,但二者往往呈相反的变化趋势,无法同时取得最大值[7-8]。因此,工程中只能在两指标均满足规范限值要求的发泡条件中选择,但满足工程应用的发泡条件往往是不唯一的,缺少明确的数值评价标准。同时,传统方法检测膨胀率和半衰期时,存在误差大和人为主观性强等问题[9-10]。并且评价沥青发泡效果,其根本目的在于确保泡沫沥青胶浆具有较好的分散性,但传统方法仅能反映泡沫沥青的黏度和稳定性,并不能直观地表征泡沫沥青胶浆在混合料中的分散性。

因此,为解决传统评价方法非唯一性、误差大和非直观性等问题,本研究将利用泡沫沥青胶浆颜色特征,基于图片数字化处理软件IPP(Image-Pro Plus)研究不同发泡条件下泡沫沥青胶浆在混合料中的分散性,并以此评价沥青发泡效果和确定最佳发泡试验条件。

1 沥青发泡性能评价指标设计

沥青发泡效果直接影响泡沫沥青胶浆的数量和分散性。在泡沫沥青用量、矿料级配、拌和用水量等因素相同条件下,若沥青发泡性能好,泡沫沥青将裹附大量细集料以数量较多的小体积泡沫沥青胶浆的形式均匀分布在混合料中,而不是以大沥青团的形式存在[11]。若结合马歇尔试件分析,如图 1所示,沥青发泡性能越好,表现为试件内部和表面的泡沫沥青胶浆总面积越大、总数目越多和分布越均匀。其中试件内部用2张破坏截面图表征,表面用2张正面图和2张侧面图表征,即用这6张图中的泡沫沥青胶浆分布情况来间接表征1个试件的泡沫沥青胶浆分布情况。为定量分析沥青发泡效果,可利用泡沫沥青胶浆颜色特征,对试件断面和表面图进行处理,得到泡沫沥青胶浆点状分布图,如图 1所示。若能利用图像数字化处理技术计算6张图片上的泡沫沥青胶浆总面积、总数目以及分布的均匀性,即可对沥青发泡效果进行定量评价。因此,本研究将从面积、数量和分布均匀性这3个方面建立分项评价指标,并在此基础上提出沥青发泡效果综合指标。

图 1 泡沫沥青胶浆分布 Fig. 1 Distributions of foamed asphalt mortar

(1) 泡沫沥青胶浆面积、数目和均匀性指标

在其他因素相同条件下,沥青发泡性能越好,泡沫沥青破灭时更能均匀地向四周分散成数目越多的沥青小液滴并裹附细集料,形成的泡沫沥青胶浆总面积、总数目越大,在混合料中分布越均匀。同时,为避免图片面积大小对泡沫沥青胶浆总面积和总数目的影响,本研究定义6张图片中泡沫沥青胶浆总面积与试件总面积之比为泡沫沥青胶浆的面积指标,简称FBA(Foamed Bitumen Area)。定义6张图片中泡沫沥青胶浆总数目与试件总面积之比为泡沫沥青胶浆的数量指标,简称FBAN(Foamed Bitumen Area Number);将每张泡沫沥青胶浆分布图分割为①,②,③,④4个分区,共24个分区,统计每个分区内的FBANi,并计算FBANi的标准差σ,定义FBANi的标准差σ为泡沫沥青胶浆分布均匀性指标FBAD(Foamed Bitumen Area Distribution)。因此,FBAFBAN越大,FBAD越小,则表明沥青发泡性能越好。

(2) 沥青发泡性能综合指标

为全面、定量、直观地分析沥青发泡性能,本研究在分项评价指标的基础上提出沥青发泡性能综合指标FBCE(Foamed Bitumen Comprehensive Evaluation),如式(1)所示。由式(1)可知,综合指标中FBCE是从泡沫沥青胶浆面积、数目和分布均匀性3方面对沥青发泡性能进行综合评价,能充分且直观地表征泡沫沥青胶浆分散性和沥青发泡效果;且FBCE与沥青发泡性能呈对应关系,即综合指标FBCE越大,沥青发泡性能越好。因此,FBCE可有效弥补传统评价体系中双指标的矛盾性、非单一性、非定量性和非直观性等不足。

(1)
2 原材料及试验设计 2.1 原材料

(1) 基质沥青

为提高泡沫沥青冷再生混合料高温抗剪切和抗水损性能,本研究选择工程中应用较好的AH-70#沥青作为原材料。AH-70#沥青技术指标如表 1所示。

表 1 AH-70#沥青技术指标 Tab. 1 Technical indicators of asphalt Pen AH-70
项目 结果 指标要求 测试方法
针入度(25℃,5 s,100 g)/(0.1 mm) 69 60~80 T0604
延度(15℃)/cm >100 ≥100 T0605
软化点(R&B)/℃ 48.6 ≥46 T0606

(2) 矿料及配合比

本研究矿料选材来源于浙江省某大修工程项目,其中新旧集料各项性能指标均满足DB33/T 715—2018要求。为消除新旧料比例、水泥用量和矿料级配对试验结果的干扰,本研究在参考国内外研究成果和工程实践的基础上,选择JTG/T 5521—2019中的中粒式推荐级配范围中值为矿料级配,其中RAP、新料和水泥的比例分别为78.5%,20%和1.8%。

参照JTG E51—2015中T0804的方法进行击实试验,确定最佳含水量和最大干密度分别为6.5%和2.071 g/m3,取最佳含水量的80%为拌和用水量[12],为5.2%。结合RAP中旧沥青含量和矿料级配特点,根据DB33/T 715—2018的推荐,统一选择泡沫沥青用量为2.2%。

2.2 试验设计

(1) 发泡性能试验设计

通过各学者[13-14]研究,影响某种沥青发泡性能的因素有发泡温度、用水量、气压、水压和水温等,但主要受发泡温度和用水量影响。因此,本研究仅针对发泡温度和用水量进行试验设计。在预试验的基础上,确定发泡温度为150℃,160℃和170℃,用水量为1.5%,2.0%,2.5%和3.0%,共12组试验,每组试验做3次平行试验。本次使用的发泡装置为德国某公司生产的小型发泡机(WLB 10S)和自动混合料拌和锅(WLM 30)。

(2) 力学试验设计

为评价泡沫沥青冷再生混合料高温抗剪切和抗水损性能,同时为获取马歇尔试件破坏面和表面的泡沫沥青胶浆分布图,本研究选择基于标准马歇尔试件的单轴贯入荷载来表征混合料高温抗剪切性能[15],其中试验温度为60℃、加载速率为1 mm/min、压头直径为28.5 mm。选择干湿劈裂强度比(ITSR)表征混合料抗水损性能,具体试验步骤操作参照DB33/T 715—2018。

(3) 泡沫沥青胶浆分布图采集

利用本研究提出的综合指标FBCE评价沥青发泡性能,其关键是获取马歇尔试件内部和表面的清晰图像和泡沫沥青胶浆分布图。具体操作为:参照DB33/T 715—2018要求,成型并养生相同发泡条件下的冷再生混合料标准马歇尔试件3个;在光线充足情况下,利用高清摄像机对试件的上下两面和侧面(相对两侧)进行拍摄;利用高清摄像机对单轴贯入试验试件破坏截面进行拍摄;通过对拍摄的6张图像进行适当裁剪和调整对比度,分离出泡沫沥青胶浆分布图,并将每张图等分成4个分区;将处理后的6张泡沫沥青胶浆分布图导入图片数字化处理软件,计算每个试件的综合指标FBCE;计算相同发泡条件下3个试件的FBCE均值。

本研究采用的图像数字化处理软件为IPP,该软件作为生物学的图像分析软件被广泛用于生物组织图片的定量分析,具有强大的图像处理、元素提取和测量功能[16-18]。在利用IPP软件计算FBAFBANFBAD时,应注意亮度阈值的确定,泡沫沥青胶浆为黑色,一旦阈值确定,低于该阈值的区域为泡沫沥青胶浆,其余区域视为其他材料。因此阈值的确定对结果有一定影响,阈值的选择应在审慎的原则下进行,尽量准确地分离出泡沫沥青胶浆。因材料的颜色有赖于原材料特性,对不同来源的原材料,没有通用的阈值。

3 试验结果与分析 3.1 沥青发泡性能评价与分析

按前文论述方法,利用IPP软件计算不同发泡条件下泡沫沥青胶浆分布图各分项指标,最终确定综合指标FBCE。同时,为与传统评价方法对比,检测了不同发泡条件下泡沫沥青的膨胀率和半衰期,具体试验结果如表 2所示。

表 2 沥青发泡试验结果 Tab. 2 Result of asphalt foaming test
试验组别 沥青温度/℃ 含水量/% 膨胀率/times 半衰期/s FBCE
1 150 1.5 6 22.7 6.07
2 2.0 11 18.6 7.39
3 2.5 19 11.7 8.01
4 3.0 24 7.1 6.39
5 160 1.5 8 26.9 7.81
6 2.0 14 18.1 9.01
7 2.5 18 14.7 9.85
8 3.0 25 8.6 7.81
9 170 1.5 9 23.8 7.51
10 2.0 16 16.1 9.20
11 2.5 20 12.1 9.15
12 3.0 22 8.2 6.59
13 180 1.5 13 17.6 7.42
14 2.0 21 13.2 8.04
15 2.5 24 8.1 7.26
16 3.0 19 7.3 6.27

表 2可知,若按传统指标(膨胀率和半衰期)进行评价,当温度为150℃,用水量为1.5%和3.0%时,膨胀率和半衰期不能同时满足DB33/T 715—2018中对膨胀率不小于10,半衰期不小于8 s的规定;当用水量为2.0%和2.5%时,膨胀率和半衰期均满足规范要求,且当用水量为2.0%时,半衰期优势明显,当用水量为2.5%时,膨胀率优势明显,因此,难以抉择最佳发泡条件。同理,当发泡温度为160℃和170℃时,用水量为1.5%和3.0%时,膨胀率和半衰期未同时达到较佳状态,当用水量为2.0%和2.5%时,膨胀率和半衰期各有优劣,难以抉择。不同发泡条件下满足规范要求的试验组共有6组,分别为:2,3,6,7,10和11,这6组中膨胀率和半衰期均各有优劣,难以简单地通过数值判断出最佳试验组,这也是采用变化规律相反的膨胀率和半衰期来评价沥青发泡性能的不足之处。而由本研究提出的沥青发泡性能综合指标FBCE可以清楚看出,第7试验组的FBCE为最大值,为最佳发泡条件,即发泡温度为160℃,用水量为2.5%。同时由FBCE数值可知,这6个试验组的FBCE较其他试验组均取得较大值,由此也可进一步证明本研究提出的综合指标FBCE的合理性。

为进一步分析发泡条件对沥青发泡性能的影响,对不同发泡用水量和发泡温度下的FBCE进行整理,分别如图 2图 3所示。

图 2 发泡用水量对FBCE的影响 Fig. 2 Influence of water consumption for foaming on FBCE

图 3 发泡温度对FBCE的影响 Fig. 3 Influence of temperature foaming on FBCE

图 2可知,用水量对FBCE有较大影响,其中FBCE随发泡用水量增加,呈先增加后减小的趋势。其原因是:当用水量较小时,随着发泡用水量增加,泡沫状沥青中包裹的水汽增加,沥青膨胀程度增加,沥青黏度下降,有利于裹附细集料和混合料拌和,形成更多且分布均匀的泡沫沥青胶浆;虽然用水量的增加在一定程度上降低了泡沫沥青的稳定性,但当用水量较少时,其对稳定性削弱作用较小。而当用水量过高时,由于泡沫沥青中包裹的水蒸气过多,导致沥青膜过薄,抗拉能力下降,泡沫的稳定性不足,在拌和过程中泡沫沥青未有足够的时间与细集料接触即发生了破灭,从而影响泡沫沥青胶浆的数量和分散性。由图 3可知,发泡温度对FBCE也有显著影响,FBCE随沥青温度上升呈先增大后减小的趋势。主要因为当温度较低时,随着温度升高,传递给冷水的热量较多且较快,有利于水的汽化形成更多的蒸汽泡,有利于沥青的发泡和黏度的降低。但当温度过高时,形成的泡沫沥青平衡温度过高,与外界温差变大,泡沫沥青的稳定性下降,影响发泡性能,降低泡沫沥青胶浆的数量和分散性;同时,过高的温度加速沥青老化,进一步降低其发泡性能。

3.2 沥青发泡性能对混合料力学性能影响

为进一步论证综合指标FBCE评价沥青发泡性能的合理性,本研究将对综合指标FBCE与混合料高温抗剪切和抗水损性能的关系开展研究。对于不同试验组,泡沫沥青冷再生混合料的最大贯入荷载和干湿劈裂强度比(ITSR)分别如图 4图 5所示。

图 4 不同发泡条件下混合料的最大贯入荷载 Fig. 4 Maximum penetration loads of mixture under different foaming conditions

图 5 不同发泡条件下混合料的ITSR Fig. 5 ITSRs of mixture under different foaming conditions

图 4图 5可知,泡沫沥青冷再生混合料的高温抗剪切和抗水损性能与沥青发泡性能有明显的相关性。当FBCE指标为最大值时,混合料的贯入荷载和ITSR也均为最大值,分别为1.26 kN和81%;当FBCE指标为最小值时,混合料的贯入荷载和ITSR也均为最小值,仅为1.05 kN和74%;与最佳发泡条件下的混合料相比,分别降低了16.7%和8.6%。其主要原因是当沥青发泡性能较差时,泡沫沥青胶浆在混合料中存在结团和分布不均匀等现象,导致混合料中一部分区域内泡沫沥青胶浆过多,增加其温度敏感性,同时在集料间起到润滑作用,导致混合料高温抗剪切性能下降;一部分区域泡沫沥青胶浆过多,将导致另一部分区域泡沫沥青胶浆含量少,松散细颗粒含量多,胶结性能差,成为混合料的薄弱面,在水和外界荷载作用下,易发生破坏。其中组别1(发泡性能差)和组别7(发泡性能好)的单轴贯入试验试件断面如图 7所示,组别7断面中泡沫沥青胶浆分布较为均匀,而组别1断面中泡沫沥青胶浆存在聚集区和缺失区分布不均。

图 7 试件断面泡沫沥青胶浆分布情况 Fig. 7 Distribution of foamed asphalt mortar on test section

图 8所示,当沥青发泡性能较好,混合料中有大量小体积的泡沫沥青胶浆均匀地分布于混合料中,且破坏路径上的泡沫沥青胶浆和水泥胶浆较多且均匀,与第7组劈裂试验断面破坏形式吻合;而当发泡性能较差时,假设原破坏路径1上的胶结料含量高,将导致破坏路径2上的胶结料含量少,因此,混合料的破坏面将由破坏路径1变为破坏路径2,与第1组劈裂试验断面破坏形式吻合。通常试件破坏会沿最薄弱处破坏,当沥青发泡性能较好,混合料破坏面上的泡沫沥青胶浆面积较大且均匀,其劈裂强度较高,当发泡性能较差,破坏面上的泡沫沥青胶浆面积较小且分布不均,其劈裂强度较低。当混合料内部出现胶结料分布不匀时,其破坏首先发生在胶结料分布最不均匀面。本研究提出的沥青发泡性能综合指标FBCE中包含了破坏面上泡沫沥青胶浆的面积指标和均匀性指标,这也是FBCE与混合料力学性能有较好相关性的重要原因之一。

图 8 不同沥青发泡性能下混合料结构 Fig. 8 Structure of mixture with different asphalt foaming properties

4 结论

在传统沥青发泡性能评价指标分析的基础上,为弥补传统评价方法的不足,首次基于IPP软件提出沥青发泡性能综合评价指标FBCE,对沥青发泡特性和混合料力学性能开展试验研究。主要研究结论如下:

(1) 本研究利用泡沫沥青胶浆颜色特征,首次基于IPP软件图像数字化功能,提出了泡沫沥青胶浆面积指标FBA、数目指标FBAN和均匀性指标FBAD,并在分项指标的基础上,提出了沥青发泡性能综合指标FBCE

(2) 本研究提出的沥青发泡性能综合指标FBCE具有直观性、唯一性等优点,可有效弥补传统指标的不足,可对沥青发泡性能进行定量评价,提高确定最佳沥青发泡条件的准确性。

(3) 沥青发泡性能对泡沫沥青冷再生混合料高温抗剪切和抗水损性能有较大影响,最佳发泡条件较最差发泡条件,混合料最大贯入荷载和ITSR分别提升了16.7%和8.6%;同时沥青发泡性能综合评价指标FBCE与最大贯入荷载和ITSR均有较好的相关性,进一步证明综合指标FBCE的合理性。

参考文献
[1]
姚柒忠. 泡沫沥青再生混合料强度形成结构的微观研究及性能分析[D]. 哈尔滨: 哈尔滨工业大学, 2018.
YAO Qi-zhong. Microscopic Research and Performance Analysis of Strength Formation Structure of Foamed Asphalt Recycled Mixture[D]. Harbin: Harbin Institute of Technology, 2018.
[2]
肖鹏, 顾万, 吴正光, 等. 泡沫沥青再生沥青路面胶结料的多尺度评价[J]. 江苏大学学报(自然科学版), 2019, 40(4): 472-478.
XIAO Peng, GU Wan, WU Zheng-guang, et al. Multi-scale Evaluation of Foamed Asphalt Recycled Asphalt Pavement[J]. Journal of Jiangsu University (Natural Science Edition), 2019, 40(4): 472-478. DOI:10.3969/j.issn.1671-7775.2019.04.016
[3]
谭小平. 泡沫沥青冷再生技术的应用研究[D]. 重庆: 重庆交通大学, 2014.
TAN Xiao-ping. Application Research on Cold Recycling Technology of Foamed Asphalt[D]. Chongqing: Chongqing Jiaotong University, 2014.
[4]
唐积民. 泡沫沥青冷再生混合料性能研究[D]. 大连: 大连理工大学, 2013.
TANG Ji-min. Study on Performance of Foamed Asphalt Cold Recycled Mixture[D]. Dalian: Dalian University of Technology, 2013.
[5]
徐金枝. 泡沫沥青及泡沫沥青冷再生混合料技术性能研究[D]. 西安: 长安大学, 2007.
XU Jin-zhi. Study on Technical Performance of Foamed Asphalt and Foamed Asphalt Cold Recycled Mixture[D]. Xi'an: Chang'an University, 2007.
[6]
CHOMICZ-KOWALSKA A, MRUGALA J, MACIEJEWSKI K. Evaluation of Foaming Performance of Bitumen Modified with the Addition of Surface Active Agent[J]. IOP Conference Series: Materials Science and Engineering, 2017, 245: 032086. DOI:10.1088/1757-899X/245/3/032086
[7]
王安麟, 程海鹰, 汪昱栋, 等. 沥青发泡质量控制方程及其参数化[J]. 建筑材料学报, 2009, 12(4): 413-417, 422.
WANG An-lin, CHENG Hai-ying, WANG Yu-dong, et al. Quality Control Equation of Asphalt Foam and Parameterization[J]. Journal of Building Materials, 2009, 12(4): 413-417, 422. DOI:10.3969/j.issn.1007-9629.2009.04.008
[8]
李峰, 黄颂昌, 徐剑. 泡沫沥青衰变方程与发泡特性评价[J]. 同济大学学报(自然科学版), 2011, 39(7): 1031-1034.
LI Feng, HUANG Song-chang, XU Jian. Foamed Bitumen Decay Equation and Bitumen Foaming Characteristics Evaluation[J]. Journal of Tongji University (Natural Science Edition), 2011, 39(7): 1031-1034. DOI:10.3969/j.issn.0253-374x.2011.07.016
[9]
HAILESILASSIE B W, SCHUETZ P, JERJEN I, et al. Dynamic X-ray Radiography for the Determination of Foamed Bitumen Bubble Area Distribution[J]. Journal of Materials Science, 2015, 50(1): 79-92. DOI:10.1007/s10853-014-8568-6
[10]
KUNA K, AIREY G, THOM N. Structural Design of Pavements Incorporating Foamed Bitumen Mixtures[J]. Construction Materials, 2018, 171(1): 22-35. DOI:10.1680/jcoma.16.00039
[11]
徐金枝, 郝培文. 泡沫沥青分散性状及其与矿料相互作用研究[J]. 武汉理工大学学报, 2011, 33(7): 51-56.
XU Jin-zhi, HAO Pei-wen. Study on Dispersion Properties of Foamed Asphalt and Its Interaction with Mineral Aggregate[J]. Journal of Wuhan University of Technology, 2011, 33(7): 51-56.
[12]
李秀君, 拾方治, 张永平. 拌和用水量对泡沫沥青混合料性能的影响[J]. 建筑材料学报, 2008(1): 64-69.
LI Xiu-jun, SHI Fang-zhi, ZHANG Yong-ping. Research on the Asphalt Dispersion Characteristics and Asphalt-aggregate Interaction[J]. Journal of Building Materials, 2008(1): 64-69.
[13]
郭寅川, 赵宾, 李鹏, 等. 基于正交试验的泡沫沥青的发泡性能[J]. 江苏大学学报(自然科学版), 2018, 39(4): 492-496.
GUO Yin-chuan, ZHAO Bin, LI Peng, et al. Foaming Performance of Foamed Asphalt Based on Orthogonal Test[J]. Journal of Jiangsu University (Natural Science Edition), 2018, 39(4): 492-496. DOI:10.3969/j.issn.1671-7775.2018.04.020
[14]
李珂, 焦生杰. 冷再生设备制备不同材料泡沫沥青工艺参数优化[J]. 长安大学学报(自然科学版), 2014, 34(1): 13-17.
LI Ke, JIAO Sheng-jie. Optimization of Process Parameters for Preparation of Different Foamed Asphalts using Cold Recycling Equipment[J]. Journal of Chang'an University (Natural Science Edition), 2014, 34(1): 13-17.
[15]
李明月. 基于马歇尔试件单轴贯入的沥青混合料高温稳定性试验方法研究[D]. 西安: 长安大学, 2012.
LI Ming-yue. Research on High Temperature Stability Test Method of Asphalt Mixture Based on Marshall Specimen Uniaxial Penetration[D]. Xi'an: Chang'an University, 2012.
[16]
HORAI Y, KAKIMOTO T, TAKEMOTO K, et al. Quantitative Analysis of Histopathological Findings Using Image Processing Software[J]. Journal of Toxicologic Pathology, 2017, 30(4): 351-358. DOI:10.1293/tox.2017-0031
[17]
FERREIRA I, BULLA C, BAUMGARTNER W, et al. Quantitative Analysis of Photodynamic Therapy Effects in Rat Mammary Tumor Vascular Density Using Image-pro Plus Software[J]. Open Journal of Veterinary Medicine, 2013, 3(5): 259-262. DOI:10.4236/ojvm.2013.35041
[18]
徐世民, 吴志坚, 赵文琛, 等. 基于Matlab和IPP的黄土孔隙微观结构研究[J]. 地震工程学报, 2017, 39(1): 80-87, 94.
XU Shi-min, WU Zhi-jian, ZHAO Wen-chen, et al. Study of the Microscopic Pores of Structured Loess Based on Matlab and IPP[J]. China Earthquake Engineering Journal, 2017, 39(1): 80-87, 94.