2.2 Evotherm与Sasobit温拌技术的优选_低碳减排热拌沥青混合料研究-QQ阅读男生轻小说网

书名：低碳减排热拌沥青混合料研究
作者名：李振霞
本章字数：4242字
更新时间：2021-04-30 19:59:32

2.2　Evotherm与Sasobit温拌技术的优选

通过测试分析两种温拌剂对KLMY改性沥青性能、WMA路用性能、经济指标的影响，采用灰色关联决策方法，优选出效益费用比最高的温拌剂。采用KLMY SBS I-C改性沥青、玄武岩，沥青混合料采用AC-16和AC-20两种，使用的原材料依据《公路工程沥青及沥青混合料试验规程》（JTG E20—2011）、《公路工程集料试验规程》（JTG E42—2005）进行试验检测，满足《公路沥青路面施工技术规范》（JTG F40—2004）要求，详见表2.3～表2.6。

表2.3　SBS I-C改性沥青技术性能指标

表2.4　粗集料技术指标

表2.5　细集料技术指标

表2.6　矿粉技术指标

2.2.1　温拌沥青及混合料成型方法

将Evotherm温拌剂调制成浓缩液，称为DAT（成品），本书DAT掺量为沥青的5%，Sasobit掺量为沥青的3%。

1.掺液体温拌剂（DAT）的沥青样本制作方法

1）将SBS改性沥青加热至160℃呈流动状态。

2）将DAT加入到热熔的SBS改性沥青中不停地搅拌，同时加热沥青样本保证温度恒定；温拌剂的加入导致沥青连续发泡，掺加DAT的沥青连续搅拌4min后气泡消失，待气泡损失后再延续搅拌1min，判定此时温拌剂中的水分蒸发干净，温拌剂残留物留于沥青中。

3）将水分蒸发干净的沥青浇入试验模具进行相关试验。

2.掺固体温拌剂（Sasobit）的沥青样本制作方法

1）取原样沥青在烘箱中加热，烘箱温度应在150～160℃。

2）称取已经烘好的沥青500～1000g，可根据试验的实际需要量酌情称取。

3）按规定剂量称取Sasobit改性剂。

4）将取出的原样沥青放到电磁炉上，也应保持电磁炉的加热温度在150～160℃，加热温度不能超过原样沥青的老化温度。

5）将称取好的Sasobit缓缓加入到加热好的基质沥青中并边加入边搅拌，在搅拌的过程保持温度在150～160℃，分批缓慢加入Sasobit，搅拌时间在30～40min之间。

6）取出一张白纸，用玻璃棒蘸取少量的改性沥青涂在白纸上，观察若无改性剂的细小颗粒，即说明制备成功。

3.掺加Evotherm浓缩液混合料（E-WMA）的室内成型步骤

1）石料加热。加热温度一般比出料温度高10～25℃，加热好的石料放入预热好的拌和锅干拌。

2）用拌铲干拌后的石料拉成一斜面，露出拌锅底部。

3）热沥青（温度与热拌同）倒入露出来的拌锅底部。

4）采用50mL烧杯，用Evotherm添加剂充分润湿后，按照比例称量DAT稀释液添加剂（室内试验一般采用与沥青的质量比为1∶10）。

5）搅拌桨下降，降到正好可以将烧杯探入的位置，将添加剂倒在沥青液面上，尽量避免倒在石料上，如图2.5所示。

图2.5　E-WMA试验室拌和操作图

6）降下搅拌桨，开始搅拌，搅拌时间为1～1.5min。

7）略微升起搅拌桨，倒入矿粉（不加热），再次搅拌（一般不超过1min）。

8）按照设定温度出料。

4.掺加Sasobit温拌混合料（S-WMA）成型方法

施工现场添加Sasobit方式多为向混合料中直接添加，为了使室内试验最大限度地逼近现场的添加方式，能够为现场使用Sasobit提供指导，本书采用向混合料中直接添加Sasobit的方式，即在倒入沥青后直接投入Sasobit。

2.2.2　温拌剂对沥青基本指标的影响

采用上述方法制备的沥青样本按照《公路工程沥青及沥青混合料试验规程》（JTG E20—2011）进行指标试验，温拌剂对沥青性能的影响具体结果见表2.7。

表2.7　温拌剂对改性沥青的性能影响

注　括号内数字表示变化幅度。

从表2.7中可以看出，Sasobit提高了沥青软化点、降低了针入度和低温延度，说明Sasobit在提高沥青路面的抗车辙性能的同时使抗低温性能有所降低；DAT对沥青的针入度、软化点、延度和抗老化性能的影响甚微，说明DAT对沥青上述性能几乎无影响。

2.2.3　温拌剂对WMA路用性能的影响

本书采用高温稳定性、低温抗裂性、水稳定性3个指标评价掺加不同温拌剂的AC-16和AC-20WMA性能。采用马歇尔试验方法确定最佳沥青用量，进行路用性能试验。AC-16配比为碎石（10～20mm）∶碎石（5～10mm）∶石屑∶水洗砂∶矿粉=40%∶20%∶12%∶25%∶3.0%，矿料级配如图2.6所示，油石比为4.85%；AC-20配比为碎石（10～20mm）∶碎石（5～10mm）∶石屑∶水洗砂∶矿粉=43%∶18%∶22%∶12%∶5.0%，矿料级配如图2.7所示，油石比为4.6%。添加Evotherm温拌剂的混合料以下简称E-WMA，添加Sasobit的混合料以下简称S-WMA，沥青加热温度为160～170℃，集料加热温度为165～175℃，参考国内外研究成果E-WMA拌和温度为145℃左右，S-WMA拌和温度为160℃左右，HMA按照规范温度成型。在空隙率相近的情况下对比E-WMA、S-WMA、HMA 3种混合料的路用性能。

图2.6　AC-16合成级配曲线图

图2.7　AC-20合成级配曲线图

1.温拌剂对沥青混合料高温性能的影响

采用车辙试验评价混合料高温性能，试验温度为60℃，轮压0.7MPa。试验结果见表2.8。

表2.8　车辙试验结果

从表2.8中可以看出，对于AC-16和AC-20两种混合料WMA的动稳定度较HMA的动稳定度均高一些，这是因为温拌剂有助于混合料形成更为密实的结构，空隙率减小，而有车辙减小；S-WMA的动稳定度较E-WMA的动稳定度高一些，这主要是因为Sasobit在60℃时在沥青中形成晶体网状结构，相当于在沥青中“加筋”。说明在提高混合料高温性能方面Sasobit优于Evotherm。

2.温拌剂对沥青混合料低温抗裂性的影响

参照《公路工程沥青及沥青混合料试验规程》（JTG E20—2011），采用低温弯曲试验来测试HMA和WMA的低温抗裂性能，试验温度为-10℃、加载速率为50mm/min。试件小梁尺寸为30mm×35mm×250mm。HMA、E-WMA、S-WMA的低温弯曲试验结果见表2.9。

表2.9　低温弯曲试验结果

从表2.9中可以看出，WMA的最大破坏应变均比HMA的小，但是满足《公路沥青路面施工技术规范》（JTG F40—2004）对HMA的低温抗裂性要求，E-WMA低温抗裂性能优于S-WMA的低温抗裂性能。说明对混合料低温性能方面的影响Sasobit稍劣于Evotherm。

3.温拌剂对沥青混合料水稳定性的影响

水稳定性试验包括浸水马歇尔试验和冻融劈裂试验。结果见表2.10。

表2.10　浸水马歇尔稳定度试验结果

从表2.10中试验结果可知，E-WMA两种类型混合料残留稳定与HMA相差不大，说明Evotherm对混合料残留稳定度基本没有影响；S-WMA两种类型混合料的残留稳定度均比HMA低，尤其是AC-16降低约10%，降低的幅度较大。

冻融劈裂试验按照现行规范要求进行，冻融试件冰冻温度为（-18±2）℃，保温16h；（60±0.5）℃恒温水槽保温24h，试验结果见表2.11。

表2.11　冻融劈裂试验结果

两种类型混合料WMA冻融劈裂强度比均较HMA降低，E-WMA劈裂强度比的降低幅度稍大于S-WMA。对比浸水马歇尔稳定度试验结果和冻融劈裂试验结果，在水稳定性方面不能说Sasobit和Evotherm孰优孰劣。

2.2.4　温拌剂经济指标对比

温拌剂的添加势必会造成工程造价的增加，因此有必要对温拌剂引起的成本增加进行必要的计算分析。温拌剂的添加量为厂家提供的最佳掺量，Evotherm掺量为沥青质量的5%，Sasobit为3%。而大量的文献表明厂家提供的最佳掺量是准确的。依据网上调研和联系温拌剂代理商两种方式获得温拌剂单价，Evotherm为18000元/t，Sasobit为30000元/t。对AC-20和AC-16两种混合料类型进行成本的计算（AC-16油石比为4.85%，AC-20油石比为4.6%），计算结果见表2.12和表2.13。

表2.12　AC-16成本增加计算表

表2.13　AC-20成本增加计算表

从表2.12和表2.13中可以看出，Evotherm和Sasobit对AC-16混合料引起的成本增加分别为43.6元/t和43.8元/t，对AC-20混合料引起的成本增加均为41.4元，Sasobit引起的混合料成本增加稍高于Evotherm。

2.2.5　温拌剂优选

不同温拌剂对沥青、沥青混合料、混合料成本各项指标的影响是不规律的，有的是正面影响，有的是负面影响，详见表2.14，不能直观判断何种温拌剂性能优越，本书决定采用灰色关联决策方法进行温拌剂的优选。

表2.14　温拌剂对沥青、混合料性能、成本等指标的影响

1.灰色关联决策

灰色关联决策是在决策模型中含灰元或一般决策模型与灰色模型相结合的情况下进行的决策，重点研究方案选择问题。局势效果向量的靶心距是衡量局势优势的一个标准，而局势效果向量与最优向量的关联度是评价局势优劣的另一个准则。

灰色关联决策步骤如下：

第一步：确定事件集A={a1，a2，…，an}和对策集B={b1，b2，…，bn}，构成局势集S={sij=（ai，bj）|ai∈A，bj∈B}。

第二步：确定决策目标1，目标2，…，目标s。

第三步：求不同局势sij（i=1，2，…，n；j=1，2，…，m）在k目标下的效果值，k=1，2，…，s。

第四步：求k目标下局势效果序列u（k）的均值像，仍记为，k=1，2，…，s。

第五步：由第四步结果写出局势sij的效果向量

第六步：求理想最优效果向量

第七步：计算uij与的灰色绝对关联度εij（i=1，2，…，n；j=1，2，…，m）。

第八步：由得次优效果向量和次优局势。

2.温拌剂优选

根据灰色关联决策步骤，将温拌剂选择记为事件a1，则事件集A={a1}，记选择Sasobit为对策b1，选择Evotherm为对策b2，则对策集B={b1，b2}，于是有局势集

确定18个不同的目标，记25℃针入度（单位：0.1mm）为目标1，5℃延度（单位：cm）为目标2，软化点（单位：℃）为目标3，质量损失（单位：%）为目标4，残留针入度比（单位：%）为目标5，5℃残留延度（单位：cm）为目标6，AC-16动稳定度（单位：次/mm）为目标7，AC-20动稳定度（单位：次/mm）为目标8，AC-16低温性能（单位：με）为目标9，AC-20低温性能（单位：με）为目标10，AC-16残留稳定度（单位：%）为目标11，AC-20残留稳定度（单位：%）为目标12，AC-16冻融强度比（单位：%）为目标13，AC-20冻融强度比（单位：%）为目标14，AC-16成本增加（单位：元/t）为目标15，AC-20成本增加（单位：元/t）为目标16，AC-16降温效果（单位：℃）为目标17，AC-20降温效果（单位：℃）为目标18。

k目标下局势效果序列u（k）（k=1，2，…，18），关于25℃针入度目标的局势效果序列为