Resumen

La modificación mediante polímeros y nanomateriales puede mejorar significativamente diferentes propiedades del asfalto. Sin embargo, durante la vida útil, la oxidación afecta a los constituyentes del asfalto modificado y, posteriormente, provoca una desviación de las propiedades deseadas. Una de las propiedades importantes que se ven afectadas por la oxidación son las propiedades adhesivas del asfalto modificado. En este estudio, se investigaron las propiedades adhesivas del asfalto modificado con los polímeros (estireno-butadieno-estireno y estireno-butadieno) y los nanotubos de carbono. Las muestras de asfalto se envejecieron en el laboratorio simulando las condiciones de campo, y luego se evaluaron las propiedades adhesivas mediante diferentes puntas de microscopía de fuerza atómica (AFM) siguiendo el grupo funcional existente en el asfalto. Finalmente, se utilizó una técnica de modelización predictiva y aprendizaje automático denominada árbol de clasificación y regresión (CART) para predecir las propiedades adhesivas del asfalto modificado sometido a oxidación. Los parámetros que afectan al comportamiento del asfalto se han utilizado para predecir los resultados mediante el CART. Los resultados obtenidos a partir del análisis CART también se compararon con los del modelo de regresión. Se observó que el análisis CART muestra más relaciones explicativas entre las diferentes variables. El modelo puede predecir con precisión las propiedades adhesivas de los asfaltos modificados teniendo en cuenta la oxidación y la química del asfalto en el campo real a escala nanométrica.

• Materias:Biotecnología Minería de datos Algoritmo genético Neurociencia Cognitiva Neurofisiología
• Subjects:Biotechnology Data mining Genetic algorithm Cognitive Neuroscience Neurophysiology
• Palabras claves:propiedad adhesiva, asfalto modificado, propiedad del asfalto, análisis de carros, comportamiento del asfalto, resultados, estireno, oxidación en campo real, microscopía de fuerza atómica, técnicas de aprendizaje automático
• Keywords:adhesive property, modified asphalt, property of asphalt, cart analysis, behaviour of asphalt, results, styrene, real field oxidation, atomic force microscopy, machine learning techniques