14、再生沥青路面(RAP)的利用及塑料的应用

再生沥青路面(RAP)的利用及塑料的应用

1. 引言

在各类公路项目中,再生沥青路面(RAP)的应用正变得愈发普遍。即使古老的沥青路面已到使用年限,其所含材料仍具有价值。使用RAP材料不仅经济实惠,而且对环境有益。此外,采用适当处理的再生沥青建设的路面,在车辙、疲劳、耐久性和耐热性方面的表现均令人满意。在热拌沥青(HMA)混合料中,RAP的用量通常在10.0%至30.0%之间。由于自然和预算的限制,研究人员正致力于在公路沥青路面建设中增加RAP的使用比例。然而,实现这一目标的障碍之一是RAP粘结剂的刚度增加。本文旨在研究RAP与其他主要环境固体废弃物的结合应用,将简要概述现有沥青路面的回收方法、使用RAP材料的优势、RAP的来源和加工过程,以及废塑料在柔性道路建设中的应用。

2. 项目目标

本项目的主要目标是收集和评估RAP分析领域各项研究的成果信息,并为RAP材料的使用提供更优技术。具体目标如下:
- 观察不同掺配比例的再生沥青路面的性能表现。
- 开展道路路面设计所需的各项测试。
- 研究再生沥青路面的强度和使用寿命。
- 探索废塑料在柔性道路建设中的应用。

3. RAP辅助柔性路面的显著特点

RAP辅助的柔性路面具有以下特点:
|特点|描述|
| ---- | ---- |
|卓越的防水性能|能有效抵御水分侵蚀|
|足够的柔韧性|适应路面变形需求|
|较低的水分吸收|减少水分对路面的损害|
|较少的车辙和修复需求|降低维护成本|
|平整的行驶表面且维护成本低|提供舒适行车体验|
|降低搬运和运输成本|提高经济

基于TROPOMI高光谱遥感仪器获取的大气成分观测资料,本研究聚焦于大气污染物一氧化氮(NO₂)的空间分布与浓度定量反演问题。NO₂作为影响空气质量的关键指标,其精确监测对环境保护与大气科学研究具有显著价值。当前,利用卫星遥感数据结合先进算法实现NO₂浓度的高精度反演已成为该领域的重要研究方向。 本研究构建了一套以深度学习为核心的技术框架,整合了来自TROPOMI仪器的光谱辐射信息、观测几何参数以及辅助气象数据,形成多维度特征数据集。该数据集充分融合了不同来源的观测信息,为深入解析大气中NO₂的时空变化规律提供了数据基础,有助于提升反演模型的准确性与环境预测的可靠性。 在模型架构方面,项目设计了一种多分支神经网络,用于分别处理光谱特征与气象特征等多模态数据。各分支通过独立学习提取代表性特征,并在深层网络中进行特征融合,从而综合利用不同数据的互补信息,显著提高了NO₂浓度反演的整体精度。这种多源信息融合策略有效增强了模型对复杂大气环境的表征能力。 研究过程涵盖了系统的数据处理流程。前期预处理包括辐射定标、噪声抑制及数据标准化等步骤,以保障输入特征的质量与一致性;后期处理则涉及模型输出的物理量转换与结果验证,确保反演结果符合实际大气浓度范围,提升数据的实用价值。 此外,本研究进一步对不同功能区域(如城市建成区、工业带、郊区及自然背景区)的NO₂浓度分布进行了对比分析,揭示了人类活动与污染物空间格局的关联性。相关结论可为区域环境规划、污染管控政策的制定提供科学依据,助力大气环境治理与公共健康保护。 综上所述,本研究通过融合TROPOMI高光谱数据与多模态特征深度学习技术,发展了一套高效、准确的大气NO₂浓度遥感反演方法,不仅提升了卫星大气监测的技术水平,也为环境管理与决策支持提供了重要的技术工具。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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