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方法文章

由石墨烯结构增强的先进自修复沥青：原子尺度洞察

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DOI：

10.3791/63303

⸱

2022年5月31日

 ,  , 
1Department of Architecture and Civil Engineering, City University of Hong Kong

通讯作者： Denvid Lau <denvid.lau@cityu.edu.hk>

* These authors contributed equally

本文内容

摘要

与纯沥青相比，石墨烯改性沥青纳米复合材料表现出更优异的自修复能力。在本方案中，采用分子动力学模拟来理解石墨烯在自修复过程中的作用，并从原子层面探究沥青组分的自修复机制。

摘要

石墨烯可提高沥青的自愈性能并实现高耐久性。然而，目前对于石墨烯改性沥青纳米复合材料的自愈行为以及石墨烯在其中所起的作用仍不明确。本研究通过分子动力学模拟，对纯沥青和石墨烯改性沥青的自愈性能进行了探究。研究构建了两种裂纹宽度及石墨烯位置的沥青体相模型，并分析了沥青组分与石墨烯片层之间的分子相互作用。结果表明，石墨烯的位置显著影响沥青的自愈行为。位于裂纹表面附近的石墨烯可通过与芳香分子发生π-π堆积作用，显著加速自愈过程；而位于裂纹尖端顶部区域的石墨烯对该过程影响较小。沥青的自愈过程涉及沥青质、极性芳香分子和环烷芳香分子的重新取向，以及饱和分子在裂纹表面之间形成桥接。对自愈机制的深入理解有助于阐明自愈性能的增强机理，将为开发耐久型沥青路面提供理论支持。

引言

在日常车辆荷载和多变环境条件作用下，以及沥青在使用过程中的老化，会导致其性能退化甚至发生结构性破坏，例如开裂和松散，从而进一步削弱沥青路面的耐久性。沥青自身具有自动修复微裂纹和孔隙的内在响应能力，有助于其从损伤中恢复并重建强度1。这种自愈能力可显著延长沥青的使用寿命，降低养护成本，并减少温室气体排放2,3。沥青的自愈行为通常受多种影响因素制约，包括其化学组成、损伤程度以及环境条件4。人们期望沥青具备更优的自愈能力，能够在较短时间内完全修复损伤；这在土木工程领域引发了对提升沥青路面力学性能和耐久性的广泛研究兴趣。

提高沥青自愈能力的新方法主要包括三种途径——诱导加热、封装修复和掺入纳米材料——这些方法可单独或同时应用5,6。诱导加热可显著提升沥青的流动性，并激活其自愈以实现性能恢复7。通过诱导加热实现的沥青自愈技术属于辅助自愈技术，即通过外部刺激来改善沥青的自愈性能。添加钢纤维的目的是增强导电性，从而提高沥青胶结料的修复能力8。产生热量的方法是将这些导电纤维暴露于高频交变电磁场中，从而产生涡流，热量通过导电纤维扩散至沥青胶结料内部9。钢纤维不仅提高了导电性，还增强了导热性，这两者均对沥青的自愈性能产生积极影响。然而，选择合适的纤维混合时间仍具挑战性10。随着混合时间增加，纤维长度减小，影响导热性能；而混合时间过短则会导致纤维成团，损害沥青的力学性能9。封装法可向老化沥青中补充轻组分（如芳香烃和饱和烃），从而恢复沥青的自愈能力11,12。但该方法为一次性处理，修复材料在释放后无法补充。随着纳米技术的发展，纳米材料已成为增强沥青基材料的有前景改性剂。掺入纳米材料的沥青胶结料表现出更优的导热性和力学性能13。石墨烯因其优异的力学性能和高导热性能，被认为是提升沥青自愈能力的理想候选材料14,15,16,17。石墨烯改性沥青自愈性能的提升可归因于石墨烯增强了沥青胶结料的加热能力及内部热传导效率，这意味着石墨烯改性沥青比纯沥青升温更快且能达到更高温度18。所产生的热量在石墨烯改性沥青中的传递速度也快于纯沥青。具有更高温度和更强加热能力的热流能更有效地影响沥青胶结料的裂缝区域，并实现更快修复。当裂缝表面处的能量等于或超过自愈活化能时，自愈反应即开始19。石墨烯可改善热活化修复性能，并加速沥青的愈合速率19,20。此外，在修复过程中，石墨烯可节省高达50%的加热能耗，有利于提高能源效率并降低维护成本21。作为一种微波吸收材料，据报道石墨烯可在微波加热的间歇期提升沥青的修复能力22。预计向沥青中添加石墨烯不仅能改善其力学性能，还能提升自愈能力和节能效果，但这需要对自愈机制有深入的理解。

纳米尺度下的自愈合主要归因于沥青分子在断裂表面的润湿与扩散行为23。由于沥青由多种极性和非极性分子组成，其自愈合能力与不同组分沥青分子之间的分子相互作用及分子运动密切相关1。然而，目前的研究主要依赖实验技术来量化宏观力学性能，这在试图理解愈合机制时，导致了微观结构变化以及沥青分子间相互作用信息的缺失。石墨烯在提升沥青自愈合能力方面的增强机制，目前也尚不明确。分子动力学（MD）模拟在研究纳米复合体系中分子间的相互作用与运动方面具有重要作用，能够将微观结构变形与分子相互作用及分子运动关联起来24,25,26,27,28,29,30,31。MD模拟在分析实验难以获取的材料行为方面正变得越来越广泛32,33。已有研究表明，MD模拟在沥青体系中具有可行性和适用性；沥青及其复合材料的内聚性、粘附性、老化行为以及热力学性能均可通过MD模拟进行研究34,35,36,37。沥青的自愈合行为也可通过MD模拟进行预测38,39,40。因此，学界普遍认为，采用MD模拟进行研究是理解自愈合机制及增强机制的有效途径。

本研究旨在通过分子动力学模拟，探究纯沥青及石墨烯改性沥青纳米复合材料的自愈行为，并阐明石墨烯在提升沥青自愈能力中的作用。通过在初始结构中引入裂纹，对纯沥青和石墨烯改性沥青复合材料进行自愈模拟。自愈能力通过原子数量分布轮廓、断裂面处分子的重新取向与缠结情况，以及自愈过程中沥青组分的迁移性进行表征。通过分析石墨烯在不同位置的愈合效率，揭示其增强沥青自愈性能的机理，这有助于以最优方式监测纳米填料，从而延长沥青路面的使用寿命。在原子尺度上对自愈能力的研究可为未来开发先进的沥青基材料提供高效途径。

根据沥青化学，沥青由多种不同极性和形状的烃类及非烃类物质组成，主要可分为沥青质、极性芳烃、环烷芳烃和饱和烃四种组分41,42。沥青质分子相对于沥青中的其他分子较大且较重，平均原子质量约为 750 g/mol，分子直径在 10–20 Å 范围内。普遍认为，沥青质由含杂原子的大芳香环核心构成，其周围连接着不同长度的烷基链43。本文构建了一个改性的沥青质分子，如图 1a所示。极性芳烃和环烷芳烃的分子结构基于沥青分子的极性与元素比例构建，其中以苯并二苯并噻吩（C18H10S2）代表极性芳烃分子，1,7-二甲基萘（C12H12）作为环烷芳烃分子的代表，如图 1b-c所示。n-二十二烷（n-C22H46）的结构如图 1d所示。表中所列的沥青分子参数（见表 1）经过筛选和使用，以满足实验中实际沥青的元素质量分数、原子比以及芳烃/脂肪烃比等目标条件41。该质量比例在我们之前的研究中已定义，其他热力学性能如密度、玻璃化转变温度和黏度也与实际沥青的实验数据吻合良好36。本研究中所用石墨烯的分子结构如图 1e所示。本研究所采用的石墨烯片层相比实际情况无缺陷且未折叠，而实际的石墨烯片层通常存在原子空位、Stone-Wales 缺陷等若干缺陷44，并且部分石墨烯片层在沥青基体混合过程中可能发生折叠45。本研究未考虑这些不完美情况，因为我们聚焦于石墨烯片层位置对自修复性能的影响，并将其作为唯一变量。石墨烯片层的缺陷与折叠等变量将是我们未来研究的重点。本研究中石墨烯与沥青的质量比为 4.75%，属于实验中石墨烯改性沥青的常规情况（<5%）46,47。

化学分析中的分子结构示意图；包含芳香环和六边形网格。
图 1：化学结构。（a）沥青烯分子（C53H55NOS）、（b）萘烷芳香分子（C12H12）、（c）极性芳香分子（C18H10S2）、（d）饱和分子（C22H46）、（e）石墨烯以及（f）纯沥青的原子级模型。在原子级沥青模型中，碳、氧、氮、硫和氢原子分别以灰色、红色、蓝色、黄色和白色表示。请点击此处查看此图的放大版本。

沥青组分模型分子质量 (g/mol)化学式分子数量总质量 (g/mol)质量分数 (%)
沥青质754.04C53H55NOS4332423.7226
环烷芳香烃156.22C12H126510154.38
极性芳香烃290.38C18H10S27421485.1617
饱和烃310.59C22H4620563670.9549
沥青结合料387127734.13100
石墨烯6369.28C525H6316369.28

表1：纯沥青模型与石墨烯改性沥青模型的总体组分。

针对下述方案，在沥青模型中部引入两种不同尺寸的楔形裂纹，裂纹尖端为钝形，且具有两个平行的裂纹表面，而沥青块体的中上部区域保持完整。所选的两种裂纹宽度分别为15 Å和35 Å，如图2a-b所示。选择15 Å的原因是，裂纹宽度需大于12 Å的截断距离，以避免在平衡过程中沥青分子过早自愈，同时用于研究小裂纹的极端情况。选择35 Å的原因是，裂纹宽度应大于饱和分分子长度（34 Å），以防止发生桥接效应。裂纹高度为35 Å，与模拟盒子宽度相同；裂纹深度为70 Å，与盒子长度相同。在实际情况中，观测到的微裂纹尺寸可在数微米至数毫米范围内变化，远大于本模型所采用的尺度。通常，分子动力学（MD）模拟的尺度限于100 nm量级，仍比实际裂纹尺寸小数个数量级。然而，裂纹始于纳米尺度，并随着持续变形扩展为宏观裂纹48。在纳米尺度上理解自愈机制有助于防止裂纹在宏观尺度上的扩展与进一步传播。尽管所选裂纹尺寸处于纳米量级，其结果仍对探索沥青分子的自愈行为具有重要影响和应用价值。石墨烯片层在裂纹区域中有两个常见位置：一个位于裂纹尖端上方，另一个垂直于左侧裂纹表面。研究表明，这些是含裂纹的石墨烯改性纳米复合材料中石墨烯最常见的分布位置49。

含石墨烯片层的沥青裂缝愈合示意图；尺寸单位为埃。
图2：纯沥青与石墨烯改性沥青的自愈合机理示意图。 纯沥青的自愈合模型，裂缝宽度分别为（a）15 Å 和（b）35 Å；石墨烯改性沥青的自愈合模型，其中石墨烯片层分别位于（c）裂缝尖端顶部，以及（d）垂直于裂缝表面。 请点击此处查看该图的高清版本。

在分子动力学（MD）模拟中，沥青纳米复合材料中的分子内和分子间相互作用通过一致价力场（Consistent Valence Forcefield, CVFF）50 进行描述，该力场在处理沥青和石墨烯基材料时表现出良好的适用性。CVFF 的函数形式由以下表达式给出：

分子力学方程，E_total 公式，涉及键角和非键相互作用。 1

此处，总能量 Etotal 由键合能项和非键合能项组成。键合相互作用包括共价键伸缩、键角弯曲能、扭转角旋转以及前四项中所表达的非正常键能。非键合能包括用于范德华（vdW）项的LJ-12-6函数和用于静电相互作用的库仑函数。CVFF已被广泛用于沥青材料的模拟51,52。模拟得到的密度、黏度和体积模量等物理与力学性能与实验数据吻合良好，表明CVFF具有可靠性51。CVFF不仅适用于无机材料，还成功应用于包含有机相与无机相的体系，如沥青-二氧化硅52和环氧树脂-石墨烯体系53。此外，石墨烯与沥青之间的界面相互作用也可通过CVFF进行表征36,54。由于力场选择的主要部分在于确定沥青-石墨烯界面，CVFF所描述的非键合相互作用更为可靠，这在我们之前的研究中也已考虑36。综上所述，本研究采用CVFF力场。各类原子的偏电荷通过力场指定方法计算得出。

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方案

1. 构建原子级模型

  1. 打开 Materials Studio 软件，创建五个三维原子级文档，并将这些文档分别重命名为 graphene、asphaltene、polar aromatics、naphthene aromatics 和 saturates。
  2. 在三维原子级文档中，使用 Sketch Atom 选项构建石墨烯片的晶胞，以建立石墨烯模型。
  3. 通过 Build > Symmetry 菜单中的 Supercell 选项构建最终结构。将石墨烯片的尺寸定义为 40 Å × 40 Å，该尺寸大于沥青链长度和裂纹宽度。
  4. 构建并堆积四种类型的沥青分子。
    1. 使用 Sketch Atom 选项分别绘制 asphaltene、polar aromatics、naphthene aromatics 和 saturates 的分子结构。
    2. 通过 Modules > Amorphous Cell 菜单中的 Calculation 选项，将这四种沥青分子填充至模拟盒子中。
  5. 构建含裂纹的沥青结构。
    1. 将裂纹区域在 x 方向的高度设置为与盒子高度相同，即 70 Å；在 y 方向的深度设置为盒子高度的一半，即 35 Å。
    2. 设置 z 方向上的两种裂纹宽度，分别为 15 Å 和 35 Å。使用 Delete 选项删除沥青体相中下部裂纹区域内的多余分子，同时保持上部中间区域的沥青基质不变。
  6. 构建含裂纹的石墨烯改性沥青结构。在填充步骤之前，使用 Copy + Paste 命令分别将石墨烯片插入裂纹尖端的顶部区域和左侧裂纹表面。
  7. 根据 表 1 中列出的最终组分，将沥青分子填充至模拟盒子中，以构建石墨烯改性沥青结构。
  8. 将结构文件转换为数据文件。从 Materials Studio 中将结构文件保存为包含结构信息的分子文件（*.car 和 *.mdf）。使用大规模原子/分子并行模拟器（LAMMPS）55 软件包中的 msi2lmp 工具将分子文件（*.car 和 *.mdf）转换为数据文件。在 LAMMPS 中通过 read_data 命令读取该数据文件。

2. 进行模拟

  1. 确定模拟的参数。
    1. 在输入文件中将时间步长设为 1 fs，以兼顾所进行模拟的准确性和计算效率。
    2. 将非键相互作用的截断距离设为 12 Å，该值小于模拟盒子长度的一半，以考虑周期性边界条件和计算效率。
    3. 采用粒子-粒子粒子网格（PPPM）算法描述长程库仑相互作用，并将长程求解器计算的每原子受力相对误差设为 10-5，以确保高精度。
  2. 固定裂纹轮廓。在 LAMMPS 中使用 Group Molecules 命令选择裂纹轮廓上的沥青分子，并通过 LAMMPS 中的 Fix Spring/Self 命令对这些沥青分子施加约束，以防止其移动。
  3. 实现体系平衡
    1. 在等温等压（NPT）系综下，温度设为 300 K，压力设为 1 atm，运行 500 ps，使整个模拟盒子充分弛豫。
    2. 通过使用 Thermal 命令持续监测温度、压力、密度和能量值，使沥青体相达到实验测量值41所报道的 0.95–1.05 g/cm3 的目标密度范围。
    3. 检查整个系统中势能和均方位移（MSD）的收敛情况，以确认达到完全弛豫状态。
  4. 执行自愈合过程。
    1. 将整个模拟盒子置于温度为 300 K、压力为 1 atm 的 NPT 系综下。
    2. 解除裂纹区域轮廓上沥青分子的约束。
    3. 跟踪并记录模拟盒子的尺寸以及原子坐标，并使用 Dump 命令进行后续处理。
    4. 为减小随机误差，对三个不同初始速度种子的独立构型进行三次重复模拟，并对自愈合过程中的模拟结果取平均。

3. 后处理

  1. 观察自愈行为。打开可视化工具 OVITO56 以查看模拟过程，然后加载 LAMMPS55 生成的 lammpstrj 格式的轨迹文件。使用 Render 命令记录自愈过程的快照，并追踪沥青分子的运动路径。
  2. 分析原子数量的等高线分布。从 LAMMPS 输出的轨迹文件中导出原子坐标，导入数据分析与绘图软件。将整个系统中原子的坐标投影到 yz 平面上。记录 yz 平面上不同区域的原子数量，并用不同颜色绘制等高线图。
  3. 分析原子迁移率与相对位置。
    1. 使用 Compute msd 命令，通过均方位移（MSD）分析不同沥青组分的原子迁移率。
    2. 针对石墨烯改性沥青体系，在裂纹宽度为 15 Å 和 35 Å 的系统中，使用 LAMMPS 中的 Compute rdf 命令计算石墨烯与沥青分子之间的径向分布函数（RDF）曲线，以获得其相对位置信息。
    3. 绘制 RDF 曲线，以检验沥青密度随距石墨烯片层距离的变化情况。

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结果

原子数量的轮廓
纯沥青和石墨烯改性沥青模型在 yz 平面上的原子数量轮廓如图3所示，其中颜色条从蓝色到红色表示原子数量从 0 变化到 28。图3a-c 展示了纯沥青以及在裂纹尖端和裂纹表面处由石墨烯改性的沥青纳米复合材料中，裂纹宽度为 15 Å 的结构的原子数量轮廓。对于纯沥青，大约在 300 ps 后完成完全自愈。自愈行为从裂纹尖端区域开始：在 50 ps 后，裂纹尖端周围的区域变为熔融的钝形并呈现蓝色，同时若干沥青分子在裂纹尖端中部桥接两个裂纹表面。轮廓中的绿色区域代表本体沥青，表明裂纹区域已实现完全自愈。在约 100 ps 时，裂纹区域几乎闭合，仅残留少量空隙，初始裂纹表面的颜色已转变为绿色，表明这些区域的自愈过程已完成；然而，仍存在部分蓝色和白色区域有待进一步自愈。大约在 300 ps 后，裂纹区域的大部分颜色已变为与沥青本体相同的绿色，表明自愈过程已全部完成。如

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讨论

方案部分的关键步骤如下：步骤 1.4 —— 构建并填充四种沥青分子；步骤 1.5 —— 构建含裂纹的沥青结构；步骤 2.3 —— 达到平衡状态；步骤 2.4 —— 执行自愈过程。这些步骤代表了本方案中最核心且重要的内容。为了生成所期望的插入裂纹形状，与 Materials Studio 中的常规填充方法相比，此处对填充过程进行了修改。具体而言，首先在模拟盒子内部创建并填充裂纹形状，然后将沥青分子填充至模拟盒子的其余区域。随后，删除所创建裂纹轮廓周围的多余沥青分子。分子动力学（MD）模拟的局限性在于，其时间尺度和长度尺度相对较小，通常为纳秒和纳米量级，而与之相比，有限元法等传统方法的模拟分析可达到秒级和米级57。本方法的意义在于，它能够通过捕捉纳米结构演化、分子间相互作用及分子运动，从原子层面揭示沥青及石墨烯改性沥青的自愈机制，而这些信息难以通过传统方法获得58。该自愈机制的研究可帮助科研人员和工程师在适当位置应用纳米材料，并以更高效的方式改进沥青性能。该技术未来的应用方向包括：以较为理想的方式监测分子结构，并有助于研究纳米材料其他变量的影响，...

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披露

作者声明无任何利益冲突。

致谢

作者感谢香港城市大学战略研究基金（项目编号：7005547）、中国香港特别行政区研究资助局（RGC）（项目编号： R5007-18）以及深圳市科技创新委员会（资助编号：JCYJ20170818103206501）提供的支持。

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材料

本文使用的材料清单
姓名公司目录编号评论
沥青与石墨烯的原子级模型/Materials StudioBIOVIAMaterials Studio 8.0原子级模型被用于构建分子动力学模拟。
大规模原子/分子并行模拟器软件包桑迪亚国家实验室lammps-stable20在NPT系综下达到平衡，原子模型实现自愈合。
OVITO德国德累斯顿工业大学材料科学系ä德国达姆施塔特ovito-basic-3.1.0-win64原子模型的自愈行为被可视化。
起源OriginLabOrigin 2018 64位绘制并分析轨迹中原子数量的轮廓。

参考文献

  1. Sun, D., et al. A comprehensive review on self-healing of asphalt materials: Mechanism, model, characterization and enhancement. Advances in Colloid and Interface Science. 256, 65-93 (2018).
  2. Hung, A. M., Mousavi, M., Fini, E. H. Implication of wax on hindering self-healing processes in bitumen. Applied Surface Science. 523, 146449(2020).
  3. Lv, Q., et al. Investigating the asphalt binder/mastic bonding healing behavior using bitumen bonding strength test and X-ray Computed Tomography scan. Construction and Building Materials. 257, 119504(2020).
  4. Liang, B., et al. Review on the self-healing of asphalt materials: Mechanism, affecting factors, assessments and improvements. Construction and Building Materials. 266, 120453(2021).
  5. Xu, S., et al. Self-healing asphalt review: From idea to practice. Advanced Materials Interfaces. 5, 1800536(2018).
  6. Tabaković, A., Schlangen, E. Self-healing Materials, Advances in Polymer Science. , Chapter 335 285-306 (2015).
  7. García, Á Self-healing of open cracks in asphalt mastic. Fuel. 93, 264-272 (2012).
  8. Karimi, M. M., Amani, S., Jahanbakhsh, H., Jahangiri, B., Alavi, A. H. Induced heating-healing of conductive asphalt concrete as a sustainable repairing technique: A review. Cleaner Engineering and Technology. 4, (2021).
  9. Gulisano, F., Gallego, J. Microwave heating of asphalt paving materials: Principles, current status and next steps. Construction and Building Materials. 278, 121993(2021).
  10. García, Á, Schlangen, E., Ven, M. vd, Bochove, G. v Optimization of composition and mixing process of a self-healing porous asphalt. Construction and Building Materials. 30, 59-65 (2012).
  11. Aguirre, M. A., Hassan, M. M., Shirzad, S., Daly, W. H., Mohammad, L. N. Micro-encapsulation of asphalt rejuvenators using melamine-formaldehyde. Construction and Building Materials. 114, 29-39 (2016).
  12. Su, J. -F., Qiu, J., Schlangen, E., Wang, Y. -Y. Experimental investigation of self-healing behavior of bitumen/microcapsule composites by a modified beam on elastic foundation method. Materials and Structures. 48 (12), 4067-4076 (2014).
  13. Yoo, D. Y., Kim, S., Kim, M. J., Kim, D., Shin, H. O. Self-healing capability of asphalt concrete with carbon-based materials. Journal of Materials Research and Technology-Jmr&T. 8 (1), 827-839 (2019).
  14. Qin, Z., Jung, G. S., Kang, M. J., Min Jeong, M. J. The mechanics and design of a lightweight three-dimensional graphene assembly. Science Advances. 3 (1), 1601536(2017).
  15. Jung, G. S., Yeo, J., Tian, Z., Qin, Z., Buehler, M. J. Unusually low and density-insensitive thermal conductivity of three-dimensional gyroid graphene. Nanoscale. 9 (36), 13477-13484 (2017).
  16. Campbell, P. G., Worsley, M. A., Hiszpanski, A. M., Baumann, T. F., Biener, J. Synthesis and functionalization of 3D nano-graphene materials: Graphene aerogels and graphene macro assemblies. Journal of Visualized Experiments: JoVE. (105), e53235(2015).
  17. Li, H., et al. Induction heating and healing behaviors of asphalt concretes doped with different conductive additives. Advances in Materials Science and Engineering. 2019, 1-10 (2019).
  18. Moreno-Navarro, F., Sol-Sánchez, M., Gámiz, F., Rubio-Gámez, M. C. Mechanical and thermal properties of graphene modified asphalt binders. Construction and Building Materials. 180, 265-274 (2018).
  19. Liu, J., Hao, P., Dou, Z., Wang, J., Ma, L. Rheological, healing and microstructural properties of unmodified and crumb rubber modified asphalt incorporated with graphene/carbon black composite. Construction and Building Materials. 305, 124512(2021).
  20. Wang, R., Qi, Z., Li, R., Yue, J. Investigation of the effect of aging on the thermodynamic parameters and the intrinsic healing capability of graphene oxide modified asphalt binders. Construction and Building Materials. 230, 116984(2020).
  21. Gulisano, F., Crucho, J., Gallego, J., Picado-Santos, L. Microwave healing performance of asphalt mixture containing Electric Arc Furnace (EAF) slag and Graphene Nanoplatelets (GNPs). Applied Sciences. 10 (4), 1428(2020).
  22. Li, C., Wu, S., Chen, Z., Tao, G., Xiao, Y. Improved microwave heating and healing properties of bitumen by using nanometer microwave-absorbers. Construction and Building Materials. 189, 757-767 (2018).
  23. Varma, R., Balieu, R., Kringos, N. A state-of-the-art review on self-healing in asphalt materials: Mechanical testing and analysis approaches. Construction and Building Materials. 310, 125197(2021).
  24. Lau, D., Jian, W., Yu, Z., Hui, D. Nano-engineering of construction materials using molecular dynamics simulations: Prospects and challenges. Composites Part B: Engineering. 143, 282-291 (2018).
  25. Jian, W., Lau, D. Creep performance of CNT-based nanocomposites: A parametric study. Carbon. 153, 745-756 (2019).
  26. Wang, X. Q., Jian, W., Buyukozturk, O., Leung, C. K. Y., Lau, D. Degradation of epoxy/glass interface in hygrothermal environment: An atomistic investigation. Composites Part B: Engineering. 206, 108534(2021).
  27. Jian, W., Lau, D. Understanding the effect of functionalization in CNT-epoxy nanocomposite from molecular level. Composites Science and Technology. 191, 108076(2020).
  28. Hao, H., Tam, L. -h, Lu, Y., Lau, D. An atomistic study on the mechanical behavior of bamboo cell wall constituents. Composites Part B: Engineering. 151, 222-231 (2018).
  29. Qin, R., Zhou, A., Yu, Z., Wang, Q., Lau, D. Role of carbon nanotube in reinforcing cementitious materials: An experimental and coarse-grained molecular dynamics study. Cement and Concrete Research. 147, 106517(2021).
  30. Jian, W., Wang, X., Lu, H., Lau, D. Molecular dynamics simulations of thermodynamics and shape memory effect in CNT-epoxy nanocomposites. Composites Science and Technology. 211, 108849(2021).
  31. Jing, C., et al. Regenerated and rotation-induced cellulose-wrapped oriented CNT fibers for wearable multifunctional sensors. Nanoscale. 12 (30), 16305-16314 (2020).
  32. Yazdandoost, F., Mirzaeifar, R., Qin, Z., Buehler, M. J. Multiscale mechanics of the lateral pressure effect on enhancing the load transfer between polymer coated CNTs. Nanoscale. 9 (17), 5565-5576 (2017).
  33. Doblack, B. N., Allis, T., Davila, L. P. Novel 3D/VR interactive environment for MD simulations, visualization and analysis. Journal of Visualized Experiments: JoVE. (94), (2014).
  34. Xu, M., et al. Improved chemical system for molecular simulations of asphalt. Energy & Fuels. 33 (4), 3187-3198 (2019).
  35. Xu, G., Wang, H. Molecular dynamics study of oxidative aging effect on asphalt binder properties. Fuel. 188, 1-10 (2017).
  36. Nie, F., Jian, W., Lau, D. An atomistic study on the thermomechanical properties of graphene and functionalized graphene sheets modified asphalt. Carbon. 182, 615-627 (2021).
  37. Cui, B., Gu, X., Hu, D., Dong, Q. A multiphysics evaluation of the rejuvenator effects on aged asphalt using molecular dynamics simulations. Journal of Cleaner Production. 259, (2020).
  38. Sun, W., Wang, H. Self-healing of asphalt binder with cohesive failure: Insights from molecular dynamics simulation. Construction and Building Materials. 262, 120538(2020).
  39. He, L., et al. Self-healing behavior of asphalt system based on molecular dynamics simulation. Construction and Building Materials. 254, 119225(2020).
  40. Sun, D., Lin, T., Zhu, X., Tian, Y., Liu, F. Indices for self-healing performance assessments based on molecular dynamics simulation of asphalt binders. Computational Materials Science. 114, 86-93 (2016).
  41. Li, D. D., Greenfield, M. L. Chemical compositions of improved model asphalt systems for molecular simulations. Fuel. 115, 347-356 (2014).
  42. Redelius, P., Soenen, H. Relation between bitumen chemistry and performance. Fuel. 140, 34-43 (2015).
  43. Schulze, M., Lechner, M. P., Stryker, J. M., Tykwinski, R. R. Aggregation of asphaltene model compounds using a porphyrin tethered to a carboxylic acid. Organic & Biomolecular Chemistry. 13 (25), 6984-6991 (2015).
  44. Robertson, A. W., Warner, J. H. Atomic resolution imaging of graphene by transmission electron microscopy. Nanoscale. 5 (10), 4079-4093 (2013).
  45. Yang, L., Zhou, D., Kang, Y. Rheological properties of graphene modified asphalt binders. Nanomaterials (Basel). 10 (11), 2197(2020).
  46. Zeng, W. B., Wu, S. P., Pang, L., Sun, Y. H., Chen, Z. W. The utilization of graphene oxide in traditional construction materials: Asphalt. Materials. 10 (1), 48(2017).
  47. Li, R., Xiao, F., Amirkhanian, S., You, Z., Huang, J. Developments of nano materials and technologies on asphalt materials - A review. Construction and Building Materials. 143, 633-648 (2017).
  48. Yu, T., Zhang, H., Wang, Y. Multi-gradient analysis of temperature self-healing of asphalt nano-cracks based on molecular simulation. Construction and Building Materials. 250, 118859(2020).
  49. Gao, C., Liu, T., Shuai, C., Peng, S. Enhancement mechanisms of graphene in nano-58S bioactive glass scaffold: mechanical and biological performance. Scientific Reports. 4, 4712(2014).
  50. Maple, J. R., Dinur, U., Hagler, A. T. Derivation of force fields for molecular mechanics and dynamics from ab initio energy surfaces. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America. 85 (15), 5350-5354 (1988).
  51. Xu, M., Yi, J., Feng, D., Huang, Y. Diffusion characteristics of asphalt rejuvenators based on molecular dynamics simulation. International Journal of Pavement Engineering. 20 (5), 615-627 (2019).
  52. Wang, H., Lin, E., Xu, G. Molecular dynamics simulation of asphalt-aggregate interface adhesion strength with moisture effect. International Journal of Pavement Engineering. 18 (5), 414-423 (2017).
  53. Yu, J., et al. Insights on the capillary transport mechanism in the sustainable cement hydrate impregnated with graphene oxide and epoxy composite. Composites Part B: Engineering. 173, (2019).
  54. Zhou, X., et al. Evaluation of thermo-mechanical properties of graphene/carbon-nanotubes modified asphalt with molecular simulation. Molecular Simulation. 43 (4), 312-319 (2017).
  55. Plimpton, S. Fast parallel algorithms for short-range molecular-dynamics. Journal of Computational Physics. 117 (1), 1-19 (1995).
  56. Stukowski, A. Visualization and analysis of atomistic simulation data with OVITO-the Open Visualization Tool. Modelling and Simulation in Materials Science and Engineering. 18 (1), 015012(2010).
  57. Chen, Z., Pei, J., Li, R., Xiao, F. Performance characteristics of asphalt materials based on molecular dynamics simulation-A review. Construction and Building Materials. 189, 695-710 (2018).
  58. Sun, D., Sun, G., Zhu, X., Ye, F., Xu, J. Intrinsic temperature sensitive self-healing character of asphalt binders based on molecular dynamics simulations. Fuel. 211, 609-620 (2018).

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