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Enregistrement W6989718000

Caractérisation multi-échelle des enrobés bitumineux à chaud contenant des granulats bitumineux recyclés et des bardeaux d’asphalte de post-consommation

2021· other· fr· W6989718000 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueEspace École de technologie supérieure (École de technologie supérieure) · 2021
Typeother
Languefr
Domaine
Thématique
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésContext (archaeology)Vegetation (pathology)Work (physics)Field (mathematics)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

L’utilisation des granulats bitumineux recyclés (RAP) et des bardeaux d’asphalte de postconsommation (RAS) dans la formulation des enrobés est une bonne solution permettant la réutilisation des ressources non renouvelables. Au Québec, la législation permet de réutiliser jusqu’à 20% et 3% respectivement de RAP et RAS dans les enrobés pour couches de surface. Selon la norme LC 4202, 100% du bitume RAP est mobilisable tandis que pour le RAS ce pourcentage est estimé à 25%. L’objectif principal de cette thèse est de comprendre et d’évaluer les effets de l’addition combinée de RAP et RAS sur le comportement thermomécanique des enrobés. \n \nLa recherche bibliographique a permis d’identifier les principaux axes d’étude. Plusieurs travaux présents dans la littérature mettent en doute les taux de mobilisation proposés par la norme LC 4202. Ils soulignent que l’ajout des matériaux bitumineux recyclés conduit à une rigidification de l’enrobé final, conduisant à une chute de la résistance à la fissuration thermique. Ces constatations sont liées principalement à un mélange entre le bitume neuf d’apport et les bitumes recyclés. La bibliographie a permis également d’identifier des outils d’analyses comme l’utilisation des modèles rhéologiques et les équations de passage entre liants bitumineux et enrobé. \n \nUn plan de travail multi-échelle est proposé, et comporte deux niveaux : celui du liant bitumineux (bitume et mastic) et celui de l’enrobé. D’abord à l’échelle du liant, une caractérisation conventionnelle, physico chimique et rhéologique a été réalisée sur les bitumes de bases et des mélanges entre eux. Deux lois de mélange sont proposées à l’issue de cette étude. Une loi linéaire permettant de prédire les paramètres et les caractéristiques non dépendant de la température, et une loi logarithmique pour ceux dépendant de la température. Ces lois sont également validées au niveau du mastic. Ce dernier, considéré comme le réel liant dans les enrobés, a permis de conclure que la rigidification notée à l’échelle enrobé n’est pas seulement causée par le mélange entre les bitumes, mais également par la présence d’un mastic différent par rapport à celui des enrobés neufs. Ensuite, un travail multi-échelle associant l’expérimental et la modélisation est proposé pour étudier le degré de mobilisation. Il est basé sur la caractérisation rhéologique à l’échelle de l’enrobé et l’échelle bitume, puis l’utilisation de la transformation SHStS afin d’aller d’une échelle à une autre. Il a permis de valider que le pourcentage de mobilisation des RAP est de 100% et plus que 50% pour le RAS. À l’échelle enrobé, le travail a été entrepris à différentes températures de caractérisation. Pour les températures de mise en oeuvre, l’ajout des RAP et RAS n’a montré aucun effet significatif sur la compactibilité dans les conditions d’essai étudiées. Pour les températures de service, comme prévu, une rigidification suivant des évolutions linéaires avec la teneur en matériaux recyclés est notée. Aux basses températures, des corrélations sont proposées entre les résultats d’essai de retrait thermique empêché et les résultats de module fluage calculé à partir du module complexe en utilisant des modèles rhéologiques. Cette méthode a permis de valider les craintes qui demeurent au niveau du comportement dans le domaine fragile.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,021

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,041
Tête enseignante GPT0,303
Écart entre enseignants0,262 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2021
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