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Record W105926800

Étude technico-économique de la stabilisation à la chaux des sols argileux en voirie forestière

2001· article· fr· W105926800 on OpenAlexaboutno aff
Glen Légère

Bibliographic record

VenueEspace École de technologie supérieure (École de technologie supérieure) · 2001
Typearticle
Languagefr
FieldEngineering
TopicForest Biomass Utilization and Management
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsForestryPolitical scienceHumanitiesArtGeography
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Les applications de produits stabilisants sur sols peu portants sont monnaie courante dans les ouvrages de génie civil, et en particulier en voirie. Cependant, peu de compagnies forestières canadiennes ont recours à des travaux semblables sur les routes forestières construites sur des sols argileux.
\n
\nLes chemins forestiers ont toujours été construits à un coût très faible avec des standards minimums. Cette façon de faire impose néanmoins l'arrêt du transport du bois durant les périodes de pluie intense et de dégel. Cette contrainte va à l'encontre de la volonté des usines de transformation de réduire les inventaires de bois, d'augmenter la fraîcheur des bois les approvisionnant et par le fait même d'en améliorer la qualité. Il est donc nécessaire de leur fournir des solutions efficaces pour construire et maintenir leur réseau routier carrossable en tout temps, en particulier sur les sols peu portants.
\n
\nCe mémoire dresse une revue bibliographique exhaustive des techniques et des produits stabilisants utilisés à l'échelle mondiale. Il présente une étude de cas qui repose sur cette revue bibliographique ainsi que des essais en laboratoire et sur le terrain, sur des sols argileux stabilisés selon divers dosages de chaux. Un modèle de conception de chaussée non-revêtue, basé sur les résultats de stabilisation obtenus dans ces analyses, est également présenté afin de guider les compagnies forestières vers un choix éclairé sur la technique à utiliser. Pour conclure, une analyse de rentabilité économique est établie.
\n
\nEn se basant sur les résultats de la revue biliographique, la chaux a été choisie comme étant le produit le plus approprié pour le sol à l'étude. En effet, des essais menés en laboratoire ont permis d'obtenir un «California Bearing Ratio» (CBR) de 56 avec 3% de chaux, soit 5 fois plus que la valeur initiale de l'argile non-traitée. En chantier, les meilleurs résultats ont également été obtenus à une teneur en chaux de 3%, soit un CBR de 16 comparativement à 10 pour une section non-traitée. Des tests statistiques confirment qu'il existe une différence significative entre ces deux moyennes. Par contre, bien que ce CBR soit 60% plus élevé que celui mesuré sur la section non-traitée, les valeurs étaient statistiquement très variables. La variabilité des résultats est expliquée par l'hétérogénéité du traitement principalement attribuée à un mauvais malaxage du sol en place. D'autres éléments pouvant également avoir influencé l'efficacité du traitement sont: l'épandage de la chaux, la teneur en eau de l'argile et l'homogénéité de l'argile.
\n
\nUne analyse économique a permis d'obtenir une distance optimum à partir d'un banc d'emprunt pour laquelle les coûts de construction incluant une stabilisation à la chaux sont égaux à ceux d'une méthode de construction traditionnelle. En effet, cette distance est de 8.5 km, pour un coût de construction de 25 700$/km pour une fondation stabilisée ayant un CBR de 15. Au-delà de cette distance, il est donc plus économique de stabiliser le sol.
\n
\nLes travaux réalisés par l'auteur dans le cadre de ce mémoire ont été effectués dans le cadre d'un projet de recherche au sein du département de transport et de voirie de l'Institut canadien de recherches en génie forestier (FERIC). Les essais de laboratoire ont été réalisés à l'École de technologie supérieure (ÉTS) et les travaux de terrain ont été réalisés à Iroquois-Falls (Ontario) par Abitibi-Consolidated, à la demande et sous la supervision de l'auteur.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.003
metaresearch head score (Gemma)0.006
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies, Research integrity
Consensus categoriesMeta-epidemiology (narrow), Research integrity
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Simulation or modeling · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.464
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0030.006
Meta-epidemiology (narrow)0.0020.002
Meta-epidemiology (broad)0.0020.001
Bibliometrics0.0020.004
Science and technology studies0.0010.004
Scholarly communication0.0010.001
Open science0.0040.002
Research integrity0.0060.004
Insufficient payload (model declined to judge)0.0000.000

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.014
GPT teacher head0.257
Teacher spread0.243 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; both teacher heads agree on what is shown here.

Study designSimulation or modeling
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations0
Published2001
Admission routes1
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