Valorisation des granulats de béton recyclé et des granulats de verre recyclé dans les pavages industriels en béton compacté au rouleau
Bibliographic record
Abstract
Au Québec, des milliers de tonnes de résidus de béton sont issus de la démolition des infrastructures et des milliers de tonnes de verre sont récupérés annuellement. Seulement près de la moitié de ces résidus sont réutilisés. La pression pour trouver des applications potentielles permettant une réutilisation optimale de ces résidus de démolition est grandissante. Dans un contexte de développement durable, la ville de Montréal a comme défi de réutiliser tous les matériaux de démolition qu’elle génère et tout le verre qu’elle récupère. Ce projet de recherche, financé par la ville de Montréal, s’inscrit donc dans une perspective de valorisation des matériaux recyclés et de développement de matériaux innovants et durables. L’objectif de cette étude de recherche est d’étudier et d’évaluer les divers potentiels d’application des granulats de béton recyclé et des granulats de verre recyclé dans les bétons compactés au rouleau. Le programme d’essais réalisé dans le cadre de cette étude comporte quatre phases. Dans un premier temps, des essais réalisés sur les matériaux recyclés ont permis de mieux les caractériser afin de formuler des mélanges de BCR optimaux. Par la suite, les propriétés à l’état frais et les propriétés mécaniques des BCR ont été réalisées en laboratoire. L’analyse de ces propriétés a permis de déterminer un taux de remplacement optimal. Ce taux de remplacement a été utilisé afin d’évaluer l’impact sur la durabilité des mélanges. Finalement, des analyses sommaires ont été réalisées afin de démontrer l’impact économique et environnemental d’un remplacement granulaire par des MR-2 dans les BCR. Les travaux de recherches ont montré qu’un remplacement granulaire par des matériaux recyclés affecte les propriétés à l’état frais, les propriétés mécaniques et la durabilité des BCR. Il a été montré qu’un taux de remplacement de ± 40 % dans le cas des granulats de béton recyclé et de ± 25 % dans le cas des granulats de verre recyclés permet d’obtenir un BCR présentant des propriétés satisfaisantes. Finalement, des analyses sommaires démontrent que l’utilisation de matériaux recyclés dans les BCR est profitable tant en matière économique et qu’en matière environnementale.
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 machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 0.001 |
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.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
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".