Caractérisation des propriétés mécaniques et environnementales de granulats provenant de résidus de dragage
Bibliographic record
Abstract
Afin de stabiliser l'érosion littorale, la valorisation des résidus de dragage pour le remblaiement des berges représente une option intéressante. Afin d'en évaluer le potentiel, des granulats à base de résidus de dragage ayant différentes proportions eau/ciment ont été confectionnés. La visée de ce projet est donc de caractériser les propriétés mécaniques et environnementales de ces granulats. Les sédiments proviennent du port de Dunkerque en France et, selon la législation française, ne sont pas considérés comme étant pollués. Ces derniers ont une forte teneur en eau, se chiffrant de 150 à 200 %. La première étape est donc d'en réduire la teneur en eau à l'aide d'un procédé de décantation jusqu'à la limite de liquidité, soit 110 %, pour faciliter les manipulations ultérieures. Ensuite, les sédiments sont malaxés en ajoutant une proportion de ciment prédéterminée afin d'obtenir six formulations ayant un rapport eau/ciment variant de 1 à 4. La troisième étape est la confection des granulats par le biais d'une extrudeuse produisant des boudins de sédiments qui sont ensuite coupés pour en faire des granulats d'environ 30 mm de diamètre. Ces granulats reposent en salle climatisée, afin de conserver leur humidité, pour une cure de 7 et 90 jours. Apres ce murissement, les granulats sont soumis à quatre essais mécaniques selon les normes françaises : l'essai de fragmentabilité, de Los Angeles, Micro-Deval et de dégradabilité. Une analyse des métaux est aussi effectuée sur les cinq premières formules de granulats afin de les comparer aux critères de rejet français et canadiens. Ces tests permettent de constater qu'à sept jours, le comportement mécanique des différentes formulations étudiées est dépendant du rapport eau/ciment. Les formules ayant un rapport eau/ciment de 3 et 4 n'ont pas développé de résistance en 7 jours. A 90 jours, les valeurs des résultats des différents essais ne varient pratiquement plus en fonction de la proportion de ciment dans les sédiments. A la lumière des résultats obtenus, le matériau est considéré peu fragmentable et peu dégradable. Selon les normes en vigueur, les granulats de résidus de dragage pourront être valorisés sur les berges en France, mais une telle valorisation n'est légalement pas envisageable au Québec selon la réglementation actuelle.
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 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 0.000 |
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.
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".