L’utilisation du verre de recyclage dans les matériaux cimentaires et alcali-activés
Bibliographic record
Abstract
Cet article présente un bilan de plusieurs travaux montrant qu’il est possible de valoriser le verre issu du recyclage dans les matériaux cimentaires et alcali-activés. En matrice cimentaire, le verre de recyclage présente une activité pouzzolanique qui augmente avec la finesse de ses particules. Néanmoins, il n’est pas nécessaire de l’utiliser uniquement sous forme de fines pour sa valorisation. Ainsi, jusqu’à un diamètre moyen de grain voisin de 1mm, aucun gonflement dû à la réaction alcali-silice n’apparait. Pour des diamètres supérieurs, la combinaison de sable de verre avec des fines de verre permet de limiter les expansions des mortiers dû à l’alcali-réaction des grosses particules supérieures à 1mm. L’utilisation combinée des fines et des granulats de verre permet donc de concilier les réactions pouzzolanique et alcali-silice au sein de la même matrice. En milieu alcali-activé, le verre permet d’obtenir de fortes résistances à long terme, mais parmi les 5 activants étudiés (ciment, silicate de sodium, carbonate de sodium, hydroxyde de sodium, hydroxyde de potassium), seul le ciment permet d’obtenir des résistances à la compression à jeune âge (2 et 7 jours) à température ambiante, probablement grâce à la seule activité hydraulique du ciment. Avec les autres activants, une température de 40°C ou 60°C est nécessaire mais suffisante pour obtenir des résistances à jeune âge très élevées, essentiellement quand du verre très fin est utilisé.
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 | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 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".