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Record W4392897530

Biocicatrisation des structures en béton par injection et aspersion de milieux rhéofluidifiants inoculés

2022· dissertation· fr· W4392897530 on OpenAlexaboutno aff
Adrien Perrin

Bibliographic record

Venuetheses.fr (ABES) · 2022
Typedissertation
Languagefr
FieldEarth and Planetary Sciences
TopicBuilding materials and conservation
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsThinningShear (geology)InoculationGeotechnical engineeringShear thinningMaterials scienceComposite materialGeologyStructural engineeringEngineeringHorticultureRheologyBiologyGeographyForestry
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Le béton, le matériau de construction le plus utilisé au monde, peut s’altérer au contact de son environnement, conduisant à générer des fissures et à réduire la durabilité des ouvrages. La méthode de réparation des fissures fines la plus utilisée actuellement est l’injection de résines (époxy, polyuréthanes, etc.). Cependant, il s’agit d’une technique polluante, de courte durée et parfois peu compatible avec le béton. L’objectif de cette thèse est de développer une méthode de réparation biologique applicable à des ouvrages réels en injectant une formulation inoculée pour colmater une fissure avec un composite formé de carbonate de calcium biosourcé et de biofilm. Deux éléments ont été développés : un inoculum microbien et un outil prédictif permettant la production de formulations épaissies rhéofluidifiantes adaptées à la taille de la fissure à traiter. 
\nL’inoculum microbien est un consortium de micro-organismes indigènes adaptés aux matériaux cimentaires. Il a une croissance rapide et permet la production significative de calcite et de vatérite à partir de lactate de calcium dans les conditions environnementales d’un ouvrage en béton (20°C et pH de surface alcalin). L’outil prédictif a permis la production de formulations injectables et biocompatibles dans des fissures allant de 40 à 1000 µm. Une formulation sélectionnée, en association avec le consortium microbien, a été injectée dans des mortiers fissurés en conditions de laboratoire (20°C, 100% d’humidité relative). Une injection de la formulation épaissie inoculée a permis de réduire l’ouverture apparente de fissures fines (de l’ordre de 100 µm) de 84-90% et de fissures moyennes (250 et 450 µm) de 77-78%. Le système de biocicatrisation a été utilisé pour bioréparer deux fissures de l’ordre de 400 µm dans une dalle en béton fissurée (1 x 2 x 0,15 m) en conditions de laboratoire (20°C). Les résultats obtenus ont montré une réduction de la perméabilité à l’eau de 99% pour les deux fissures avec une confirmation que le matériau de colmatage est bien de nature biologique. Deux méthodes d’injection adaptées à des fissures sèches et humides ont été développées. Elles ont permis de tester le système de biocicatrisation sur des fissures d’ouvrages réels : la maquette VeRCoRs d’EDF (Electricité De France) à Moret-Loing-et-Orvanne, France (fissures sèches), qui reproduit à l’échelle 1/3 une enceinte de réacteur nucléaire et un barrage de la centrale hydroélectrique d’Hydro-Sherbrooke à Weedon, CANADA (fissures humides). Ces deux essais ont montré des résultats prometteurs et constituent une preuve de concept de cette technique de biocicatrisation par injection.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.000
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Bench or experimental · Consensus signal: Bench or experimental
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.001
Threshold uncertainty score0.003

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0000.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0000.000
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0000.000
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0010.000

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 head0.026
GPT teacher head0.263
Teacher spread0.237 · 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; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designBench or experimental
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".

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Citations0
Published2022
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