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Record W6987133025

Sensibilité à l'eau et résistance au gel-dégel des enrobés bitumineux avec granulats de verre recyclé

2018· other· fr· W6987133025 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenueEspace École de technologie supérieure (École de technologie supérieure) · 2018
Typeother
Languagefr
Field
Topic
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsNature ConservationRoad constructionTransport infrastructure
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Le verre peut être recyclé de façon infinie en le réutilisant dans la fabrication de nouveaux produits de verre. Or, au Québec le processus de cueillette des matières recyclables fait en sorte que les différents types de verre se brisent et se mélangent aux autres matières recycles tells que le carton, le papier, le plastique, etc. Pour réutiliser le verre dans la fabrication de nouveaux produits, le verre doit être exempt de détritus et classé en fonction du type de verre et de la couleur. La majorité des centres de tri en Amérique du Nord ne disposent pas de l’équipement requis pour obtenir un verre propre et le classer en fonction de la couleur, on utilise alors le verre recyclé comme matériau de recouvrement journalier dans les sites d’enfouissement. Des projets de recherche sont à l’étude afin de trouver des alternatives à l’enfouissement du verre. L’idée d’utiliser du verre comme granulats dans les enrobés est à l’étude au Laboratoire des Chaussées et Matériaux Bitumineux (LCMB) de l’École de Technologie Supérieure (ÉTS). \n \nIl est connu que l’ajout de granulats de verre rend les enrobés bitumineux plus sensible au dommage dû à l’eau. L’hypothèse de base pour expliquer ce phénomène est que l’adhérence entre le bitume et les granulats de verre est inférieure à celle entre le bitume et les granulats conventionnels. Le travail entrepris dans le cadre de cette thèse visait à étudier la sensibilité à l’eau ainsi que la résistance au gel-dégel d’enrobés avec granulats de verre. Pour ce faire, l’étude s’est divisée en deux volets. Dans un premier temps, le potentiel d’adhérence de différentes combinaisons bitume-granulat a été mesuré au moyen d’un essai d’arrachement. Les combinaisons ont été testées en condition sèche et après 7 jours de conditionnement humide (60°C). Par la suite, l’évaluation des propriétés viscoélastiques linéaires (VEL) d’éprouvettes d’enrobés avec différents dosages en verre et en chaux hydratée s’est fait au moyen de l’essai de module complexe suivant différent conditionnements (sec, après conditionnement humide, après cycles de gel-dégel répétés). Les résultats d’essais d’arrachement ont montré que les combinaisons bitumes polymères et granulats de verre étaient moins sensible au vieillissement (oxydation) que les combinaisons bitumes pur et granulats de verre. Pour les essais de module complexe, la modélisation des résultats expérimentaux en condition sèche avec le modèle rhéologique 2S2P1D s’est faite avec une bonne approximation. De plus, la comparaison des résultats expérimentaux avec les valeurs simulées 2S2P1D s’est avérée très efficace pour apprécier l’effet des divers conditionnements sur les propriétés VEL. Notamment, les résultats ont montré que la chaux hydratée améliore significativement la résistance au dommage dû à l’eau et aux cycles de gel-dégel.

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)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.001
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 score0.007
Threshold uncertainty score0.013

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0000.000
Scholarly communication0.0010.001
Open science0.0000.000
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0040.001

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.

Opus teacher head0.017
GPT teacher head0.283
Teacher spread0.266 · 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
Published2018
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