Caractérisation multi-échelle des enrobés bitumineux à chaud contenant des granulats bitumineux recyclés et des bardeaux d’asphalte de post-consommation
Bibliographic record
Abstract
L’utilisation des granulats bitumineux recyclés (RAP) et des bardeaux d’asphalte de postconsommation (RAS) dans la formulation des enrobés est une bonne solution permettant la réutilisation des ressources non renouvelables. Au Québec, la législation permet de réutiliser jusqu’à 20% et 3% respectivement de RAP et RAS dans les enrobés pour couches de surface. Selon la norme LC 4202, 100% du bitume RAP est mobilisable tandis que pour le RAS ce pourcentage est estimé à 25%. L’objectif principal de cette thèse est de comprendre et d’évaluer les effets de l’addition combinée de RAP et RAS sur le comportement thermomécanique des enrobés. \n \nLa recherche bibliographique a permis d’identifier les principaux axes d’étude. Plusieurs travaux présents dans la littérature mettent en doute les taux de mobilisation proposés par la norme LC 4202. Ils soulignent que l’ajout des matériaux bitumineux recyclés conduit à une rigidification de l’enrobé final, conduisant à une chute de la résistance à la fissuration thermique. Ces constatations sont liées principalement à un mélange entre le bitume neuf d’apport et les bitumes recyclés. La bibliographie a permis également d’identifier des outils d’analyses comme l’utilisation des modèles rhéologiques et les équations de passage entre liants bitumineux et enrobé. \n \nUn plan de travail multi-échelle est proposé, et comporte deux niveaux : celui du liant bitumineux (bitume et mastic) et celui de l’enrobé. D’abord à l’échelle du liant, une caractérisation conventionnelle, physico chimique et rhéologique a été réalisée sur les bitumes de bases et des mélanges entre eux. Deux lois de mélange sont proposées à l’issue de cette étude. Une loi linéaire permettant de prédire les paramètres et les caractéristiques non dépendant de la température, et une loi logarithmique pour ceux dépendant de la température. Ces lois sont également validées au niveau du mastic. Ce dernier, considéré comme le réel liant dans les enrobés, a permis de conclure que la rigidification notée à l’échelle enrobé n’est pas seulement causée par le mélange entre les bitumes, mais également par la présence d’un mastic différent par rapport à celui des enrobés neufs. Ensuite, un travail multi-échelle associant l’expérimental et la modélisation est proposé pour étudier le degré de mobilisation. Il est basé sur la caractérisation rhéologique à l’échelle de l’enrobé et l’échelle bitume, puis l’utilisation de la transformation SHStS afin d’aller d’une échelle à une autre. Il a permis de valider que le pourcentage de mobilisation des RAP est de 100% et plus que 50% pour le RAS. À l’échelle enrobé, le travail a été entrepris à différentes températures de caractérisation. Pour les températures de mise en oeuvre, l’ajout des RAP et RAS n’a montré aucun effet significatif sur la compactibilité dans les conditions d’essai étudiées. Pour les températures de service, comme prévu, une rigidification suivant des évolutions linéaires avec la teneur en matériaux recyclés est notée. Aux basses températures, des corrélations sont proposées entre les résultats d’essai de retrait thermique empêché et les résultats de module fluage calculé à partir du module complexe en utilisant des modèles rhéologiques. Cette méthode a permis de valider les craintes qui demeurent au niveau du comportement dans le domaine fragile.
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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) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| 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".