Caractérisation rhéologique de mastics bitumineux composés \nde fines issues de débris de construction
Bibliographic record
Abstract
Chaque année au Québec, 400 000 tonnes de résidus de criblage fin issues des débris de construction, de rénovation et de démolition (CRD) sont envoyées dans les lieux d’enfouissement technique en tant que matériau de recouvrement. \n \nL’objectif de ce projet est d’étudier l’influence des fines de post-consommation sur le comportement rhéologique des mastics bitumineux afin de trouver une voie de revalorisation de ces matériaux. Pour ce faire, 7 fines de CRD (béton, gypse, céramique, porcelaine, verre, calcaire et brique), 2 fines industrielles (chaux hydratée et argile) ainsi que 3 fines composées de matériaux de CRD combinés (2 naturels et 1 artificiel) ont été étudiées. Leurs propriétés principales (densité, granulométrie, indice de Rigden et valeur au bleu de méthylène) ont été déterminées. Pour chaque fine, des mastics ont été réalisés à partir d’un bitume PG 64H-28 et de 4 teneurs massiques en fines (20, 40, 60 et 70%). \n \nLe comportement rhéologique des mastics a été principalement étudié à partir d’essais de cisaillement dynamique et les courbes maîtresses des mastics ont été obtenues à l’aide d’une méthode basée sur les relations de Kramers-Kronig. L’utilisation du coefficient de renforcement complexe C * R permis de comparer les différents mastics, de mettre en avant l’influence de la nature des fines ainsi que de leur teneur. De plus, différents modèles prédictifs du pouvoir rigidifiant basés sur les propriétés des fines ont été étudiés. Enfin, un modèle 2S2P1D a été appliqué sur l’ensemble des mastics et une méthode améliorant la calibration du modèle est proposée. \n \nLes résultats des essais montrent que l’ajout de fines de CRD augmente la rigidité des mastics bitumineux ainsi que le module élastique. Ces résultats montrent également que la granulométrie des particules, leur indice des vides de Rigden ainsi que leur concentration dans les mastics sont les principaux paramètres qui influencent le comportement rhéologique des mastics. Enfin, il est observé que la présence de fibres dans les fines issues de résidus de criblage fin influence grandement le comportement des mastics.
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 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 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) | 0.003 | 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".