Contribution à l'étude des résines polyuréthannes d'injection utilisées pour le traitement des infiltrations d'eau dans les tunnels en service
Bibliographic record
Abstract
Les résines polyuréthannes sont utilisées depuis longtemps avec succès pour le traitement des venues d'eau dans les tunnels en service. Une fois injectée dans les fissures d'une structure en béton, la mousse polyuréthanne forme une barrière imperméable capable de reprendre la pression de l'eau. Seulement, le comportement à long terme de ces matériaux est encore mal connu à l'heure actuelle et on ne sait pas si une telle réparation peut être durable. Au Québec, particulièrement, l'influence de la température sur le mouvement des structures en béton est très importante. Le sujet de ce mémoire porte sur l'étude du comportement de plusieurs type de résines polyuréthannes utilisées dans l'étanchéité des ouvrages souterrains. Dans le but de connaître la durabilité d'une telle réparation, une étude a été réalisée au laboratoire. Celle-ci comprenait la rupture en traction d'éprouvettes de béton fracturées artificiellement et injectées avec différents types de résines polyuréthannes aquaréactives, hydrophobes flexibles et semi-rigides. Les essais réalisés étaient des essais de traction directe et des essais en déplacement cyclique. Les résultats de ces essais ont montré une différence importante de comportement de ces matériaux selon le type de résine et suivant les conditions d'humidité du béton (saturé ou sec) rencontrées au moment de l'injection. Les produits les plus performants ont alors été sélectionnés en vue d'une application sur plusieurs chantiers d'injection, en particulier dans le cadre de la réfection des tunnels autoroutier Ville Marie, et Louis-Hippolyte-Lafontaine, à Montréal (Québec, Canada). L'étanchéité a pu ainsi être réalisée par injection de résines polyuréthannes de type hydrophobe et semi-rigide. Ces travaux de recherche ont également montré que chaque projet est bien spécifique et que, si la sélection des produits d'injection compte beaucoup pour la réussite du traitement, le choix de la méthode doit également être correctement choisie et adaptée a chaque site étudié.
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 | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| 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) | 0.002 | 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".