Corrosion des réseaux de distribution d'eau potable : Analyse expérimentale des facteurs influençant la dégradation des infrastructures
Bibliographic record
Abstract
Ce mémoire explore le processus de corrosion des composants métalliques au sein des réseaux de distribution d’eau (RDE), en se concentrant sur les infrastructures souterraines. La corrosion représente une menace importante pour l’intégrité structurale et la longévité des actifs souterrains, nécessitant une compréhension approfondie des facteurs qui contribuent à la corrosion sur les conduites métalliques enterrées. Des échantillons de conduites et de sol recueillis du RDE de la ville de Québec ont été analysés pour quantifier les effets de diverses propriétés du sol sur la corrosion. La tomodensitométrie (CTscan) a fourni des informations détaillées sur la structure interne et l’intégrité des échantillons, identifiant les zones de corrosion significative. La microscopie électronique à balayage (MEB) et la spectroscopie à dispersion d’énergie (EDS) ont ensuite été utilisées pour examiner ces zones afin de caractériser les produits de corrosion et leur composition élémentaire. L’analyse a révélé que la résistivité et la teneur en humidité du sol influencent significativement la corrosion des métaux enterrés. En particulier, la corrosion graphitique a été identifiée comme le type de corrosion dominant dans les conduites en fonte grise (FG), exacerbée par la présence d’ions agressifs tels que le chlorure. Les conduites en fonte ductile (FD), en revanche, ont présenté un taux élevé de corrosion localisée. Les images du CT-scan ont révélé que les conduites en FG présentaient une structure plus poreuse et plus hétérogène en raison de la corrosion graphitique, tandis que les conduites en FD montraient une structure plus uniforme et plus dense, suggérant une meilleure résistance à la corrosion. L’analyse des échantillons de sol a souligné l’influence des conditions environnementales, telles que la résistivité et le drainage, sur la corrosion.
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) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 0.000 |
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.
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".