Valorisation des sédiments de dragage dans des bétons autoplaçants : optimisation de la formulation et étude de la durabilité
Bibliographic record
Abstract
La demande en matériaux de construction a considérablement augmenté, dont la grande majorité est d’origine naturelle. Etant donné que ces matériaux ne sont pas renouvelables, il est essentiel de trouver des matériaux alternatifs. Les études récentes menées à l’IMT Lille Douai ont montré que les matériaux issus de dragage possèdent des propriétés pouzzolaniques intéressantes et peuvent être utilisées comme ajouts cimentaires alternatifs ou comme filler. Vu le volume important dragué annuellement, cette valorisation aura des impacts environnementaux et économiques très positifs.Les objectifs visés dans cette recherche portent sur : la valorisation des sédiments du Grand Port Maritime de Dunkerque (GPMD, France) dans les bétons autoplaçants (BAPs) comme ajouts cimentaires ; la valorisation des sédiments fluviaux du Château l’Abbaye (France) dans des mortiers comme ajouts cimentaires afin d’évaluer la mobilité et la stabilité des éléments traces métalliques ; la solidification des sables dragués des Iles-de-la-Madeline (Québec) par liant hydraulique afin de produire des roches artificielles.Dans l’ensemble, les résultats de ce travail sur les sédiments mettent en exergue la contribution substantielle de ces matériaux à l’amélioration des performances des bétons et supportent leur emploi comme ajouts cimentaires. Ces résultats contribuent à réduire l’empreinte du CO2 dans le béton, ainsi que les exploitations minières. Ils permettent de mieux comprendre le comportement des sédiments dans les bétons à partir de certaines analyses et traitements, et d’identifier les milieux agressifs convenables à l’utilisation des sédiments.
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 | 0.001 | 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".