Description du projet :
Les agrégats naturels (graviers et sables) pour la production de béton sont de moins en moins accessibles en Suisse, car les dépôts deviennent occupés par l'habitat et l'excavation des rivières est fortement régulée. Parallèlement, les déchets de construction et de démolition (DCD) ' qui comprennent de grandes quantités de déchets minéraux granulaires (béton, briques, et autres matériaux céramiques concassés) ' constituent le flux de déchets le plus important. Même lorsque les DCD sont bien triés (pour le recyclage), la réutilisation de la fraction minérale reste un défi majeur. De grandes quantités sont stockées à un coût d'opportunité élevé ou utilisées dans des applications de faible valeur.
L'utilisation des DCD minéraux comme agrégats recyclés pour le béton (recycled aggregate concrete, RC) a un grand potentiel écologique et économique. Mais, les approches actuelles de définition et d'optimisation des recettes RC sont empiriques par défaut et nécessitent des travaux coûteux et fastidieux. L'impact des agrégats recyclés sur les performances physique, écologique et économique du RC est un phénomène multifactoriel complexe, influencé par plus de dix propriétés des agrégats. Toutes ces propriétés sont affectées négativement par des résidus de pâte de ciment adhérant aux agrégats, dont la concentration et les caractéristiques varient significativement entre les différentes sources de DCD. Ainsi, les résultats d'un développement empirique traditionnel sont spécifiques au stock de DCD utilisé et ne peuvent à priori pas être transposés à d'autres sources.
Dans le cas des agrégats fins (fine recycled aggregates, FRA), où la concentration en résidus de ciment est notoirement plus élevée, ces approches sont inadaptées aux reformulations récurrentes nécessaires pour répondre aux fortes variations des sources de DCD et, donc, pour permettre leur utilisation à grande échelle en remplacement des agrégats naturels. Pour ceci, Il faut se réorienter : du développement de formulations spécifiques, à celui de méthodes et d'outils pour les trouver plus efficacement. A savoir aussi qu'actuellement, les agrégats fins (< 16 mm) issus des DCD sont fortement sous-exploités, pour les raisons exposées ci-dessus, mais ils représentent entre 70% et 80% du volume de béton.
L'objectif principal de ce projet est de contribuer au développement de nouveaux outils adaptatifs de formulation de recettes RC capables de traiter efficacement la grande variabilité des agrégats recyclés fins. Pour ce faire, nous appliquons des techniques d'apprentissage automatique (Machine Learning, ML) à des images de FRA variées associées à certaines de leurs données physiques, ainsi qu'à des bases de données étendues de performances mécaniques de RC. En parallèle à ces outils spécifiques, un calculateur d'écobilan contenant les marqueurs environnementaux les plus pertinents au RC est développé.
Ce projet complète de manière significative l'exploration méthodologique initiée dans le projet ORCADEMO (Optimised Recycled Concrete mix design by Artificial intelligence image processing of DEMOlition waste) avec le financement du Smart Living Lab Fribourg, sur trois fronts, en permettant :
1. d'établir la base méthodologique pour la prédiction holistique de l'impact environnemental des recettes RC.
2. d'explorer davantage le potentiel de techniques d'imagerie appliquées à des photos de granulats pour développer des outils facilitant la formulation de bétons recyclés.
3. d'élargir considérablement la base de données utilisée pour entraîner les outils prédictifs, grâce à l'extension de la campagne d'évaluation empirique à des sources supplémentaires d'agrégats recyclés mixtes et des bases de données provenant de la littérature ou de producteurs de béton.
Equipe de recherche au sein de la HES-SO:
Périsset Blaise
, Citherlet Stéphane
, Favre Didier
, Zwicky Daia
, Eicher Sara
, Chabbi Houda
, Ruffieux Killian
, Fringeli Samuel
, Guinchard Basile
, Maillard Philippe
, Pauletta Stefano
, Frossard Mija
, Cau Sonia Anselmina
, Ston Julien
Partenaires académiques: FR - EIA - Institut iCoSys; FR - EIA - Institut iTEC; iE
Durée du projet:
16.03.2023 - 14.03.2025
Montant global du projet: 220'000 CHF
Statut: Terminé
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