{"id":1978,"date":"2025-04-17T07:51:28","date_gmt":"2025-04-17T07:51:28","guid":{"rendered":"http:\/\/www.unilim.fr\/labex_sigmalim\/?p=1978"},"modified":"2025-04-17T07:56:03","modified_gmt":"2025-04-17T07:56:03","slug":"prediction-de-la-resistance-mecanique-des-ciments-bas-carbone-a-base-dargiles-calcinees-basee-sur-lintelligence-artificielle","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.unilim.fr\/labex_sigmalim\/2025\/04\/17\/prediction-de-la-resistance-mecanique-des-ciments-bas-carbone-a-base-dargiles-calcinees-basee-sur-lintelligence-artificielle\/","title":{"rendered":"[Publication] Pr\u00e9diction de la r\u00e9sistance m\u00e9canique des ciments bas carbone \u00e0 base d\u2019argiles calcin\u00e9es, bas\u00e9e sur l\u2019intelligence artificielle"},"content":{"rendered":"

Les ciments \u00e0 base d’argiles calcin\u00e9es poss\u00e8dent un important potentiel pour contribuer \u00e0 r\u00e9duire de mani\u00e8re significative l’empreinte carbone du secteur de la production de ciment. Cette nouvelle g\u00e9n\u00e9ration de ciment a notamment re\u00e7u une attention particuli\u00e8re de la part de l’industrie et des chercheurs en tant qu’option potentielle pour r\u00e9duire les \u00e9missions de CO2<\/sub> provenant de la production de Ciment Portland Ordinaire (OPC) compos\u00e9 de clinker (constituant du ciment obtenu par un traitement thermique d’un m\u00e9lange d\u2019environ 80% de calcaire et 20% d\u2019argile). Alors que la fabrication du clinker Portland n\u00e9cessite un traitement thermique \u00e0 environ 1450 \u00b0C, la calcination d’argile – pouvant substituer une partie du clinker – se fait entre 600 et 900 \u00b0C, ce qui permet de r\u00e9duire la consommation d’\u00e9nergie et les \u00e9missions de CO2<\/sub> de 35 \u00e0 40 %.<\/p>\n

L\u2019exploitation du potentiel des ciments \u00e0 base d’argiles calcin\u00e9es est pourtant limit\u00e9e par la complexit\u00e9 inh\u00e9rente \u00e0 la mod\u00e9lisation de ses propri\u00e9t\u00e9s m\u00e9caniques \u00e0 l’aide de mod\u00e8les empiriques. En effet, le comportement sp\u00e9cifique et dynamique de l’hydratation du ciment et la compr\u00e9hension incompl\u00e8te de la r\u00e9activit\u00e9 pouzzolanique ne sont pas compatibles avec les mod\u00e8les de calculs et de mod\u00e9lisations habituels. De plus, au cours des derni\u00e8res d\u00e9cennies, des m\u00e9thodes l\u2019utilisation de l’intelligence artificielle, telles que l’apprentissage automatique, ont \u00e9t\u00e9 utilis\u00e9es pour pr\u00e9dire les propri\u00e9t\u00e9s des mat\u00e9riaux en fonction de leur composition et des param\u00e8tres de synth\u00e8se. L’approche de l’apprentissage automatique consiste \u00e0 alimenter un algorithme avec des donn\u00e9es d’entr\u00e9e afin de cr\u00e9er des mod\u00e8les qui optimisent les propri\u00e9t\u00e9s des mat\u00e9riaux. L’apprentissage automatique a \u00e9t\u00e9 appliqu\u00e9 dans de nombreuses \u00e9tudes ax\u00e9es sur la pr\u00e9diction des propri\u00e9t\u00e9s des mat\u00e9riaux cimentaires, qui constituent un domaine de recherche \u00e9mergent. Cependant, pr\u00e9dire avec pr\u00e9cision les propri\u00e9t\u00e9s techniques de ce ciment \u00e0 faible teneur en carbone reste complexe en raison des nombreux param\u00e8tres impliqu\u00e9s dans les processus de formulation et de durcissement, un d\u00e9fi scientifique qu\u2019une \u00e9quipe de chercheurs de l\u2019IRCER et de l\u2019institut XLIM, avec le soutien du LABEX \u2211-LIM, a relev\u00e9.<\/p>\n

En effet, ces travaux mettent en \u00e9vidence l’application de mod\u00e8les d’apprentissage automatique pour pr\u00e9dire la r\u00e9sistance \u00e0 la compression du ciment d’argile calcin\u00e9. L’\u00e9valuation de sept algorithmes d’apprentissage automatique supervis\u00e9 en tenant compte de quatorze caract\u00e9ristiques d’entr\u00e9e, (notamment les pourcentages d’argile, de ciment Portland et de calcaire, la composition chimique exprim\u00e9e sous forme de rapports de r\u00e9activit\u00e9, les conditions de calcination de l’argile et les conditions de durcissement) et l’entra\u00eenement sur un ensemble de donn\u00e9es de 323 m\u00e9langes ont permis de constater que la mise \u00e0 l’\u00e9chelle des caract\u00e9ristiques est cruciale pour une analyse interpr\u00e9table de l’importance des caract\u00e9ristiques. Ces r\u00e9sultats ont d\u00e9montr\u00e9 que le mod\u00e8le entra\u00een\u00e9 peut pr\u00e9dire avec pr\u00e9cision la r\u00e9sistance \u00e0 la compression du ciment argileux calcin\u00e9 avec une erreur absolue moyenne de 2,5 MPa. Le mod\u00e8le XGboost, apparu comme le pr\u00e9dicteur le plus pr\u00e9cis parmi les mod\u00e8les \u00e9valu\u00e9s pour la r\u00e9sistance \u00e0 la compression, a r\u00e9v\u00e9l\u00e9 l’influence significative du rapport alumine\/silice des argiles sur la r\u00e9sistance \u00e0 la compression des ciments d’argile calcin\u00e9s. En outre, des plages de composition int\u00e9ressantes ont \u00e9t\u00e9 identifi\u00e9es pour les mati\u00e8res premi\u00e8res, offrant des pistes potentielles pour une optimisation plus pouss\u00e9e de ces ciments. Cette approche d’apprentissage automatique s’est \u00e9galement align\u00e9e sur les r\u00e9sultats exp\u00e9rimentaux publi\u00e9s dans la litt\u00e9rature, montrant une diminution de la r\u00e9sistance au-dessus de 920 \u00b0C, ce qui est coh\u00e9rent avec les r\u00e9sultats exp\u00e9rimentaux rapport\u00e9s dans la litt\u00e9rature.<\/p>\n

En conclusion, ces travaux novateurs ont permis de valider l’application de l’apprentissage automatique pour pr\u00e9dire la r\u00e9sistance \u00e0 la compression du ciment d’argile calcin\u00e9, ce qui constitue une premi\u00e8re \u00e9tape importante vers la conception de nouvelles compositions potentielles et optimis\u00e9es. Les \u00e9tudes futures se concentreront sur la pr\u00e9diction des propri\u00e9t\u00e9s de rh\u00e9ologie et de durabilit\u00e9 du ciment d’argile calcin\u00e9e \u00e0 l’aide de techniques d’apprentissage automatique.<\/p>\n

En outre, Il est important de noter que l’empreinte carbone des compositions pr\u00e9dites par le mod\u00e8le d’apprentissage automatique n\u00e9cessite une \u00e9valuation compl\u00e8te du cycle de vie, ce qui va au-del\u00e0 de la question de recherche sp\u00e9cifique de cet article.<\/p>\n

 <\/p>\n

\"\"<\/a><\/p>\n

L\u00e9gende. R\u00e9sum\u00e9 graphique<\/em> du mod\u00e8le de pr\u00e9diction de la r\u00e9sistance \u00e0 la compression des ciments argileux calcin\u00e9s \u00e0 base de calcaire, bas\u00e9e sur l’apprentissage automatique<\/em><\/p>\n

 <\/p>\n

Informations relatives \u00e0 la publication<\/u><\/strong><\/p>\n

Journal : Journal of Building Engineering – Volume 76<\/strong><\/p>\n

Date de publication :<\/strong> 1 Octobre 2023<\/strong><\/p>\n

Auteurs : Yassine El Khessaimi (Institut XLIM, UMR 7252 CNRS\/Universit\u00e9 de Limoges \u2013 IRCER, UMR CNRS 7315 CNRS\/Universit\u00e9 de Limoges – Limoges, France), Youssef El Hafiane (IRCER, UMR CNRS 7315 CNRS\/Universit\u00e9 de Limoges – Limoges, France), Agn\u00e8s Smith (IRCER, UMR CNRS 7315 CNRS\/Universit\u00e9 de Limoges – Limoges, France), Claire Peyratout (IRCER, UMR CNRS 7315 CNRS\/Universit\u00e9 de Limoges – Limoges, France), Karim Tamine (Institut XLIM, UMR 7252 CNRS\/Universit\u00e9 de Limoges – Limoges, France), Samir Adly (Institut XLIM, UMR 7252 CNRS\/Universit\u00e9 de Limoges – \u00a0Limoges, France), Moulay Barkatou (Institut XLIM, UMR 7252 CNRS\/Universit\u00e9 de Limoges, Limoges, France)<\/strong><\/p>\n

Lien : <\/strong>https:\/\/doi.org\/10.1016\/j.jobe.2023.107062<\/strong><\/a>\u00a0 <\/strong><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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