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Détermination de la composition des granulats recyclés par une méthode automatisée basée sur le deep learning et évaluation de leur capacité de stockage de CO2 Jean David LAU HIU HOONG
Description
Directeur :
Abdelkarim AÏT-MOKHTAR, Jérôme LUX, Pierre-Yves MAHIEUX, Philippe TURCRY
Date de début :
01/10/2017
Date de fin :
30/09/2020
Résumé
Les granulats recyclés (GR) sont des matériaux multi-composants. La norme NF EN 933-11 impose un tri manuel pour obtenir leur composition mais cette technique est chronophage. Actuellement, je développe un outil de caractérisation afin de déterminer la composition des GR en temps réel et de manière automatisée. Ma méthode repose sur l’utilisation d’une forme d’intelligence artificielle, le deep learning, pour analyser des photos de GR et donner la nature et la masse de chaque grain. En outre, je développe une cellule de carbonatation pour évaluer la quantité de CO2 que les GR arrivent à fixer. Cette information permettrait d’évaluer la diminution de l’empreinte carbone du secteur du BTP par la carbonatation des GR.
Type de financement :
Allocation de recherche
Laboratoire :
Entreprise(s) partenaire(s) :
École doctorale :
Ecole Doctorale EUCLIDE
Cette thèse est en cours.
Mot(s)-clé(s)
- Ecomatériaux
- Environnement
- Matériaux