Projets novateurs réalisés

Caractérisation mécanique des implants recouverts de phages pour la prévention et le traitement des infections de l’articulation périprothétique chez les patients à haut risque

Causées par des bactéries planctoniques et résistantes aux biofilms sur les implants, les infections articulaires périprothétiques (JP) constituent l’une des complications les plus dévastatrices en orthopédie et correspondent à la hausse prévue des remplacements articulaires. Du point de vue des patients, des chirurgiens, des hôpitaux et du système de santé, les PJI présentent donc un grand besoin médical non satisfait, entraînant une forte morbidité, voire une mortalité, chez les patients affectés. Par conséquent, les cliniciens trouveraient une technologie inestimable ayant un potentiel pour gérer la PJI sur les implants. Avec l’essor de la résistance aux antimicrobiens (RAM), une nouvelle technologie pour prévenir ou traiter l’IFP serait inestimable.

Modélisation d’un pont à thyristors dédié à l’excitation des machines synchrones dans le référentiel qd0

Les systèmes de production d’énergie basés sur l’utilisation de la force hydraulique utilisent une machine synchrone afin de convertir l’énergie mécanique en énergie électrique. Pour que ces machines fonctionnent, il faut fournir une puissance d’excitation sur la partie tournante de la machine (que l’on nomme système d’excitation.) Ce système d’excitation peut produire des courants électriques de grande intensité variant de 500A à plus de 3000A. Afin de contrôler ces courants, un convertisseur de puissance est requis. Il est proposé dans ce projet de recherche d’effectuer une modélisation de ce convertisseur afin de bien connaître ses réactions à diverses perturbations.

Development of a numerical model for the simulation of fluidized bed reactors

Ce projet concerne le développement d’un modèle virtuel 3D d’un réacteur à lit gazifiant fluidisé. En s’appuyant sur l’approche dite CFD-MNE et la technologie des superordinateurs, le modèle virtuel permettra de visualiser la dynamique des fluides à l’intérieur du réacteur, une information très précieuse autrement inaccessible physiquement. Ce projet se concentre spécifiquement sur l’étalonnage et la validation du modèle ainsi que sur le transfert de chaleur et de masse au modèle. Une série de laboratoires sera utilisée et modélisée afin d’identifier rapidement divers paramètres du modèle avant l’application au réacteur réel. Ce projet aidera les ingénieurs et scientifiques d’Enerkem à mieux comprendre la sensibilité des performances du réacteur aux paramètres de conception et à optimiser ensuite la technologie.

Caractérisation multimorbide et détection des effets secondaires en polypharmacie pour concevoir des soins de santé personnalisés optimaux grâce à l’apprentissage automatique

Malgré une amélioration significative des systèmes de santé au cours des dernières décennies, la croissance rapide du nombre de patients atteints de multiples maladies chroniques – appelée multimorbidité – représente un défi complexe pour les services de santé conçus principalement pour traiter les personnes atteintes d’une seule maladie. Les avancées en apprentissage automatique ainsi qu’en puissance de calcul nous permettent maintenant d’exploiter une grande quantité de données en santé. L’objectif principal de ce projet est de proposer une approche basée sur les données pour caractériser les patients atteints de multimorbidité de manière à ce qu’un soin optimal puisse être offert à chacun d’eux, en utilisant des techniques d’apprentissage automatique. Le projet utilisera l’ensemble de données ICES (Institute for Clinical Evaluative Sciences), des données de santé publique de l’Ontario entièrement anonymisées et collectées depuis 1992, contenant des informations sur environ 15 millions de résidents de l’Ontario. À CONTINUER

Tester et appliquer des techniques d’apprentissage automatique pour surveiller et détecter des anomalies dans les électrolyseurs à cellules membranaires au niveau R2.

Dans ce projet, nous visons à développer un système informatique capable de prédire les anomalies dans les électrolyseurs à cellules membranaires avant qu’elles ne surviennent. Il surveillera de près l’état de fonctionnement des électrolyseurs et identifiera les indices suggérant qu’une panne est imminente. Nous aviserons ensuite les exploitants de l’usine, afin qu’ils puissent planifier le remplacement préventif de l’équipement sur le point de tomber en panne sans causer de dommages. Ce système fera partie des services offerts par l’organisation partenaire et les aidera à maintenir leur leadership en tant qu’experts du marché et innovateurs.

Application de l’apprentissage automatique pour prédire le transfert de demande

Le projet nous aidera à concevoir un modèle d’apprentissage automatique capable de déterminer le transfert de la demande de nos clients. L’objectif clé de ce projet est de concevoir, rechercher, construire et expérimenter des modèles d’apprentissage automatique afin d’assurer un faible gaspillage de produits et une grande satisfaction client. Le modèle aura plusieurs applications marquantes à travers l’organisation.

Brown Builds : Optimiser la performance et la compréhension des builds

Les organisations logicielles modernes utilisent des pratiques d’intégration continue (CI) pour construire et tester leurs produits après chaque changement de code afin de détecter les problèmes de qualité le plus rapidement possible. Malheureusement, le nombre de versions évolue de façon très linéaire avec le nombre de configurations matérielles et de fonctionnalités qui devraient être prises en charge. Pour éviter de manquer de ressources de compilation, les organisations ne peuvent plus créer des modifications de code individuelles, mais doivent plutôt construire des groupes de modifications successives. Pire encore, certains tests « inconstants » exécutés pendant une compilation mènent à des résultats incohérents, c’est-à-dire que chaque échec n’est pas un vrai échec. Ce projet vise à prototyper et évaluer des approches pour (1) la détection précoce de résultats de compilation instables et (2) la réduction du volume de compilation en regroupant les modifications de code associées.

Productivité et analyse des risques pour les projets CIPP

La méthode Cured-In-Place Pipe (CIPP) est une technologie sans tranchée pour le durcissement et la réhabilitation du

pipelines existants. Dans la méthode CIPP, le tuyau endommagé est doublé à l’intérieur, à l’aide d’un tuyau imprégné de résine

Tube de polyester. Cependant, les projets CIPP peuvent être complexes en raison des incertitudes inhérentes associées

avec les projets clandestins. Le manque de connaissances sur les taux de production et les imprévus

Les enjeux (risques) associés aux projets CIPP peuvent affecter les coûts et l’échéancier du projet de différentes façons

les étapes de la planification, de la conception et de la construction. Pour éviter les coûts et retards inutiles, un

Des études complètes sur les risques et la productivité sont requises. La présente étude vise à améliorer la

Système d’administration et de planification du CIPP en se concentrant sur l’identification des risques et l’analyse de la productivité

pour les projets CIPP. Des observations sur le terrain et l’analyse des données historiques sont prévues pour obtenir le

besoin d’informations. Le résultat de l’étude serait une liste de contrôle classifiée des facteurs de risque qui

associé au CIPP et au guide général du taux de travail (taux de production) applicable............. à suivre

Micro-fluidized bed reactor: gas phase hydrodynamics simulation

Les réacteurs à lit fluidisé sont liés à différentes applications industrielles telles que les procédés pétroliers, la synthèse de produits chimiques, le traitement des déchets et le revêtement des particules solides. Les ingénieurs sélectionnent des lits fluidisés pour les réactions catalytiques qui sont hautement exothermiques, endothermiques ou explosifs. La montée à l’échelle et le remixage du gaz sont le principal défi de ce type de réacteur. L’analyse de la répartition du temps de résidence (RTD) est une technique qui permet de comprendre le comportement de la phase gazeuse à l’intérieur du lit catalytique, rendant ainsi possible la modélisation cinétique ainsi que l’augmentation de l’échelle. Ce projet porte sur l’analyse RTD dans un microréacteur interne de 8 mm de diamètre avec deux catalyseurs différents (sable et FCC). La première partie de cette étude consistait à analyser le comportement de la phase gazeuse avec des tests en laboratoire. Ensuite, deux simulations computationnelles différentes seront effectuées. Des données expérimentales seront insérées dans la simulation pour confirmer la véracité de l’analyse.

Apprentissage statistique pour les séries temporelles financières

Étant donné une série chronologique de rendements pour un portefeuille d’instruments financiers, développez un modèle qui prédit avec précision les rendements maximisant les profits. La fonction objectif prendra une entrée des indicateurs financiers de l’intervalle de temps précédent et des rendements de l’intervalle de temps actuel. Ces indicateurs peuvent expliquer les relations entre les instruments financiers dans le portefeuille d’intérêt, et sont donc importants pour expliquer leurs rendements et le risque associé. Un défi courant avec ce type de problème est la facilité avec laquelle il peut être facile de surajuster votre modèle. Dans ce projet, nous cherchons à explorer des modèles d’apprentissage automatique à la fine pointe de la technologie afin de déterminer un modèle avec une grande précision de prédiction qui se généralise bien à des données inédites.

Améliorer l’échantillonnage des balises Coded-wire et l’adéquation des soumissions grâce à une meilleure compréhension des obstacles.

Le stock de saumons en Colombie-Britannique a considérablement diminué depuis les années 1990. Un programme de surveillance des pêches avec l’étiquette codée (CWT) États-Unis/Canada a été mis en place dans les années 1980 dans le but d’aider les gestionnaires à comprendre les stocks de saumons afin de prendre des décisions concernant la récolte. Le programme repose sur le retour des têtes de saumon par la communauté de pêcheurs afin que les gestionnaires puissent récupérer les informations sur les CWT. Actuellement, le taux de retour ne répond pas aux exigences pour fournir aux gestionnaires suffisamment de données afin de fonder les décisions de gestion. La participation de la communauté des pêcheurs non commerciaux à des programmes de surveillance comme le programme CWT est cruciale pour une gestion durable des pêches. Bien qu’il soit important d’éduquer la communauté sur l’importance de la participation, il est aussi important de comprendre leurs valeurs, car les valeurs sont souvent la source qui pousse les gens à agir de manière respectueuse de l’environnement. Pour améliorer la participation au programme CWT, il est nécessaire de comprendre la communauté en termes de motivation, de valeurs et d’obstacles potentiels à la participation

Evaluation of an integrated heat exchanger in a sewage pipe

Une utilisation accrue des énergies renouvelables est nécessaire pour réduire les changements climatiques. Les eaux usées provenant des habitations libèrent une énorme quantité d’énergie qui est perdue dans le sol. Le système de tuyaux @Source-Energy est un nouveau type de tuyau d’eau usée qui possède un tuyau échangeur de chaleur dans son béton. Dans cette recherche proposée, l’objectif principal est de créer des méthodes pour évaluer l’efficacité du système de tuyaux @Source-Energy sous des conditions météorologiques changeantes. Un modèle numérique sera utilisé pour simuler le flux de chaleur lors des phases de chauffage du système de tuyaux @Source-Energy pour tout un quartier urbain. Les résultats détermineront la faisabilité d’installer le système de tuyaux @Source-Energy dans les conduites d’égout des Prairies canadiennes, ce qui pourrait réduire les émissions de gaz à effet de serre et mieux protéger l’environnement.