Projets novateurs réalisés

Étalonnage et optimisation de modèles pour la déshydratation électrokinétique des résidus des sables bitumineux

Les opérations minières des sables bitumineux de l’Alberta ont produit environ 1 milliard de m3 de résidus fins fluides (FFT) entreposés dans de grands « étangs » de jusqu’à 10 km de long et 4 km de large. La FFT est une suspension colloïdale stable qui devrait prendre des décennies à se déshydrater si elle n’est pas perturbée. Le procédé EKS-DT, développé par ElectroKinetic Solutions, a le potentiel d’être une technologie rentable pour le déshydratation de la FFT; comprendre comment les propriétés FFT réagissent au processus EKS-DT est une étape cruciale dans la commercialisation de la technologie. Le modèle EKS est un programme de simulation informatique conçu à cette fin. La recherche proposée générera les données nécessaires pour améliorer la précision de la simulation. Ces informations seront utilisées pour améliorer l’efficacité du procédé EKS-DT, rapprochant la technologie de la commercialisation. Une fois commercialisé, le procédé EKS-DT permettra au Canada de réduire la lourde responsabilité environnementale liée au grand inventaire de FFT.

Génération automatique d’articles de conseils de carrière

Indeed.com est un moteur de recherche bien connu pour les offres d’emploi à travers le monde et c’est le site d’emploi numéro un au Canada. En plus des offres d’emploi, Indeed offre d’autres contenus pour chercheurs d’emploi, comme des articles de conseils de carrière sur les emplois et les compétences requises pour différentes professions. Indeed engage des rédacteurs indépendants pour produire ces articles. Cependant, les rédacteurs humains sont lents, coûteux et peuvent produire du contenu dont la qualité varie énormément. De plus, à mesure qu’Indeed approche de la saturation de contenu des requêtes populaires ou génériques pour chercheurs d’emploi, le retour sur investissement des rédacteurs de contenu diminuera d’un ordre de grandeur à mesure qu’ils commenceront à répondre aux requêtes de recherche moins populaires.
Pour accélérer ce processus et réduire les coûts des rédacteurs humains, Indeed doit construire un système d’intelligence artificielle (IA) qui produit automatiquement du contenu lié à la carrière. Dans ce projet de recherche, nous allons nous appuyer sur des modèles de génération de langage naturel neuronal à la fine pointe de la technologie pour générer automatiquement du contenu pertinent à partir de la requête Google d’un chercheur d’emploi. Notre objectif est de générer des articles que les humains évaluent qualitativement comme comparables aux articles existants (c’est-à-dire en préservant la cohérence, le contexte et la justesse). La performance du modèle, tant du point de vue de la cohérence que de la correction, sera testée automatiquement et manuellement, et de nouveaux systèmes d’évaluation seront développés.

Vers l’inversion conjointe des données sismiques et de tomographie muonique pour la surveillance des réservoirs

Les méthodes de production d’hydrocarbures extraient la masse du sous-sol et modifient donc la distribution de densité. Le drainage gravitationnel assisté par la vapeur (SAGD) utilise la vapeur pour renforcer le pétrole lourd dans le sous-sol, ce qui le mobilise et permet de le pomper vers la surface. Aujourd’hui, nous ne savons pas très précisément où le pétrole est produit ni où la vapeur circule dans le sous-sol. Cela conduit à un gaspillage de vapeur et à une production inefficace. Ce projet propose une nouvelle méthode pour surveiller de façon continue la distribution de la densité grâce à la tomographie des muons, qui utilise des capteurs placés dans des forages et mesure les muons entrants, ce qui permet d’imager la distribution de densité. En plus de l’imagerie sismique, nous tenterons une inversion conjointe pour exploiter les avantages des deux méthodes, la tomographie muonique innovante et la méthode sismique 4D établie. Cette méthode pourrait optimiser l’efficacité de la production et atténuer les risques environnementaux.

Le test diagnostique, basé sur la PCR, pour détecter l’ARN du SARS-CoV2 (COVID-19) : résoudre la pénurie mondiale du bloc de construction organique clé à l’aide de la chimie du flux

Le dépistage du SARS-CoV2, le virus responsable de la maladie connue sous le nom de COVID-19, se fait à l’aide d’un test RT (transcriptase inverse) basé sur la PCR pour détecter l’ARN viral cible. Ces sondes sont préparées par synthèse conventionnelle en phase solide sur verre porique contrôlé en utilisant O-DMT-(2-N-FMOC-4'-aminobutyl)-1,3-propanediol (OFP) comme liaison. Environ 1 kilogramme d’OFP a été fabriqué par année au cours de la dernière décennie pour répondre à tous les besoins diagnostiques et de recherche académique; Depuis l’épidémie pandémique, le besoin de ce matériau a été multiplié par 20. Par conséquent, il y a une pénurie mondiale critique de trousses de dépistage de la COVID-19. L’étape principale dans la production de l’OFP est une étape de réduction de l’hydrure qui est très dangereuse à réaliser, surtout à grande échelle. Le groupe Orgue développera une voie de chimie des flux pour la préparation de l’OFP en utilisant une technologie propriétaire inventée par eux. Cette technologie sera ensuite transférée du laboratoire d’orgue à Ottawa vers l’installation de production à Toronto, à TRC.

Résistance à la corrosion acidulée et douce des alliages et revêtements

L’industrie pétrolière et gazière contient souvent une certaine quantité de CO2, de H2S et de composés chlorés. Le H2S peut causer une corrosion acide et une fissuration par contrainte sulfurée (SSC) des aciers inoxydables. Les pannes dues au H2S sont généralement soudaines sans avertissement. Le SSC est le pire type de corrosion en présence de H2S. De nombreuses méthodes ont été suggérées pour atténuer les problèmes de SSC et d’autres corrosions dans les services humides et acides. Compte tenu de la conception et des environnements d’exploitation, la solution la plus pratique est de modifier les matériaux de construction et de choisir des matériaux et/ou des revêtements alternatifs adaptés au besoin spécifique. Par conséquent, cette proposition vise à évaluer la résistance aux gaz acides des aciers inoxydables et d’autres alliages et revêtements potentiellement résistants à la corrosion en service acide. Ce projet augmentera également la compétitivité de RGL dans l’industrie pétrolière et gazière en offrant des données précieuses et de l’expérience pour améliorer la performance de ses produits dans les applications en fond de puits.

Technologies de microémulsion pour l’extraction et la délivrance d’huiles et d’oléorésines

Les huiles à base de plantes et les oléorésine sont des composants extraits des fleurs, de l’écorce, des feuilles, des racines ou des fruits. Ces extraits sont utilisés comme parfums, agents aromatisants, antimicrobiens et agents thérapeutiques, avec une valeur marchande de plus de 8,5 milliards USD et une croissance annuelle de 7%. La vapeur et les solvants sont utilisés pour extraire respectivement les huiles et les oléorérésines, mais ils ont une efficacité d’extraction limitée, sont énergivores et émettent des gaz à effet de serre (GES). L’extraction par solvant peut aussi émettre des composants organiques volatils (COV) et produire des environnements inflammables. Ce projet vise à développer des systèmes d’extraction aqueuse et de délivrance d’huiles à base de plantes et d’oléorésines utilisant des tensioactifs alimentaires et des solvants émulsifiés. L’exemple d’huile à base de plantes, huile de clou de girofle, et oléorésine, capsaïcine, sont tous deux utilisés comme agents aromatisants, antimicrobiens et composés médicinaux. Micellae Delivery Systems (organisation partenaire) utilisera les résultats de ce travail pour développer un procédé d’extraction aqueuse sécuritaire et des systèmes de délivrance pour les cannabinoïdes.

Simulations à grande échelle d’ordinateurs quantiques photoniques

Les ordinateurs quantiques actuels sont dans le régime « NISQ », ou régime quantique à échelle intermédiaire bruiteuse. Le véritable potentiel de l’informatique quantique ne sera réalisé que lorsque les niveaux de bruit seront réduits ou contrôlés, et qu’une grande échelle sera atteinte. L’approche de Xanadu consiste à utiliser la technologie photonique comme éléments de base de leurs machines. Ce projet aborde deux questions connexes concernant le développement futur de ces machines : R – Dans quelles conditions un ordinateur quantique photonique atteint-il un avantage quantique (démontrant des accélérations importantes comparées aux ordinateurs conventionnels les plus puissants d’aujourd’hui)? B – Quelles sont les ressources nécessaires pour construire un ordinateur quantique photonique évolutif et tolérant aux pannes? Ce projet permettra à l’équipe de mieux comprendre les exigences et les compromis impliqués dans les générations futures, beaucoup plus grandes, de matériel photonique quantique, qui devront être construites pour réaliser pleinement le potentiel de l’informatique quantique.

Développement de modules de formation basés sur la simulation pour le programme de licence graduée SGI

Une éducation et une formation adéquates sont nécessaires pour s’assurer que les jeunes conducteurs possèdent les connaissances et compétences appropriées pour conduire en toute sécurité. Le programme actuel de permis gradué de l’Assurance gouvernementale de la Saskatchewan (SGI) comprend des volets éducatifs et quelques séances d’entraînement en voiture, cependant, les données montrent que de nombreux jeunes conducteurs sont encore impliqués dans des accidents en raison d’un manque d’expérience en conduite dans des situations difficiles ou difficiles. En travaillant avec SGI et de jeunes conducteurs, le but de ce projet est de développer et de tester de nouveaux scénarios de conduite sur un simulateur de conduite qui peuvent être utilisés pour former les jeunes conducteurs à améliorer leurs compétences de conduite réelles. Ces nouveaux scénarios de conduite seront éventuellement inclus dans le cadre d’un programme révisé de permis pour diplômés SGI destiné aux jeunes conducteurs.

Algorithmes de vision par ordinateur pour les systèmes de détection de navires marins en temps réel montés sur USV

Il s’agit d’une étude de faisabilité pour concevoir un système automatique de détection de navires maritimes pouvant être utilisé par un véhicule de surface sans pilote. Après une exploration approfondie des défis liés au rendez-vous vidéo acquis à bord par notre partenaire, nous formulerons des recommandations pour le meilleur équipement de caméra et les meilleures techniques de prétraitement qui amélioreront la qualité vidéo. Ensuite, des techniques d’apprentissage automatique de pointe pour la détection de cibles seront appliquées afin de repérer les navires marins. Nous concevrons des prototypes pour entraîner nos modèles d’apprentissage automatique côté serveur et pour les tester sur le processeur du bateau. La sortie de ce système, ainsi que les données recueillies par les autres capteurs du bateau, peuvent être interprétées et intégrées par notre partenaire afin de créer un système robuste, en temps réel, intégré et intégré aux navires marins autonomes.

Ingénierie interfaciale des batteries en métal li-conducteur à haute densité énergétique et sûres pour applications en véhicules électriques – deuxième année

Les batteries lithium-ion (LIB) sont devenues un acteur clé dans la demande croissante de véhicules électriques (VE). Les LIB à la fine pointe, utilisant des électrolytes liquides, présentent encore des défis importants en matière de sécurité, de durée de vie et de densité énergétique. En conséquence, les batteries lithium-métal à semi-conducteurs (SSLB) attirent récemment une recherche croissante et une attention industrielle croissante en raison de leur capacité à surmonter les inconvénients intrinsèques des électrolytes liquides inflammables utilisés dans les LIB actuelles. L’objectif de cette recherche proposée est d’ingénier l’interface électrode/électrolyte à l’état solide par des dépôts atomiques/moléculaires (ALD/MLD) afin d’obtenir des SSLB sûrs et performants. Le projet comprend deux directions principales : (1) l’ingénierie des interfaces de gradient sur les SSE à base de cathode/sulfure; et (2) conception de couches multi-protectrices pour l’anode métallique Li par ALD/MLD. GLABAT SOLID-STATE BATTERY INC., en tant que partenaire industriel, soutiendra et participera à ce projet. Cette recherche innovante aidera à la fois GLABAT et le Canada à accroître leur compétitivité mondiale et à créer de nouvelles entreprises économiques.

Capteur explosif à traces de points quantiques en silicium – Deuxième année

La détection rapide des matériaux à haute énergie (c’est-à-dire les explosifs) ainsi que des agents chimiques, biologiques et radioactifs (CBR) a reçu une attention considérable en raison de son importance évidente pour la sécurité et la criminalistique. Applied Quantum Materials Inc. (AQM) développe un système de détection luminescent simple à base de points quantiques, en papier et/ou en tissu, qui permet la détection optique instantanée d’explosifs à base de nitro en solution et en phases solides au niveau des nanogrammes, en surveillant la trempe luminescente après exposition aux résidus explosifs.

Le problème est que le capteur actuel à points quantiques (QD) ne peut pas distinguer les différents groupes explosifs à base de nitro (c’est-à-dire les nitroaromatiques, les nitramines et les esters nitrates). De plus, la technologie actuelle ne peut pas détecter les sels inorganiques explosifs (c’est-à-dire à base de nitrates et de chlorates). Le stagiaire en recherche sera responsable de travailler avec AQM et ses partenaires pour développer et tester les capacités du capteur QD AQM pour sa sélectivité et la recherche fondamentale initiale pour le développement de nouveaux capteurs pour la détection des sels inorganiques et des agents de guerre chimique. Les capteurs seront testés pour leurs applications auprès des premiers intervenants sur le terrain, le contrôle des frontières et la sécurité aérienne.

Localisation, surveillance et coordination des mouvements des robots autonomes de service intérieur

Le projet proposé abordera les sujets de recherche interreliés suivants concernant la localisation, la surveillance et la coordination des mouvements des robots de service intérieurs autonomes : (1) planification adaptative de la couverture des régions intérieures non convexes arbitraires et incertaines, (2) localisation précise et robuste des robots de service à l’intérieur utilisant des technologies basées sur la vision, (3) estimation de la profondeur basée sur l’apprentissage profond et contrôle de suivi de chemin à haute précision des robots de service, (4) détection intelligente de certains systèmes robotiques et états environnementaux. Les outils à utiliser pour élaborer des solutions à ces problèmes incluent des algorithmes de planification optimale géométrique et théorique des graphes, diverses techniques de fusion de données de capteurs, un contrôle optimal prédictif par modèle, l’intelligence artificielle et des approches d’apprentissage automatique, y compris l’apprentissage par renforcement. L’objectif est de produire des solutions aux quatre problèmes généraux ci-dessus et d’appliquer ces solutions pour fournir un mouvement autonome fiable des robots Avidbots qui nettoient des espaces intérieurs semi-structurés non convexes, avec une surveillance en ligne précise, une surface et une qualité maximales du nettoyage, une garantie d’évitement des collisions, sans nécessiter d’étalonnage et d’ajustements fins.