Projets novateurs réalisés

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13270 Projets achevés

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ON
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QC
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PE
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Projets par catégorie

10%
Informatique
9%
Génie
1%
Génie - biomédical
4%
Génie - chimique / biologique

Un dispositif IoT à distance à faible consommation pour détecter les signaux ultrasoniques pour un système à canaux multiples

À la fin de ce projet, la conception proposée sera publiée dans deux revues à comité de lecture. De plus, les données seront enregistrées et analysées dans le laboratoire UW-STREAM. Après l’analyse, la vitesse du convertisseur de données, la capacité de sélection du canal ainsi que la consommation d’énergie seront résumées et rapportées. À partir de ces données, le partenaire et nous pouvons élaborer une stratégie commercialisée. Les applications souhaitées ainsi que la manière d’intégrer la conception proposée au produit actuel peuvent être décidées. En conclusion, cette conception peut être commercialisée en un produit qui aidera les consommateurs de surveillance océanique à développer un système de surveillance dynamique.

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Superviseur du corps professoral :

Jean-François Bousquet

Étudiant :

Ningcheng Gaoding

Partenaire :

Trempolin Atlantique

Discipline :

Génie - informatique / électricité

Secteur :

Services professionnels, scientifiques et techniques

Université :

Université Dalhousie

Programme :

Accélération

Contrôleurs optimisés pour les systèmes de stockage d’énergie par batterie de seconde vie

Les réseaux électriques mondiaux ont besoin de batteries abordables pour stocker de grandes quantités d’énergie et permettre une augmentation des sources d’énergie renouvelable comme l’éolien et le solaire. Au lieu de construire de nouvelles batteries à partir de zéro, des millions de batteries usagées provenant de véhicules électriques retirés peuvent bénéficier d’une seconde vie sur les réseaux électriques à un prix moindre et avec une empreinte environnementale réduite. Ce projet de recherche développera un nouveau programme informatique capable de gérer de grands groupes de batteries de seconde vie afin qu’elles fonctionnent efficacement ensemble en équipe et même surpassent les batteries plus coûteuses. En fin de compte, cela aidera à rendre l’énergie renouvelable plus abordable et plus durable. Le partenariat avec le programme Lab2Market contribuera au développement de technologies innovantes au Canada.

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Superviseur du corps professoral :

Lukas Swan

Étudiant :

Chris White

Partenaire :

Trempolin Atlantique

Discipline :

Génie - mécanique

Secteur :

Services professionnels, scientifiques et techniques

Université :

Université Dalhousie

Programme :

Accélération

Convertisseur de spectre d’énergie radiante pour systèmes thermophotovoltaïques améliorés

Les systèmes thermo-photovoltaïques (TPV) sont des moteurs thermiques optiques qui convertissent la chaleur radiante en électricité à l’aide d’une cellule photovoltaïque. Le TPV est une technologie très prometteuse qui peut potentiellement être utilisée pour générer de l’électricité à partir de n’importe quelle source de chaleur à haute température, incluant le rayonnement solaire concentré, la chaleur résiduelle industrielle, la chaleur issue de la désintégration radioisotopique, ainsi que les systèmes de combustion du combustible. Cependant, la performance des systèmes TPV doit être améliorée pour atteindre une commercialisation généralisée. L’objectif de ce projet est de développer une nouvelle classe de cavités optiques pour améliorer significativement l’efficacité des TPV. La structure proposée offrira des améliorations substantielles à la technologie TPV avec une grande variété d’applications telles que les procédés de cogénération solaire thermique, les systèmes de récupération de la chaleur résiduelle, les dispositifs auxiliaires de conversion d’énergie, la conversion carburant-électricité, les dispositifs autonomes et les alimentations électriques à distance pour des applications hors réseau. Ces avancées sont de bon augure pour offrir des sources d’énergie alternatives et des méthodes de conversion en soutien à une transition mondiale vers des énergies plus propres.

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Superviseur du corps professoral :

Paul O’Brien

Étudiant :

Nima Talebzadeh

Partenaire :

Trempolin Atlantique

Discipline :

Génie - mécanique

Secteur :

Services professionnels, scientifiques et techniques

Université :

Université York

Programme :

Accélération

Développer un outil intelligent pour un dépistage amélioré de la récupération pétrolière basé sur l’intelligence artificielle

La production de pétrole représente une part importante de la demande mondiale pour les sources d’énergie et les matières premières destinées à la production de nombreux articles essentiels au quotidien. Cependant, la plupart des champs pétrolifères actuellement en production sont en phase de déclin de leur production, une grande partie de leur pétrole restant non produite en raison de barrières techniques. La production soutenue de ces ressources souterraines dépend de méthodes telles que la récupération accrue du pétrole (EOR), qui implique l’injection de matériaux ou d’énergie spécifiques dans des réservoirs de pétrole pour améliorer le déplacement du pétrole vers les puits en production. La première étape pour prendre des décisions de mise en œuvre de l’EOR est de vérifier les technologies et méthodes EOR disponibles. Malgré plusieurs méthodes de dépistage proposées au cours des cinq dernières décennies, il n’existe pas de méthode avancée adaptée à un usage universel. L’objectif de ce projet est de développer des outils de dépistage EOR basés sur l’intelligence artificielle (IA) afin d’identifier les paramètres critiques de dépistage ainsi que d’évaluer et de classer les options EOR pour tout réservoir de pétrole.

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Superviseur du corps professoral :

Sohrab Zendehboudi

Étudiant :

Seyyed Masoud Seyyedattar Shoushtar

Partenaire :

Trempolin Atlantique

Discipline :

Génie

Secteur :

Services professionnels, scientifiques et techniques

Université :

Université Memorial de Terre-Neuve

Programme :

Accélération

Plateforme passive de capteurs aéroportés

Dans les scénarios de catastrophe impliquant des contaminants aéroportés, où la dispersion d’agents toxiques peut affecter des vies humaines, les premiers intervenants ont besoin d’informations rapides et précises sur la trajectoire de dispersion. Les méthodes existantes qui détectent la présence locale d’un agent ne fournissent pas d’indications sur la trajectoire de dispersion, et la dispersion à longue portée est soit simulée avec des données de référence clairsemées, soit mesurée longtemps après la fin de la dispersion. La forme légère et poreuse de la graine d’asclépiade offre une inspiration naturelle pour une nouvelle plateforme de capteurs. En plus d’étudier le potentiel de marché de la plateforme de capteurs aéroportés passifs, l’objectif du projet est de quantifier l’effet de la porosité sur la réponse de la plateforme captrice aux variations rapides de la vitesse du vent. Comprendre comment la porosité affecte la capacité de la plateforme captrice à suivre passivement le flux aidera à faire évoluer la conception de la plateforme de capteurs pour répondre aux besoins des clients potentiels.

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Superviseur du corps professoral :

David Rival

Étudiant :

Joshua Galler

Partenaire :

Trempolin Atlantique

Discipline :

Génie - mécanique

Secteur :

Services professionnels, scientifiques et techniques

Université :

Université Queen’s

Programme :

Accélération

Montrer et raconter : Tester une méthode alternative basée sur la simulation pour évaluer les compétences interpersonnelles démontrées

On reconnaît de plus en plus que l’acquisition et le développement accrus des compétences interpersonnelles sont essentiels pour la société et ses membres afin de s’adapter aux changements liés à l’avenir du travail au Canada. Les compétences interpersonnelles dans un contexte de travail sont couramment mesurées lors des entrevues, mais cette méthode présente ses inconvénients, car il existe la possibilité de biais de l’intervieweur et de fausses simulations par l’interviewé. Ces deux éléments pourraient fausser l’évaluation des compétences lors des entrevues. Pour contourner ces problèmes, nugget.ai développé une méthode en ligne basée sur la simulation pour évaluer les compétences interpersonnelles. L’application nugget.ai place les évaluateurs dans une simulation qui reproduit le contexte du poste et les tâches qui y sont généralement associées. nugget.ai diffère des entreprises d’évaluation courantes comme Hogan et plum.io en ce qu’il invite les évaluateurs à démontrer leurs connaissances, compétences et aptitudes, au lieu de se fier à des méthodes d’auto-évaluation. Cette méthode permet nugget.ai d’évaluer les compétences interpersonnelles tout en minimisant les problèmes associés aux méthodes typiques d’évaluation des compétences interpersonnelles telles que les entrevues. Avec cette recherche proposée, nous visons à tester la validité et la fiabilité de la méthode de sélection des compétences interpersonnelles basée sur la simulation de nugget.ai, dans l’espoir de promouvoir l’utilisation d’un outil d’embauche plus valide et fiable auprès des organisations.

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Superviseur du corps professoral :

Peter Hausdorf

Étudiant :

Marian Pitel; Melissa Pike

Partenaire :

nugget.ai

Discipline :

Psychologie

Secteur :

Services professionnels, scientifiques et techniques

Université :

Université de Guelph

Programme :

Développement d’outils numériques d’évaluation cérébrale pour la maison

Les problèmes d’attention sont courants avec le vieillissement et les troubles connexes (comme l’AVC) et sont associés à une mauvaise récupération et à une mauvaise qualité de vie. De nombreux tests cliniques de l’attention ne reposent pas sur des concepts neurocognitifs et se limitent aux visites en personne. La batterie d’attention informatisée Dalhousie (DalCAB) est une mesure approfondie de l’attention basée sur la théorie, qui peut être réalisée en personne ou en ligne. Il a été utilisé en personne avec de jeunes adultes, mais il nécessite encore plus de développement en tant que test à distance. Soixante adultes en bonne santé (30 jeunes, 18-35 ans, et 30 ans, 55-85 ans) compléteront le DalCAB deux fois, une fois le matin et une fois le soir. Les effets de l’heure et de l’âge sur la performance des tâches seront analysés. Cette recherche constitue une première étape dans le développement d’un outil d’évaluation à distance qui peut être largement accessible à de nombreux besoins et populations de soins de santé.

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Superviseur du corps professoral :

Derek Fisher; Gail Eskes

Étudiant :

Katelyn McKearney

Partenaire :

Trempolin Atlantique

Discipline :

Autre

Secteur :

Services professionnels, scientifiques et techniques

Université :

Programme :

Accélération

Étude des techniques d’apprentissage automatique pour l’amélioration des performances pour les réseaux sans fil de prochaine génération

Les réseaux sans fil 5G de nouvelle génération auront un impact considérable sur la société grâce à la grande bande passante et aux capacités qu’ils offrent. Le volume de trafic devrait croître de façon significative et de nouvelles variétés d’applications, par exemple l’Internet des objets et le réseau routier, sont prévues. En conséquence, la gestion efficace des nouveaux réseaux deviendra beaucoup plus complexe et difficile. Les techniques d’apprentissage automatique ont connu des progrès sans précédent ces dernières années, car elles sont très efficaces pour les applications basées sur les données. Le projet proposé vise à étudier les techniques d’apprentissage automatique et à les appliquer aux réseaux 5G afin de faciliter efficacement la gestion du réseau.

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Superviseur du corps professoral :

Chung-Horng Lung; Samuel Ajila

Étudiant :

Calvin Jary; Gazoan Ahmed

Partenaire :

Ericsson Canada

Discipline :

Génie - informatique / électricité

Secteur :

Université :

Université Carleton

Programme :

Accélération

Un modèle constitutif pour la dégradation cyclique des argiles

Le projet de recherche proposé fournira au SRK un outil fiable pour estimer le niveau de déplacements qui se développent dans un dépôt argileux lorsqu’il est soumis à une charge cyclique d’amplitudes variables, comme les conditions de charge sismique. Plus précisément, cet outil est représenté par un modèle pouvant être utilisé lors de l’analyse sismique de structures géotechniques. Le modèle sera développé à partir d’un modèle déjà existant qui a prouvé sa capacité à capturer de nombreux aspects pertinents de la réponse de l’argile sous charge cyclique (Seidalinov et Taiebat 2014). Cependant, une étude préliminaire menée par le stagiaire a démontré que la version actuelle du modèle présente des lacunes dans la représentation de la réponse à l’accumulation de déformation sous différentes magnitudes de secousses. Les limites observées seront abordées dans ce projet en révisant la formulation du modèle constitutif. Le modèle révisé et amélioré sera validé par rapport à une base de données de cisaillement cyclique des argiles au niveau des éléments.

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Superviseur du corps professoral :

Mahdi Taiebat

Étudiant :

Francesca Palmieri

Partenaire :

SRK Consulting (Canada) Inc.

Discipline :

Génie - civil

Secteur :

Université :

Université de la Colombie-Britannique

Programme :

Accélération

Criblage et caractérisation de l’OSA en réveil rapide à l’aide de caractéristiques anthropométriques et sonores

L’apnée obstructive du sommeil (AOS) est l’un des troubles du sommeil les plus courants, mais aussi sous-diagnostiqués. L’AOS non diagnostiquée, en particulier, augmente les risques de morbidité et de mortalité périopératoires pour les patients atteints d’AOS subissant une chirurgie nécessitant une anesthésie complète. Le dépistage de l’OSA utilisant la polysomnographie de référence (PSG) est coûteux et prend du temps. Cette proposition présente quatre projets ou points de recherche pour appliquer des techniques avancées de traitement du signal et d’apprentissage automatique aux signaux des sons respiratoires pour le dépistage du trouble de l’AOS pendant l’éveil. Cette proposition améliorera l’algorithme actuel de dépistage de l’OSA pendant l’éveil (AWakeOSA), automatisera la détection des phases respiratoires, étudiera les effets anthropométriques sur les signaux acoustiques, prédira les caractéristiques de l’OSA et améliorera/réduira la configuration du matériel d’enregistrement. Les principaux résultats de ce travail amélioreront la performance de l’algorithme AWakeOSA en tant qu’outil de dépistage de l’OSA objectif, précis, fiable et rapide, doté d’un haut pouvoir de classification pendant l’éveil, et offrant un système de dépistage de l’OSA plus robuste, de petite taille et peu coûteux.

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Superviseur du corps professoral :

Zahra Kazem-Moussavi

Étudiant :

Ahmed Elwali

Partenaire :

X-Bioanalyse

Discipline :

Génie

Secteur :

Services professionnels, scientifiques et techniques

Université :

Université du Manitoba

Programme :

Des données d’inspection des pipelines à l’analyse

Pour assurer le bon fonctionnement des pipelines pétroliers et gaziers, des inspections et évaluations instrumentées sont effectuées à une fréquence récurrente. Une méthode d’inspection courante et précieuse est l’inspection en ligne (ILI). Cette forme d’inspection utilise un dispositif de mesure (outil ILI) propulsé à travers la conduite par le flux de produit et l’outil identifie et dimensionne les conditions anormales le long des parois intérieures et extérieures de la conduite qui pourraient affecter la capacité des tuyaux à contenir le produit. Les conditions anormales peuvent inclure des pertes métalliques, de la corrosion, des déformations, des fissures, des défauts de soudure et d’autres défauts sur les soudures de tuyaux. Les résultats d’une enquête ILI sont utilisés pour déterminer les emplacements de réparation et de remplacement d’un pipeline. Le but de ce projet est d’étudier les données provenant de multiples enquêtes historiques sur les ILI, des rapports d’examens non destructifs (EMI) correspondants subséquents, ainsi que les données de base sur les attributs de conduite et les opérations afin d’évaluer si des tendances, des tendances ou des points communs peuvent être identifiés.

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Superviseur du corps professoral :

ZhangXing John Chen

Étudiant :

Wei Liu; Fuhe Lin

Partenaire :

Risque dynamique

Discipline :

Génie - chimique / biologique

Secteur :

Services professionnels, scientifiques et techniques

Université :

Université de Calgary

Programme :

Accélération

Utilisation de drones et de télédétection pour augmenter la rentabilité et la résilience climatique de la production de pommes de terre

Les pommes de terre figurent parmi les cinq premières cultures au monde. Avec l’accélération du changement climatique, les pressions sur les systèmes de production de pommes de terre (par exemple, stress thermique, stress hydrique, pression des ravageurs) intensifieront les efforts d’adaptation. Bien que le changement climatique soit déjà en cours, il est souvent perçu comme un problème abstrait et lointain qui détourne les ressources des défis actuels de production. Cependant, les drones et la technologie de télédétection peuvent réconcilier cette fausse dichotomie. Ils peuvent aider les producteurs à mieux répondre aux besoins des cultures grâce à une utilisation ciblée des intrants, ce qui améliore les résultats financiers. Les mêmes données télédétectées peuvent aussi être utilisées pour déclencher des actions d’adaptation au changement climatique, permettant aux producteurs de savoir quand commencer à s’adapter de manière proactive aux changements climatiques et à leurs impacts. Préparer cette recherche pour la commercialisation peut aider les producteurs canadiens de pommes de terre à accroître leur rentabilité et à renforcer leur résilience climatique future, leur donnant ainsi un avantage concurrentiel au fil du temps.

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Superviseur du corps professoral :

Adam Fenech

Étudiant :

Stephanie Arnold

Partenaire :

Trempolin Atlantique

Discipline :

Sciences de l’environnement

Secteur :

Services professionnels, scientifiques et techniques

Université :

Université de l’Île-du-Prince-Édouard

Programme :

Accélération

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