Projets innovants réalisés

Amélioration des coefficients d’influence aérodynamique instables

Algorithmes avancés de traitement statistique du signal pour un positionnement radar précis

Recherche sur les données et les techniques de transformation des opérations

Élaboration d’enveloppes de bâtiments bioréponsives

X-rAID : diagnostic assisté par ordinateur des images radiographiques

Comparaison des modèles de VaR standard et extrême pendant les périodes très volatiles

FiX – Flash-in-XNA (Nouvelle architecture Xbox)

Séparation des mélanges à l’aide d’une diffusion mono-fichier et bimode

Équipements utilisateur de communication de type machine à faible coût pour LTE (Partie 2)

Étudier le comportement structural des plaques de béton armé de fibres hybrides (HFRC)

La défaillance des plaques de béton armé est causée par la diminution de sa rigidité résultant de la fissuration. Cela conduit à la corrosion de l’armature en acier. Les mélanges de béton conventionnels peuvent ne pas être suffisants pour fournir la résistance à la traction nécessaire pour minimiser la fissuration. L’utilisation de béton armé de fibres (FRC) peut être considérée comme une solution pratique et économique pour augmenter la résistance à la traction du béton et pour protéger l’armature en acier contre la corrosion dans des environnements difficiles. L’acier et les fibres synthétiques sont maintenant utilisés ensemble pour améliorer la ténacité du béton avec un impact minimal sur la faisabilité et la constructibilité du béton ; c’est ce qu’on appelle le béton armé de fibres hybrides (HFRC).

Le projet de recherche proposé comprend l’évaluation des données de recherche existantes disponibles dans la littérature afin d’évaluer les effets des fibres hybrides sur le comportement des éléments concrets. Le projet proposé comprend la mise au point du mélange HFRC et l’essai de huit plaques HFRC afin d’évaluer les effets des fibres hybrides sur la capacité de charge ultime et la propagation des fissures dans les plaques HFRC.

La capacité des plaques de béton HFRC testées sera mesurée et comparée à des échantillons identiques coulés avec du béton normal. Cela permettra de quantifier les effets des fibres sur le comportement et la capacité des plaques.

Ce projet de recherche a été entrepris et complété grâce à une subvention et à l’aide financière de Petroleum Research Newfoundland & Labrador.

Analyse du cycle de vie du cycle des nutriments des biocarburants

Si le Canada ou tout autre pays veut répondre à ses besoins énergétiques à long terme en matière de transport en augmentant massivement l’utilisation des biocarburants, nous devons nous assurer qu’une telle approche est vraiment durable. Il existe deux voies principales pour les biocarburants : biologique (comme la fermentation du maïs pour produire de l’éthanol) et thermochimique (comme la gazéification de la biomasse pour produire du gaz de synthèse). Chaque technique a ses propres forces et faiblesses.
La gazéification est la principale technologie utilisée dans la voie thermochimique, dans laquelle la biomasse pulvérisée est gazéifiée à des températures élevées en gaz de synthèse, qui contient du H2, du CO et des déchets tels que le CO2 et le H2O. Après le nettoyage, le H2 et le CO peuvent ensuite être combinés en produits énergétiques plus utiles tels que le diesel, l’essence, le méthanol, l’éther diméthylique, l’hydrogène gazeux de qualité carburant ou brûlés pour l’électricité. Étant donné que la biomasse est un carburant renouvelable, ce processus a de très faibles émissions nettes de CO2 et peut même avoir des émissions nettes négatives de CO2 si des techniques de captage et de séquestration du CO2 sont utilisées.
Cependant, de nombreux gazéificateurs (tels que la variété à flux descendant entraîné) produisent un déchet solide appelé laitier, contenant les composants non volatils de la biomasse (principalement des métaux sous forme d’oxyde). Actuellement, il est principalement utilisé comme ingrédient dans l’asphalte. Bien que le carbone (c.-à-d. le CO2) dans le biocarburant soit renouvelable puisqu’il fait un cycle perpétuel entre la plante et l’atmosphère, les métaux (nutriments végétaux précieux tels que le phosphore, le fer, le magnésium, etc.) ne sont pas retournés à la terre sous une forme utilisable puisqu’ils sont séquestrés dans le laitier. Par conséquent, tout effort massif visant à utiliser des gazéificateurs à scories pour extraire l’énergie de la biomasse à quelque fin que ce soit entraînera nécessairement l’épuisement progressif des nutriments du sol. Ceux-ci peuvent être remplacés par des engrais qui auront ensuite un autre effet, comme l’augmentation des proliférations d’algues, l’épuisement d’une autre ressource minérale, etc.
La question est donc de savoir dans quelle mesure cela aura un effet. S’agit-il d’une quantité significative de nutrition du sol appauvrie de la biosphère, ou est-ce que c’est une quantité de plus en plus petite de sorte qu’il n’y a pas de réelle préoccupation ? Pour répondre à ces questions, il faut effectuer une analyse du cycle de vie d’un processus de conversion de la biomasse aux liquides qui tient compte de tous les effets du berceau à la tombe et de leurs impacts secondaires sur d’autres contributions. Par exemple, l’augmentation des quantités de traitement des engrais à long terme peut entraîner une augmentation des émissions de CO2, de la pollution ou de l’épuisement des ressources, ce qui pourrait potentiellement compenser les gains environnementaux réalisés par une approche thermochimique de la biomasse aux liquides de notre infrastructure énergétique.

Optimisation des branches et des limites de la boîte noire basée sur les probabilités pour la conception de systèmes de biocarburants

Nous mettons au point de nouvelles façons de produire des biocarburants durables à partir de matières premières de biomasse non concurrentielles cultivées au Canada, comme le panic raide, les produits forestiers et d’autres formes de lignocellulose. Cependant, afin de produire suffisamment de biocarburants pour apporter des changements transformateurs à l’infrastructure énergétique de nos pays, il existe de nombreux problèmes de systèmes dans la chaîne d’approvisionnement et le traitement chimique qui doivent être surmontés. Pour résoudre ce problème, nous développons actuellement des approches semi-continues pour produire des biocarburants tels que le biobutanol (substitut de l’essence et de l’éthanol) et le bio-diméthyl-éther (substitut diesel) pour surmonter ces défis à moindre coût.

Bien que l’approche semi-continue soit très prometteuse, elle est incroyablement complexe et, en tant que telle, les approches traditionnelles de conception de processus ne s’appliquent plus. Bien que les tentatives de conception du processus puissent être faites à la main, une technique d’optimisation mathématique formelle est nécessaire pour déterminer les paramètres clés du processus. La taille des lots, les paramètres de distillation, les fonctions thermiques, les débits, le comportement de transition, les paramètres de réglage du contrôleur, les points de réglage et de nombreux autres paramètres doivent être déterminés simultanément afin de découvrir une configuration qui permet d’atteindre des contraintes de qualité, de durabilité et de rentabilité. Cependant, il s’agit d’un défi important en raison de la grande dimensionnalité du problème et du caractère des modèles informatiques sur lesquels nos analyses sont basées. En tant que tel, nous avons constaté que les solveurs d’optimisation existants (en particulier, ceux qui résolvent la classe de problèmes connus sous le nom de boîte noire) sont totalement inadéquats pour nos besoins.

Par conséquent, afin de contribuer à notre travail dans le processus des biocarburants, nous proposons le développement d’un nouvel algorithme d’optimisation qui convient non seulement à notre problème particulier des biocarburants, mais aussi à une grande classe de problèmes d’optimisation de la boîte noire. L’approche proposée consiste à combiner des solveurs stochastiques bien connus tels que l’optimisation de l’essaim de particules (PSO) ou l’évolution différentielle avec des techniques de branchement et de limite qui réduisent systématiquement l’ampleur du problème pour améliorer la convergence vers un optimum global.

Les techniques de branchement et de connexion fonctionnent en divisant systématiquement l’espace de recherche des problèmes d’optimisation en régions, et en prouvant mathématiquement que l’optimum global ne peut pas être dans une région ou une autre, l’éliminant ainsi de la considération. Cependant, branch-and-bound nécessite une connaissance explicite des équations du modèle pour ce faire, qui ne sont pas disponibles pour notre problème et d’autres problèmes de boîte noire. Par conséquent, nous proposons un nouvel algorithme basé sur les probabilités contournait le problème de l’exigence d’une connaissance explicite des équations du modèle en créant des approximations implicites du modèle en utilisant les connaissances acquises par les essais d’optimisation de l’essaim de particules.

Avec cette technique, nous ne pouvons pas éliminer complètement une région de l’espace de recherche, mais nous devrions être en mesure d’estimer la probabilité que l’optimum global devrait exister dans une région ou une autre. Pour les problèmes de boîte noire, cela devrait être beaucoup plus rapide et plus susceptible de converger vers un véritable optimum global que l’état actuel de l’art.