Projets novateurs réalisés

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Projets par catégorie

Membraneless Electrolyzer for Low-cost Hydrogen Production

A membraneless electrolyzer, as the name suggests, eliminates the requirement of the membrane, and a microchannel flow-based separation of the gas products is attained to obtain pure hydrogen. Unlike PEMWE, membraneless electrolyzers have fewer components consisting of a microchannel encompassing a pair of electrodes, thereby showcasing high resiliency and increased operational lifetime. This translates to an alleviation in the price of green hydrogen production and lower manufacturing cost of the membraneless electrolyzer compared to the membrane-based counterparts. Membraneless electrolyzers drastically lower the requirement of precious metals by incorporating a thin-film-based catalyst for the electrodes. Moreover, they are manufactured by additive manufacturing, streamlining the electrolyzers’ production indigenously and ensuring scalability. Membraneless operation allows flexibility in electrochemistry for hydrogen production, brine, or biomass electrolysis, which are lucrative owing to the co-production of valuable chemicals. Membraneless electrolyzers can be operated at high temperatures (80 – 90 ?C) without the risk of accelerated degradation. Membraneless electrolyzers are compact and modular, enabling mobility and implementation for on-site, off-grid hydrogen production. It can be interfaced with intermittent renewable energy infrastructure for green hydrogen production.

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Superviseur du corps professoral :

Erik Kjeang

Étudiant :

Partenaire :

I-INC Foundation for Business Development

Discipline :

Engineering

Secteur :

Professional, scientific and technical services

Université :

Simon Fraser University

Programme :

Business Strategy Internship

Assessment the rheological behavior of polybutene polymers as viscosity modifiers in lubricating oils

Lubricants can lose viscosity when exposed to high temperatures, leading to engine damage. Viscosity modifiers can be added to address this issue. When applying these additives to lubricating oils, it becomes vital to assess the rheological behavior. As the microstructure of these additives play a golden role in their functionality in lubricating oils, it’s fruitful to investigate the relationship between microstructure and rheological behavior of viscosity modifiers.

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Superviseur du corps professoral :

Milad Kamkar

Étudiant :

Partenaire :

Iranian Polymer and Petrochemical Institute

Discipline :

Engineering

Secteur :

Education

Université :

University of Waterloo

Programme :

Globalink Research Award

Health monitoring and control of masonry structures

The development of international standards and codes led to the creation of safe and properly designed fully cured masonry structures capable of withstanding lateral loads induced by wind or earthquakes. However, as the age of masonry plays an important role on its strength, it was reported that before it is fully-cured, masonry is vulnerable to lateral loads. Canadian design codes notably lack guidance on the loads and material resistances necessary for designing temporary support systems during construction. Consequently, designers rely on engineering judgment and experience to estimate reasonable and safe assembly properties of freshly constructed masonry to design temporary bracing. This situation has led to numerous instances of structural damage, waste of materials, and injuries to workers. This project aims to address this gap in the knowledge and it is anticipated that this research provides necessary knowledge on early-age masonry, leading to improved Canadian guidelines needed to design control devices. The assessment of the properties and behavior of early-age masonry, needs both experimental and numerical studies. Several experimental studies on early-age mortar, early-age prisms, and early-age masonry walls have been conducted at Western. Developing numerical models at this stage is necessary which will be accomplished by attending at Globalink program.

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Superviseur du corps professoral :

Ayan Sadhu

Étudiant :

Partenaire :

Politecnico di Milano

Discipline :

Engineering

Secteur :

Education

Université :

The University of Western Ontario

Programme :

Globalink Research Award

Élaboration des composites à base de marc de café et de résidus industriels forestiers par l’impression 3D.

Chaque année, d’énormes quantités de déchets forestiers et de marc de café sont générées à l’échelle mondiale, avec une augmentation annuelle de la consommation de café de 1,3% entre 2012 et 2021. La fabrication additive a connu un développement significatif au cours de la dernière décennie, offrant la capacité de créer des formes complexes et des prototypes personnalisés, trouvant des applications dans divers secteurs, tels que l’aérospatiale, l’automobile, la médecine, et plus encore. Cependant, le développement des composites renforcés de fibres naturelles, en raison de leurs avantages environnementaux et économiques, n’a pas atteint un stade avancé en termes de maturité technologique et de compréhension de base. Les chercheurs se concentrent désormais sur le développement de matériaux biosourcés pour répondre aux besoins de l’impression 3D. Cette approche ouvre des possibilités pour résoudre à la fois le problème de gestion des RIF et la création de biomatériaux performants. Dans ce contexte, ce projet vise à valoriser les résidus industriels forestiers et le marc de café en développant des composites basés sur des polymères biodégradables pour l’impression 3D par FDM, tout en caractérisant et en optimisant leurs propriétés mécaniques, thermiques, physiques et morphologiques.

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Superviseur du corps professoral :

Ahmed Koubaa

Étudiant :

Partenaire :

Institut national de recherche pour l’agriculture, l’alimentation et l’environnement

Discipline :

Sociology

Secteur :

Sustainability & the Environment; Forestry; Other

Université :

Université du Québec en Abitibi-Témiscamingue

Programme :

Globalink Research Award

Offre d’interprétation historique et patrimonial pour le noyau institutionnel Saint-Édouard de Port-Alfred

La recherche est une contribution directe à un vaste projet de requalification de l’église Saint-Édouard à Port-Alfred (Saguenay). Les résultats produits par les étudiants serviront à développer une offre d’interprétation historique et patrimoniale du noyau institutionnel de Port-Alfred. Une partie du travail sera de débusquer, regrouper et analyser les contenus historiques (documents, photos, vidéos, etc.) sur l’histoire de Port-Alfred. Aussi, une enquête orale auprès de citoyens rendra possible la cueillette de nouvelles données sur les impacts économiques et psychosociaux de la fermeture de l’usine des pâtes et papiers en 2003, un évènement majeur dans cette communauté. Patrimoine Saint-Édouard, dont la mission est de sauvegarder l’église et revitaliser Port-Alfred, est le partenaire du projet. Les résultats serviront à concevoir un espace d’interprétation dans l’église ainsi qu’une visite guidée dans les rues du quartier. L’intégration des étudiants dans ce projet sera un apprentissage de collaboration multidisciplinaire dans un projet de requalification patrimoniale.

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Superviseur du corps professoral :

François-Olivier Dorais;Danielle Maltais

Étudiant :

Partenaire :

Patrimoine Saint-Édouard

Discipline :

Sociology

Secteur :

Other services (except public administration)

Université :

Université du Québec à Chicoutimi

Programme :

Accelerate

Data Analytics to Aid Decision Making in the Mining Industry

Machine learning (ML) has become an indispensable tool in the mining industry, significantly enhancing operational efficiency, ensuring safety, and optimizing resource management. Its ability to process and analyze large datasets is pivotal in facilitating informed decision-making and reducing operational costs. This project leverages data analytics to augment mining operations planning, with two primary objectives:
1. Optimal Drilling Locations in Greenfield Exploration: The project aims to identify the most promising sites for drilling bore holes in unexplored (greenfield) areas, as well as predicting the viability of the nearby location using data from existing (brownfield) mines. By analyzing the geological data of current mines, ML algorithms can predict potential mineral deposits in nearby areas. This not only streamlines exploration efforts but also increases the chances of discovering viable mining sites, thereby reducing financial and environmental risks associated with exploratory drilling.
2. Predicting Economic Value of Current Mines: Another crucial aspect of this project is to predict the economic potential of operational mines based on historical data. By analyzing past performance, geological data, and market trends, ML models can forecast the future profitability of a mine. This prediction aids in strategic planning, resource allocation, and investment decisions.

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Superviseur du corps professoral :

John Braun

Étudiant :

Partenaire :

Genesis AI Corporation

Discipline :

Computer science

Secteur :

Mining; Forestry; Natural Resources

Université :

The University of British Columbia - Okanagan

Programme :

Accelerate

Factors Influencing Decision to Adopt (or Not) Electric Outboard Motors by Rowing Clubs in British Columbia

This project aims to explore the obstacles and barriers that rowing clubs in British Columbia face when adopting electric outboard motors for their boats. This research will involve interviews with club managers, directors, coaches, and/or athletes to understand why and how they decide to adopt these electric motors, as well as what supports they would need to accelerate the adoption of electric motors at rowing clubs across British Columbia.
The findings of this research will provide guidance on how to bet support the rowing community’s transition from gas to electric motors and support decarbonization in rowing, which will also reduce noise pollution, a common
complaint from athletes in rowing.

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Superviseur du corps professoral :

Brian Wilson

Étudiant :

Partenaire :

Rowing BC

Discipline :

Sociology

Secteur :

Arts, entertainment and recreation

Université :

The University of British Columbia

Programme :

Accelerate

Exploring the impact of Learning Rules on the neural dynamic of Face Recognition: Insights from FaceNet and MEG

In this study, we are exploring how Artificial Neural Networks compare to the brain on the task of face recognition. We are using a FaceNet model trained using different loss functions and comparing them to how the brain works. We are curious to see how well these instructions make the computer’s recognition similar to how our brains do it. We are leveraging the spatio-temporal proprieties of magnetoencephalography (MEG) data recorded while subject recognized faces. By studying the temporal, frequency, and spatial dynamics of brain activity, we hope to investigate how the brain process faces.The goal is to use these ANN models that are more smilier to the brains, to answer the “why” question of face recognition. We believe our project will bring us closer to understanding how our brains work and improve both artificial intelligence and neuroscience fields.

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Superviseur du corps professoral :

Karim Jerbi

Étudiant :

Partenaire :

École Supérieure Privée d'Ingénierie et de Technologies (ESPRIT)

Discipline :

Computer science

Secteur :

Artificial Intelligence; Technology

Université :

Université de Montréal

Programme :

Globalink Research Award

SSE_DEMAEYER_UNPOINTCINQ_Fleury – BD journalisme en action climatique

Faire du BD journalisme sur les différents médias : 10 articles sous format BD à l’aide de Procreate et avec des déclinaisons selon les plateformes de diffusion. L’objectif principal de ce projet est d’innover en matière de communications des enjeux climatiques aux jeunes en testant un nouveau médium de communication : la BD.

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Superviseur du corps professoral :

Juliette De Maeyer

Étudiant :

Partenaire :

Futur Simple

Discipline :

Sociology

Secteur :

Information and cultural industries

Université :

Université de Montréal

Programme :

Business Strategy Internship

Empowering Sustainable Livestock Practices: Advanced Sensors for GHG Monitoring

THIS IS A GENERIC TEXT PUT IN PLACE AS THERE WAS NO PROJECT OVERVIEW

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Superviseur du corps professoral :

Amin Komeili;Ghader Manafiazar;Ghader Manafiazar;Amin Komeili

Étudiant :

Partenaire :

Net Zero Atlantic

Discipline :

Engineering

Secteur :

Professional, scientific and technical services

Université :

Dalhousie University; University of Calgary

Programme :

Accelerate

Environmental Site Assessment Utilizing Multi and Hyperspectral Imagery and Computer Vision

This research project is a feasibility study designed to assess the viability of employing advanced technology for oilfield environmental site assessment and restoration. The conventional labor-intensive and manual process of evaluating oilfield sites for potential remediation or reclamation is performed in the field at high cost. Our primary objective is to investigate the feasibility of remote site assessments through the analysis of satellite imagery. The proposed methodology entails the utilization of satellite imagery to offer valuable insights into various facets of oilfield sites, including the detection of hydrocarbon and saltwater contamination, the identification of heavy metals or minerals, monitoring of vegetation growth, change detection in soil conditions, assessment of surface water changes, and recognition of onsite industrial equipment.

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Superviseur du corps professoral :

Xingyu Li

Étudiant :

Partenaire :

Closure Liability Management Inc.

Discipline :

Engineering

Secteur :

Professional, scientific and technical services

Université :

University of Alberta

Programme :

Accelerate

Understanding and improving plausibility of control in physically based character animation

This project aims to understand and improve upon the shortcomings of physically based virtual human characters within virtual environments such as video games. Current physics-based character control methods tend to be too stiff, too strong, and too smart. That is, they do not respond in a natural loose manner to perturbations, they tend to use muscle forces that are larger than a human would use, and they have too much knowledge about the environment which leads to less natural more robotic characteristics. The results of this work will help quantify these problems and create improved controllers

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Superviseur du corps professoral :

Paul Kry

Étudiant :

Partenaire :

Roblox Canada Inc.

Discipline :

Computer science

Secteur :

Information and cultural industries

Université :

McGill University

Programme :

Accelerate

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