Automatisation de la classification par magnétométrie quantique de failles en présence d’erreurs de mesure

De nombreuses structures sont enfouies sous terre dont les conduites de transport de liquide dangereux tel que le pétrole. Lorsqu’une alerte est donnée pour indiquer qu’il y a possiblement une faille dans une zone de la conduite, identifier l’emplacement de la faille nécessite soit de déterrer la conduite, soit l’utilisation de magnétomètre (détecteur de champ magnétique). La première option est très couteuse en temps et main d’œuvre et la deuxième utilise des magnétomètres classiques insuffisamment précis. À l’aide de magnétomètres quantiques à base de diamant, l’objectif de ce projet est de développer un algorithme d’apprentissage automatique de détection de la présence, la forme et l’emplacement de failles de structures métalliques enfouies. Par la suite, le système pourra être installé sur un véhicule afin de balayer de grandes zones de façon autonome.

Faculty Supervisor:

Félix Camirand Lemyre

Student:

Olivier Germain

Partner:

SB Technologies Inc

Discipline:

Mathematics

Sector:

University:

Université de Sherbrooke

Program: