Innovative Projects Realized

Développement d’un procédé électrochimique pour le traitement à la source des eaux usées phytosanitaires – Year two

Les produits phytosanitaires utilisés en agriculture, pour lutter contre les espèces nuisibles et les adventices sont devenus essentiels pour une agriculture performante. Cependant, la présence de ces composés (herbicides, insecticides et fongicides) dans les eaux est à prendre en considération en raison de leur toxicité potentielle pour l’homme, pour la faune et la flore du milieu aquatique contaminées. Les technologies actuelles de dépollution et de décontamination des eaux polluées par ces composés phytosanitaires, notamment par les stations d’épuration ne sont pas adaptées pour traiter ce type d’effluents. Dans le cadre de cette étude, nous proposons une autre approche intégrée de traitement de ces polluants par oxydation électrochimique, laquelle peut être présentée comme un procédé «vert» par excellence car elle permet d’utiliser des sources d’énergie non polluantes et renouvelables à des fins de dépollution. Ce projet se situe dans un contexte réglementaire qui se durcit considérablement au niveau de la gestion des effluents phytosanitaires. La réalisation d’un procédé d’épuration des effluents phytosanitaires à l’aide de matériaux anodiques et cathodiques innovants et performants, permettrait de répondre indubitablement à la demande actuelle des utilisateurs de produits phytosanitaires et plus généralement du marché évalué par le nombre de pulvérisateurs

Développement d’un procédé électrochimique pour le traitement à la source des eaux usées phytosanitaires

Les produits phytosanitaires utilisés en agriculture, pour lutter contre les espèces nuisibles et les adventices sont devenus essentiels pour une agriculture performante. Cependant, la présence de ces composés (herbicides, insecticides et fongicides) dans les eaux est à prendre en considération en raison de leur toxicité potentielle pour l’homme, pour la faune et la flore du milieu aquatique contaminées. Les technologies actuelles de dépollution et de décontamination des eaux polluées par ces composés phytosanitaires, notamment par les stations d’épuration ne sont pas adaptées pour traiter ce type d’effluents. Dans le cadre de cette étude, nous proposons une autre approche intégrée de traitement de ces polluants par oxydation électrochimique, laquelle peut être présentée comme un procédé «vert» par excellence car elle permet d’utiliser des sources d’énergie non polluantes et renouvelables à des fins de dépollution. Ce projet se situe dans un contexte réglementaire qui se durcit considérablement au niveau de la gestion des effluents phytosanitaires. La réalisation d’un procédé d’épuration des effluents phytosanitaires à l’aide de matériaux anodiques et cathodiques innovants et performants, permettrait de répondre indubitablement à la demande actuelle des utilisateurs de produits phytosanitaires et plus généralement du marché évalué par le nombre de pulvérisateurs

In-Ear Audio and Speech Processing Algorithms: Evaluation, Optimization and Consolidation – Year two

Everyday more than one million Canadians working in noisy environments are using Hearing Protection Devices (HPDs) to be protected against the risk of noise-induced hearing loss (NIHL). Together with the NSERC-EERS Industrial Research Chair in In-Ear Technologies (CRITIAS), the EERS Global Technologies Inc. has recently brought to market an innovative line of HPDs, enabling workers to effectively communicate in noise while being protected.
More recently specialized in-ear algorithms have been developed by the researchers of CRITIAS chair: the first one is dedicated for capturing the speech, denoised and enhanced it; the second one associates with the classification of non-verbal audio events to enable health monitoring applications; the last one deals with the extraction of biosignals to enable activity tracking for workers. While the first algorithm has been already implemented successfully in EERS’s award-winning SonX product, further improvements will be made to it during this proposed Postdoctoral Fellowship. Besides, in-ear algorithms developed by CRITIAS will be implemented and optimized on a single DSP chip to ease their use by EERS. Furthermore, the development and qualification of a speech intelligibility framework dedicated for in-ear speech will be performed. This project will enable the continuous improvement of unique hearing protection technologies by EERS.

In-Ear Audio and Speech Processing Algorithms: Evaluation, Optimization and Consolidation

Everyday more than one million Canadians working in noisy environments are using Hearing Protection Devices (HPDs) to be protected against the risk of noise-induced hearing loss (NIHL). Together with the NSERC-EERS Industrial Research Chair in In-Ear Technologies (CRITIAS), the EERS Global Technologies Inc. has recently brought to market an innovative line of HPDs, enabling workers to effectively communicate in noise while being protected.
More recently specialized in-ear algorithms have been developed by the researchers of CRITIAS chair: the first one is dedicated for capturing the speech, denoised and enhanced it; the second one associates with the classification of non-verbal audio events to enable health monitoring applications; the last one deals with the extraction of biosignals to enable activity tracking for workers. While the first algorithm has been already implemented successfully in EERS’s award-winning SonX product, further improvements will be made to it during this proposed Postdoctoral Fellowship. Besides, in-ear algorithms developed by CRITIAS will be implemented and optimized on a single DSP chip to ease their use by EERS. Furthermore, the development and qualification of a speech intelligibility framework dedicated for in-ear speech will be performed. This project will enable the continuous improvement of unique hearing protection technologies by EERS.

Modélisation de l’évolution de la température au cours du mélange de pâtes de boulangerie – Year two

Lors de la réalisation de pâtes de boulangerie, les ingrédients de base sont mélangés dans de grandes cuves afin de créer un pâton qui sera ensuite mis en forme et cuit. Lors du mélange, les ingrédients se lient pour passer de poudres et liquides à une pâte épaisse et visqueuse. La température de la cuve doit être soigneusement contrôlée afin de maximiser l’action des levures. Les systèmes de refroidissement actuels ont été conçus à force d’essais/erreur, et dans les faits la température peut localement être trop élevée, rendant la pâte impropre à la cuisson. De grandes quantités de pâtes sont ainsi jetées par manque de compréhension fine de la répartition de la température au cours du mélange. Le présent projet propose de palier ce manque.

La nature très changeante de la pâte au cours du mélange ainsi que l’impossibilité par l’instrumentation de connaître la température à l’intérieur de la pâte ne permettent pas de considérer une étude uniquement expérimentale. Dans ce projet, il est proposé d’utiliser des calculs par ordinateur, couplés à des vérifications sur certains points de température précis en surface de la cuve, afin de répondre à cette problématique industrielle et ainsi éviter les pertes alimentaires.

The Heterogeneous Catalytic Wet Peroxide Oxidation of Lignin for Value addedChemicals and Renewable Energy

Bio-fuels derived from biomass can supply a proportion of energy consumption in Canada and can
reduce our dependence on the availability of fossil-fuels which is depleting. This research is proposed
10 convert wasle biomass into value-added products, such as fuels and chemicals species. This
research proposes to utilize Fenton-type reactions to convert lignin under ambient conditions into
valuable chemicals as the intennediates for generating renewable energy, and food ingredients. The
adopted method is an oxidation reaction triggered by hydrogen peroxide in an aqueous solution and
the reaction is assisted by various heterogeneous catalysts (Catalytic Wet Peroxide Oxidation,
CWPO). The product distribution of CWPO will be identified and quantified using chromatography
techniques to elucidate the details of reaction paths. The ultimate goal of this project is to generate a
reaction protocol that illustrates optimal reaction conditions of the desired products. The outcome
will greatly benefit Canadian renewable energy and food sectors.

Modélisation de l’évolution de la température au cours du mélange de pâtes de boulangerie

Lors de la réalisation de pâtes de boulangerie, les ingrédients de base sont mélangés dans de grandes cuves afin de créer un pâton qui sera ensuite mis en forme et cuit. Lors du mélange, les ingrédients se lient pour passer de poudres et liquides à une pâte épaisse et visqueuse. La température de la cuve doit être soigneusement contrôlée afin de maximiser l’action des levures. Les systèmes de refroidissement actuels ont été conçus à force d’essais/erreur, et dans les faits la température peut localement être trop élevée, rendant la pâte impropre à la cuisson. De grandes quantités de pâtes sont ainsi jetées par manque de compréhension fine de la répartition de la température au cours du mélange. Le présent projet propose de palier ce manque.

La nature très changeante de la pâte au cours du mélange ainsi que l’impossibilité par l’instrumentation de connaître la température à l’intérieur de la pâte ne permettent pas de considérer une étude uniquement expérimentale. Dans ce projet, il est proposé d’utiliser des calculs par ordinateur, couplés à des vérifications sur certains points de température précis en surface de la cuve, afin de répondre à cette problématique industrielle et ainsi éviter les pertes alimentaires.

Distributed and Decentralized Optimization for Electricity Consumption Flexibilities and Network Constraints

In the context of the “Smart Grid”, the exploitation of electricity consumption flexibilities will be a key lever in the optimization of the electric system. It can help to limit power demand peaks, increase the share of renewable energy and limit network infrastructure investments. Consumption flexibilities, which are offered by many residential consumers, are distributed resources: from an optimization perspective, this leads to the development of new decentralized methods, often referred to as Demand Response.
A decentralized view point is also necessary to consider the various actors interacting in the system : smart consumers, energy aggregators, distribution and transmission system operators and electricity markets.
In this project, the objective is to study this complex system considering the different actors in interaction, to propose optimized and decentralized coordination mechanisms, and to evaluate the potential benefits of Demand Response techniques related to network investments. The project will call for different techniques, from operations research, continuous optimization, game theory and data analysis.

Étude de la composition phytochimique de 15 cultivars d’argousier cultivés au Québec dans un objectif de développement de marché

L’argousier est un petit fruit nordique bien adapté au climat boréal. Son fruit, l’argouse, se distingue des autres petits fruits par la diversité de ses composés bioactifs. Il est notamment riche en caroténoïdes et en polyphénols. Notre projet vise à comparer la composition chimique des fruits de 15 cultivars d’argousier actuellement cultivés au Québec. Il se divise en trois objectifs : 1- caractériser le profil physicochimique des argouses (taux d’humidité, teneur en huile, teneur en sucres, teneur en vitamine C, contenu en caroténoïdes et polyphénols totaux, potentiel antioxydant); 2- établir des fiches techniques regroupant ces données de caractérisation ainsi que leurs caractéristiques morphologiques et agronomiques, dans le but de fournir aux producteurs une orientation du marché à privilégier pour chaque cultivar (alimentaire, nutraceutique et/ou cosmétique); 3- Réaliser une analyse métabolomique non-ciblée afin de différentier les cultivars selon leur profil phytochimique.

Optimiz AIOps data normalization and visualization

Approximately 70% of data collected by ITOps is not actionable, either due to lack of timeliness or context, and real-time normalized data stored in a data lake is needed to produce actionable data. Also, AIOps tools are often poorly configured and lead to alert fatigue. The benefit to the partner organization is that they will be able to capture actionable AIOps data that can be normalized for Artificial Intelligence (AI) and Machine Learning (ML) analysis. Based on the analysis done by AI and ML interventions can be automatically applied to an enterprise IT system.

Developing a Submaximal EMG-Assisted Subject-Specific Musculoskeletal Model of the Spine: Combined Computational and Experimental Study – Year two

There is no direct way to measure spinal loads, and existing methods are indirect and invasive; alternatively, musculoskeletal models can predict spinal loads accurately and economically. Existing musculoskeletal models of spine substantially simplify the spine and/or use optimization algorithms to estimate muscle forces. Thus, we aim to develop a subject-specific musculoskeletal model of the spine which has realistic representation of the spine (by using a detailed finite element model) and is driven by measured biological inputs (kinematics and electromyography). Kinematics and electromyography of 48 individuals with/without back pain are collected and used as model inputs. The proposed model addresses some of the fundamental limitations and shortcomings of existing models, provide us with new outputs (e.g., stress/strain field in intervertebral disc, novel failure analysis), and can be used to analyze individuals with back pain; therefore, it can shed light on likely biomechanical roots of back pain. This project is in collaboration with IRSST (which aims to improve occupational safety of workers, workers rehabilitation, as well as workers recovery), and IRSST will use the outcome of this project to potentially decrease biomechanical occurrence of back pain in workers as well as to develop new evaluation and treatment protocols.

Current Waveform Parameters of CN Tower lightning Return Strokes andM-Cornponents

Although several attempts have been carried out to derive statistics about eN Tower lightning
current waveform parameters, which are essential for the design of appropriate protection
systems, the results have been limited use because of the nature of the collected data. The
absence of both the continuous and continuing currents from the collected data, made it
impossible to distinguish between return strokes, which are the most destructive components
of the lightning flash, and the M-components. The aim of this proposal is to solve this problem
with the aid of the available extensive high-speed camera records. The results of this project
will not only provide proper data to engineers dealing with lightning protection problems, but
also answer many fundamental questions about the difference between return-stroke current
impulses and those that correspond to M-components.