identifier: Jarry, Vincent ORCID: https://orcid.org/0000-0002-0189-9412 <https://orcid.org/0000-0002-0189-9412>  (2021). La qualité des voies cyclables à Montréal, Laval et Longueuil : Construction d'indicateurs de diagnostic et d'aide à la planification  Mémoire.  Québec, Université du Québec, Institut national de la recherche scientifique, Maîtrise en études urbaines, 199 p.

subject:
infrastructures cyclables
exposition au bruit
exposition à la pollution
particules fines
état de la chaussée
auscultation de la chaussée
conflits de circulation
vélo instrumenté
collecte mobile de données
Montréal
cycling infrastructure
noise exposure
air pollution exposure
particulate matter
pavement condition
road survey
traffic conflict
instrumented bicycle
mobile data collection

abstract:
L’augmentation de la part modale du vélo en ville génère de nombreux bénéfices à la fois individuels et collectifs. L’attractivité de la pratique du vélo dépend notamment de la présence d’infrastructures cyclables de qualité. Ce mémoire vise à proposer des indicateurs de qualité des voies cyclables, reposant sur une collecte de données primaires réalisée avec des vélos instrumentés (sonomètre, capteur de pollution, accéléromètre, caméra vidéo). Quatre dimensions de la qualité des voies cyclables sont évaluées : l’exposition au bruit, l’exposition à la pollution atmosphérique, l’état de la chaussée et la sécurité routière. Des modèles généralisés additifs sont construits pour prédire, à l’échelle de chaque tronçon, le niveau de bruit, la concentration de particules fines PM2,5 et les probabilités de vivre un conflit avec un véhicule et avec un·e piéton·ne en fonction du type de voie cyclable. Le recours à une méthode de classification spatiale floue a permis de regrouper les tronçons ayant des caractéristiques communes. Les résultats révèlent quatre types empiriques de voies cyclables : 1) les pistes protégées de grandes rues caractérisés par des niveaux élevés de bruit et de pollution, une chaussée en mauvais état, une faible probabilité de conflit avec véhicule et une probabilité élevée de conflit avec un·e piéton·ne; 2) les bandes peinturées de grandes rues, soit des bandes cyclables au bruit et à la pollution élevée, avec une chaussée en bon état, une probabilité moyenne de conflit avec véhicule, et une très faible probabilité de conflit avec piéton·ne; 3) les peinturées de petites et moyennes rues, soit des bandes cyclables peu bruyantes, moyennement polluées, avec une chaussée en bon état, une probabilité élevée de conflit avec véhicule et une probabilité moyenne de conflit avec piéton·ne; et 4) les protégées de parcs et de petites et moyennes rues avec des niveaux bas de bruit et de pollution, une chaussée en piètre état, une faible probabilité de conflit avec véhicule, mais une probabilité élevée de conflit avec piéton·ne.

Increasing cyclists’ modal share in cities brings numerous benefits to individuals and collectivities. However, urban cycling’s attractiveness depends upon the availability of quality cycling facilities. The aim of this thesis is to propose cycling infrastructure quality indicators that are based on a primary mobile data collection using instrumented bicycles (noise dosimeter, pollution sensor, accelerometer, video camera). Three scopes are covered: noise and air pollution exposure, pavement condition and road safety. Generalized Additive Models are built to predict, for each road section, expected levels of noise intensity, particulate matter (PM2,5) concentration, and conflict likelihood with a vehicle or with a pedestrian. A spatial fuzzy clustering algorithm is then used to group cycleway sections that share common characteristics. Results reveal four empirical cycleway types: 1) large roads protected bike paths, which are loud, polluted, with a poorly maintained pavement, a low likelihood of conflict with a vehicle and a high likelihood of conflict with a pedestrian; 2) large roads painted strips, which are loud and polluted, with a pavement in good condition, an average likelihood of conflict with a vehicle and a low likelihood of conflict with a pedestrian; 3) small and medium streets painted strips, which are quiet and averagely polluted, with a pavement in good condition, a high likelihood of conflict with a vehicle and an average likelihood of conflict with a pedestrian; 4) park and small and medium streets protected paths, which are quiet and not polluted, with a pavement in poor condition, a low likelihood of conflict with a vehicle, but a high likelihood of conflict with a pedestrian.


identifier: André-Hoffman, Augustin  (2021). Modélisation d’une décharge ICP d’un plasma d’hélium.  Mémoire.  Québec, Maîtrise en sciences de l’énergie et des matériaux, Université du Québec, Institut national de la recherche scientifique, 68 p.

type:
Thèse
Non évalué par les pairs

subject:
décharge ICP
hélium
polarisation
MEOP
couplage capacitif
ICP discharge
helium
polarization
capacitive coupling

abstract:
La polarisation de l’hélium-3 (³He) est un processus utile dans certaines applications mais qui est difficile à réaliser et que nous ne comprenons pas encore complètement. L’étude de la modélisation d’une décharge de plasma d’hélium avait donc pour visée de mieux comprendre les réactions qui ont lieu au cours de la décharge pour avoir les connaissances nécessaires à l’analyse de la polarisation par effet MEOP (Metastability Exchange Optical Pumping) du gaz. La première partie de ce mémoire s’attarde sur la méthode que nous avons utilisée pour calculer la polarisation de l’hélium. Le programme BOD (pour solveur Boltzmann 0 Dimension) écrit par Jonathan CLAUSTRE et al. à l’INRS dans un ancien projet avec François VIDAL et Jean-Pierre MATTE [5] nous permet d’obtenir le suivi temporel des densités des sous-états de l’hélium. Nous utilisons ensuite ces données dans un modèle de taux écrit par François VIDAL qui calcule la polarisation du gaz en résolvant les équations de polarisation données par NACHER et al. [15]. Pour déterminer le régime de puissance auquel la simulation est réalisée et entrer ces conditions initiales dans BOD, nous utilisons le programme Plasmasim, un modèle fluide qui décrit la décharge dans une géométrie 2D axisymétrique et qui est écrit par Gerjan HAGELAAR. Il nous permet de trouver une valeur seuil avant extinction de la puissance absorbée par le plasma afin d’avoir des conditions expérimentales similaires à NACHER et al. [14, 15] et que nous puissions comparer les résultats. Nous profitons aussi de l’utilisation de Plasmasim pour valider l’approche "0 dimension" de BOD. Dans la seconde partie, nous nous intéressons aux différents modes de couplage de la puissance de notre décharge ICP (Inductively Coupled Plasma). Le couplage capacitif étant généralement négligé dans les modèles de décharge inductive, nous avons cherché à vérifier avec Plamsasim que cette approximation était valable. D’autant que dans le régime de puissance défini par NACHER et al. [14, 15], à savoir proche de l’extinction de la décharge, c’est ce même couplage capacitif qui a été remarqué expérimentalement comme fortement présent. Nous étudions aussi l’impact des variations spatiales du domaine (nombre de spires de la bobine, emplacement des spires autour de l’enceinte du plasma). En conclusion, ce mémoire présente une méthode fonctionnelle pour la modélisation de la polarisation de l’hélium-3, ainsi qu’une validation de certaines hypothèses généralement admises comme, entre autres, la négligeabilité du couplage capacitif dans le cas de nos conditions initiales et pour l’observation des densités.

 The polarization of helium-3 (³He) is a useful process in some applications, but it is difficult to perform and is not yet fully understood. The study of the modeling of a helium plasma discharge was therefore aimed at better understanding the reactions that take place during the discharge to have the necessary knowledge to analyze the polarization by MEOP (Metastability Exchange Optical Pumping) effect of the gas. The first part of this memoir focuses on the method we used to calculate the polarization of helium. The program BOD (for Boltzmann 0 Dimension solver) written by Jonathan CLAUSTRE et al. at INRS in a former project with François VIDAL and Jean-Pierre MATTE [5] allows us to obtain the time tracking of the helium substate densities. We then use these data in a rate model written by François VIDAL which calculates the polarization of the gas by solving the polarization equations given by NACHER et al [15]. To determine the power regime at which the simulation is performed and to enter these initial conditions into BOD, we use the program Plasmasim, a fluid model which describes the discharge in an axisymmetric 2D geometry and which is written by Gerjan HAGELAAR. It allows us to find a threshold value before extinction of the power absorbed by the plasma in order to have experimental conditions similar to NACHER et al [14, 15] and to compare the results. We also take advantage of the use of Plasmasim to validate the "0 dimension" approach of BOD. In the second part, we focus on the different power coupling modes of our ICP (Inductively Coupled Plasma) discharge. The capacitive coupling being generally neglected in inductive discharge models, we tried to verify with Plamsasim that this approximation was valid. Especially since in the power regime defined by NACHER et al [14, 15], i.e. close to the extinction of the discharge, it is this same capacitive coupling that has been experimentally noticed as strongly present. We also study the impact of spatial variations of the domain (number of turns of the coil, location of the turns around the plasma enclosure). In conclusion, this memoir presents a functional method for the modeling of helium-3 polarization, as well as a validation of some generally accepted assumptions such as the negligibility of the capacitive coupling in the case of our initial conditions and for the observation of densities.


identifier: Asuo, Ivy Mawusi  (2021). Ambient-Processed Halide Perovskites for Photovoltaic and Optoelectronic Devices.  Thèse.  Québec, Doctorat en sciences de l'énergie et des matériaux, Université du Québec, Institut national de la recherche scientifique, 182 p.

subject:
cellules solaires pérovskite
photodétecteurs
stabilité
traitement ambiant
thiocyanate de plomb
pseudohalogénure
dégradation
nanofils
densité de piège
additifs
: perovskite solar cells
photodetectors
stability
ambient processing
lead thiocyanate
pseudohalide
degradation
nanowires
trap density
additives

abstract:
Alors que la consommation mondiale d'énergie devrait augmenter de 50 % et que des stratégies pour une réduction des émissions de CO₂ proche de zéro vers 2050 sont élaborés, nous devons absolument explorer d'autres technologies et d’autres ressources renouvelables et durables pour relever le défi. L'avènement des matériaux pérovskite hybrides organiques-inorganiques à base d’halogénure a permis des avancées technologiques incroyables au cours des dernières années en raison des performances, de la flexibilité, de la légèreté et de la vaste gamme d'applications des dispositifs fabriqués à base de ces nouveaux matériaux. L'efficacité, la stabilité et le coût sont les trois qualités essentielles requises pour qu'une technologie soit commercialement viable. Les cellules solaires à base de pérovskite ont enregistré une augmentation fulgurante de leur efficacité dépassant les 25 % après seulement dix ans de recherche et développement. Cependant, elles sont susceptibles de se dégrader en présence d'humidité, de rayonnement ultraviolet et de variations de température. En raison de la nature hygroscopique des pérovskites hybrides, elles ont été principalement synthétisées et traitées dans des environnements inertes tels que les boîtes à gants, ce qui augmente les coûts de fabrication et empêche leur production à grande échelle. L'objectif de cette thèse était de développer une technologie basée sur une solution abordable pour fabriquer des couches minces de pérovskites d’halogénure de haute qualité et les intégrer dans des dispositifs photovoltaïques avec une bonne efficacité de conversion et une stabilité à long terme (approchant les standards internationaux), tout cela dans les conditions ambiantes. Comme la méthode de synthèse des couches minces a un impact significatif sur la morphologie de celles-ci, le contrôle de la technique de fabrication s'avère être une voie essentielle pour maximiser les performances des dispositifs photovoltaïques. Ainsi, bien que critique, cela n'est pas suffisant dans notre cas. Pour obtenir des dispositifs à base de pérovskites d’halogénure performants, la stœchiométrie, la morphologie, l'architecture du dispositif et la stabilité du matériau pérovskite doivent être optimisées, ce que nous avons également pu réaliser, et cela entièrement dans les conditions ambiantes. De plus, notre recherche souligne la contribution essentielle des anions mixtes et le rôle de l'humidité dans la fabrication des couches de pérovskite ainsi que leurs performances prometteuses lorsqu'elles sont intégrées à des cellules solaires. Dans la recherche présentée ici, une approche de synthèse pour produire des couches minces pérovskites d’halogénure stables et reproductibles dans des conditions ambiantes a été établie, en adaptant leurs propriétés microstructurales via des additifs de thiocyanate de plomb, d'eau et d'éthanol. Les effets synergiques des solvants et des additifs solides sur la morphologie des couches minces de pérovskite sont également étudiés. Divers outils de caractérisation sont utilisés pour étudier le mécanisme de dégradation à la fois des couches de pérovskite et des dispositifs dans lesquels elles sont intégrées, tous entièrement fabriqués et stockés dans des conditions ambiantes. L'optimisation de la couche de pérovskite cristallisée afin d'atteindre une efficacité et une très bonne stabilité des cellules solaires est étudiée en amont en utilisant un traitement solvant-antisolvant sur des précurseurs à cations multiples de pérovskite d’halogénure. Des cellules solaires ont été fabriquées, et la dynamique du transport des charges photogénérées, ainsi que la stabilité des dispositifs sont étudiées. Cette approche permet d'obtenir des cellules solaires reproductibles et hautement efficaces avec une très grande stabilité de plus de dix mois dans les conditions ambiantes (c.-à-d., 25-55% HR). De plus, des photodétecteurs basés sur des réseaux de nanofils de pérovskites d’halogénure ont été fabriqués. Une méthode facile et peu coûteuse de synthèse de tels réseaux de nanofils de pérovskites via un revêtement par enduction centrifuge sur des substrats rigides et des substrats flexibles préalablement structurés est présentée. Les propriétés microstructurales et électriques de ces nouveaux dispositifs optoélectroniques à base de nanofils de pérovskite d’halogénure organiques-inorganiques à base d’halogénure, y compris leur photo-réactivité, leur détectivité, leur temps de réponse et leur stabilité, sont étudiées et présentées.

As the world energy consumption is expected to rise by 50% and plans for a drop in CO₂ emissions to net-zero around 2050 are made, we absolutely need to explore other renewable and sustainable energy resources and technologies to meet the challenge. The advent of halide perovskite materials has promoted incredible technological advances in the past years based on their device performance, flexibility, lightweight, and a vast range of device applications. Efficiency, stability, and cost are the three essential requirements for any technology to be commercially viable. Perovskite solar cells recorded a meteoric rise in efficiency to over 25% within only ten years of research and development. However, they are susceptible to degradation in the presence of moisture, ultraviolet light, and temperature. Due to the hygroscopic nature of the perovskite, they have been mostly processed in inert environments such as glove box which eventually increases fabrication costs and impedes their large-scale production. This thesis objective aimed to develop an affordable solution-based technology to fabricate high-quality perovskite thin-film with good efficiency and long-term stability under ambient conditions. Since the film fabrication method has a significant impact on the morphology of the film, its control proves to be an essential pathway in maximizing the performance of the devices. While critical, however, this is not sufficient. To obtain high-performing perovskite devices, the perovskite material stoichiometry, morphology, device architecture, and stability need to be optimized, which we were able to achieve entirely at the ambient conditions. We also highlighted the essential contribution of mixed-anions and moisture/humidity in the fabrication of perovskite films and their promising performance when integrated into solar cells. The research presented here establishes a synthesis route for stable and reproducible halide perovskites by tailoring their microstructural properties via lead thiocyanate and solvent additives. Synergistic effects of solvent and solid additives on the morphology of the perovskite thin-film are also investigated. Various characterization tools are used to study the degradation mechanism of both the perovskite thin films and the related devices in which they are integrated, all fabricated and stored entirely under ambient conditions (25-55%RH). The optimization of the crystallized perovskite layer to achieve superior solar cells efficiency and stability is further investigated using solvent-antisolvent treatment of mixed-cation halide perovskite precursor materials during their deposition process. Solar cells have been fabricated, and the charge dynamics and the stability of the devices are studied. This approach results in reproducible, highly efficient solar cells with incredible stability in the ambient environment (25- 55%RH) for more than ten months. Furthermore, we explored other device applications of the perovskite by fabricating nanowires network-based photodetectors. A facile and low-cost method of preparing perovskite nanowires network via spin-coating atop both rigid and flexible pre-patterned substrates is presented. The microstructural and electrical properties of these novel nanowires-based optoelectronic devices, including photo-responsivity, detectivity, response time, and stability, are investigated.


identifier: Beniiche, Abdeljalil  (2021). Design and Investigation of Advanced Human-Centered Blockchain Technologies for the 6G Era.  Thèse.  Québec, Doctorat en télécommunications, Université du Québec, Institut national de la recherche scientifique, 168 p.

subject:
6G
blockchain
behavioral economics
collective intelligence
DAO
human robot interaction
Oracles
robonomics
society 5.0
tactile internet
trust game

abstract:
The sixth-generation (6G) of wireless cellular networks is expected to incorporate the latest developments in network infrastructure and emerging advances in technology. 6G will not only explore
more spectrum at high-frequency bands but also converge driving technological trends, including
connected robotics, artificial intelligence (AI), and blockchain technologies. There is also a strong
notion that the nature of mobile terminals will change, whereby intelligent mobile robots are anticipated to play a more important role. Importantly, 6G will become more human-centered than
5G, which primarily focused on industry verticals. In this thesis, we aim at exploring the human-centeredness of blockchain technologies for the 6G era, in which we leverage advanced blockchain
technologies alongside human beings while leveraging emerging technologies. After briefly reviewing
recent progress on blockchain Internet of Things (BIoT), we explore the symbiosis of blockchain
with other key technologies such as AI and robots, while putting our focus on the emerging Tactile
Internet for advanced human-to-machine interaction. Our interest is in exploiting the concept of
the decentralized autonomous organization (DAO), which executes smart contracts and requires
the involvement of humans to perform certain tasks that autonomous AI-based software agents and
robots themselves cannot do. In our search for synergies between human-agent-robot teamwork
(HART) and the complementary strengths of the DAO, AI, and robots, we decentralize the Tactile
Internet by leveraging mobile end-user equipment via partially or fully decentralized multi-access
edge computing. We then introduce the concept of the nudge contract for crowdsourcing of human
expertise to decrease the completion time of physical tasks in the event of unreliable feedback forecasting of teleoperated robots or unskilled decentralized members of the DAO. Next, we investigate
the widely studied trust game of behavioral economics in a blockchain context. After identifying
open research challenges of blockchain-enabled implementations of the trust game, we first develop
a smart contract that replaces the experimenter in the middle between trustor and trustee. We
then experimentally investigate the impact of the mechanism of deposit on the trust game performance. In addition, we present an on-chaining oracle architecture for a networked N-player trust
game that involves a third type of human agent called observers. Further, we study the emerging
field of robonomics, which integrates behavioral economics with advanced blockchain technologies
and persuasive robotics. We show then that the embodied communications enabled by persuasive
robots have a potentially greater social impact than monetary incentives such as deposits. Finally,
this doctoral thesis describes the evolution from industry 4.0 to human centric cyber-physical-social
systems (CPSS) and a future Supersmart Society 5.0. After introducing our CPSS based bottom-up multilayer token engineering framework for Society 5.0, a reflection on the role of bioligization
in Industry 5.0 is presented. Finally, we experimentally demonstrate how the collective human
intelligence of a blockchain-enabled DAO can be enhanced via purpose-driven tokens.


identifier: Albuquerque, Isabela  (2021). On Robust and Generative Neural Networks with Applications to Brain-Computer Interfaces and Object Recognition.  Thèse.  Québec, Doctorat en télécommunications, Université du Québec, Institut national de la recherche scientifique, 184 p.

subject: généralisation hors distribution

subject: apprentissage automatique robuste

subject: modélisation générative optimisation multi-objectifs

subject: interfaces cerveau-ordinateur

subject: reconnaissance d’objets

subject: out-of-distribution generalization

subject: robust machine learning

subject: generative modeling

subject: multiobjective optimization

subject: brain-computer interfaces

subject: object recognition

abstract:
Les hypothèses standard pour l’apprentissage supervisé dans le cadre de la minimisation des risques sont trop strictes et probablement irréalistes. En conséquence, il arrive souvent que des méthodes théorique ment justifiées échouent dans la pratique ou nécessitent une ingénierie supplémentaire pour fonctionner une fois que ces hypothèses ne sont pas satisfaites. Un exemple bien connu de ce problème est l’exigence selon laquelle les ensembles de données d’entraînement et de test sont échantillonnés indépendamment d’une distribution fixe, même si les applications réelles de l’apprentissage automatique sont sensibles aux changements de distribution. De telles discordances entre les conditions d’entraînement et de test peuvent être dues à des perturbations naturelles de la distribution des données induites, par exemple, par des changements dans les conditions de collecte, ou à des distorsions synthétiques telles que des attaques contradictoires. Dans cette thèse, nous contribuons à améliorer l’applicabilité de l’apprentissage automatique, en particulier les réseaux de neurones, en comprenant mieux le problème de généralisation hors distribution et en développant des systèmes d’apprentissage polyvalents et robustes. Nos principaux objectifs consistent à proposer des approches pour évaluer l’existence de décalages de distribution, définir à quels types de distributions au-delà des domaines d’apprentissage il est possible de s’attendre à ce qu’un modèle se généralise, et concevoir des algorithmes capables d’atténuer les effets des décalages de distribution. De plus, nous visons à proposer des approches polyvalentes et générales qui peuvent également être appliquées à d’autres contextes et problèmes. Nous atteignons ces objectifs en introduisant un nouvel ensemble de données, des garanties de généralisation et des algorithmes. Compte tenu du large éventail actuel d’applications d’apprentissage automatique, nous évaluons les contributions proposées dans différents domaines où les changements de distribution sont omniprésents et potentiellement nocifs : tâches de vision par ordinateur et interfaces cerveau-ordinateur. Nous commençons nos contributions en introduisant WAUC, un nouvel ensemble de données multimodales pour l’évaluation de la charge de travail mentale dans des conditions réelles telles que des niveaux variables d’effort physique contenant des enregistrements de 48 sujets. Ensuite, nous proposons une stratégie pour estimer deux types d’écarts entre les données collectées dans différents domaines et les évaluer sur l’ensemble de données WAUC en considérant différents sujets comme des domaines distincts. Nous montrons que les estimations des décalages statistiques obtenues avec l’approche proposée peuvent être utilisées pour étudier d’autres aspects d’un pipeline d’apprentissage automatique, tels que l’évaluation quantitative des effets de différentes stratégies de normalisation couramment utilisées pour atténuer la variabilité inter-sujets. De plus, nous étudions la relation entre les changements estimés et la précision des modèles de prédiction de la charge de travail mentale. Nous nous concentrons ensuite sur le paramètre de généralisation de domaine: une formalisation où le processus de génération de données au moment du test peut produire des échantillons de domaines jamais vus auparavant. Nous prouvons une généralisation liée à ce paramètre et montrons que la représentation des données dans un espace qui donne un pouvoir prédictif pour une tâche particulière et où les distributions d’entraînement sont indiscernables, induit un faible risque sur des domaines invisibles. La minimisation des termes de la borne donne une approche contradictoire dans laquelle les divergences de domaine par paires sont estimées et minimisées. De plus, nous montrons que les innovations algorithmiques proposées sont polyvalentes et peuvent être utilisées dans d’autres applications d’apprentissage automatique où l’apprentissage peut également être formulé comme un problème d’optimisation minimax. Nous considérons l’entraînement de Generative Adversarial Networks (GANs) et revisitons le paramètre de discriminateur multiple en encadrant la minimisation simultanée des pertes fournies par différents modèles comme un problème d’optimisation multi-objectifs. Nous introduisons l’utilisation de l’optimisation multi-objectifs basée sur le gradient pour l’entraînement des GANs et comparons l’algorithme de descente de gradient multiple avec la maximisation de l’hypervolume sur un certain nombre d’ensembles de données. De plus, nous soutenons que les méthodes proposées précédemment et la maximisation de l’hypervolume peuvent toutes être considérées comme des variations de descente à gradient multiple dans lesquelles la direction de mise à jour peut être calculée plus efficacement. Nous terminons nos contributions au développement de systèmes d’apprentissage généraux et robustes en proposant une approche unifiée et polyvalente pour atténuer les changements de domaine naturels et artificiels via l’utilisation de projections aléatoires. Nous montrons que de telles projections, mises en œuvre sous forme de couches convolutives avec des poids aléatoires placés en entrée d’un modèle, sont capables d’augmenter le chevauchement entre les différentes distributions pouvant apparaître au moment de l’apprentissage/du test. Nous évaluons l’approche proposée sur des paramètres où différents types de changements de distribution se produisent, et montrons qu’elle fournit des gains en termes d’amélioration des performances hors distribution dans le cadre de la généralisation du domaine, ainsi qu’une robustesse accrue aux perturbations contradictoires.

Standard assumptions for supervised learning under the risk minimization framework are too strict and likely unrealistic. As a consequence, it is often the case that theoretically justified methods fail in practice or require extra engineering in order to work once such assumptions are not satisfied. A well known example of this issue is the requirement that training and testing datasets are sampled independently from a fixed distribution, even though real-world applications of machine learning are susceptible to distribution shifts. Such mismatches between training and testing conditions might be due to natural perturbations to the data distribution induced by, for example, changes in the collection conditions, or synthetic distortions such as adversarial attacks. In this thesis, we make contributions towards improving the applicability of machine learning, especially neural networks, by better understanding the out-of-distribution generalization problem and developing versatile and robust learning systems. Our main goals consist of proposing approaches to assess the existence of distribution shifts, defining to which kinds of distributions beyond the training domains it is possible to expect a model will generalize to, and devising algorithms capable of mitigating the effects of distribution shifts. Moreover, we aim at proposing versatile and general approaches which can also be applied to other settings and problems. We achieve such goals by introducing a new dataset, generalization guarantees, and algorithms. Considering the current wide range of machine learning applications, we evaluate the proposed contributions on different domains where distribution shifts are ubiquitous and potentially harmful: computer vision tasks and brain-computer interfaces. We start our contributions by introducing WAUC, a new multi-modal dataset for the assessment of mental workload in real-world conditions such as varying levels of physical strain containing recordings from 48 subjects. Next, we propose a strategy to estimate two types of discrepancies between the data collected from different domains and evaluate it on the WAUC dataset consider different subjects as distinct domains. We show that the estimates of statistical shifts obtained with the proposed approach can be used for investigating other aspects of a machine learning pipeline, such as quantitatively assessing the effects of different normalization strategies commonly used to mitigate cross-subject variability. Furthermore, we investigate the relationship between the estimated shifts and the accuracy of mental workload prediction models. We then focus on the domain generalization setting: a formalization where the data generating process at test time may yield samples from never-before-seen domains. We prove a generalization bound for this setting and show that representing the data in a space that yields predictive power for a particular task and where training distributions are indistinguishable, induces low risk over unseen domains. Minimizing the terms of the bound yields an adversarial approach in which pairwise domain divergences are estimated and minimized. In addition, we show that the proposed algorithmic innovations are versatile and can be employed in other machine learning applications where learning can also be formulated as a minimax optimization problem. We consider the training of Generative Adversarial Networks (GANs) and revisit the multiple-discriminator setting by framing the simultaneous minimization of losses provided by different models as a multi-objective optimization problem. We introduce the use of gradient-based multi-objective optimization for training GANs and compare the multiple gradient descent algorithm with hypervolume maximization on a number of datasets. Moreover, we argue that the previously proposed methods and hypervolume maximization can all be seen as variations of multiple gradient descent in which the update direction can be computed more efficiently. We finish our contributions to the development of general and robust learning systems by proposing a unified and versatile approach to mitigate both natural and artificial domain shifts via the use of random projections. We show that such projections, implemented as convolutional layers with random weights placed at the input of a model, are capable of increasing the overlap between the different distributions that may appear at training/testing time. We evaluate the proposed approach on settings where different types of distribution shifts occur, and show it provides gains in terms of improved out-of-distribution performance under the domain generalization setting, as well as increased robustness to adversarial perturbations.


identifier: Chamand, Chloé  (2021). Synthèse et caractérisation de couches minces de dioxyde de vanadium.  Mémoire.  Québec, Maîtrise en sciences de l’énergie et des matériaux, Université du Québec, Institut national de la recherche scientifique, 102 p.

subject:
VO₂
ablation laser
pulvérisation réactive
dopage
laser ablation
reactive sputtering
doping

abstract:
Le dioxyde de vanadium (VO₂) est un matériau possédant une transition de phase (IMT pour Insulator-Metal Transition) réversible à environ 68 °C qui est accompagnée d’un changement de structure cristalline de monoclinique à rutile et d’une variation de ses propriétés électriques et optiques. Du fait de ses propriétés intéressantes, le VO₂ est un matériau prometteur pour des applications dans le domaine des batteries au lithium ou les « Smart Radiator Device ». Dans ce projet, les procédés de synthèse utilisés pour l’élaboration de couches minces sont le dépôt par ablation laser (PLD) et la pulvérisation réactive assistée par plasma micro-onde multi-dipolaire. Ce mémoire est partagé en deux parties qui traitent toutes deux de la synthèse du VO₂ mais avec différents objectifs. La première partie qui fut réalisée au sein de l’INRS porte sur la synthèse et le dopage au lithium du VO₂, et cela dans l’objectif de futures applications dans le domaine des batteries. Cette partie se déroule en plusieurs étapes correspondant à l’optimisation des conditions expérimentales pour la synthèse du VO₂ sur les matériaux choisis (aluminium et cuivre) et pour le dopage au lithium, ainsi que l’utilisation de diverses techniques de caractérisation pour vérifier la qualité du VO₂. L’obtention du dioxyde de vanadium sur le cuivre a été réalisée par l’oxydation d’une couche de VN déposée par sputtering tandis que l’ablation laser a été utilisée sur l’aluminium. L’ajout de lithium dans le VO₂ par dopage a fonctionné et produit un décalage du pic du mode V-O de 616 à 628 cm⁻¹ après dopage sur les spectres Raman. Les résultats EDX ont montré une proportion de lithium dans le VO₂/Cu dopé beaucoup plus importante (18 %at.) que dans le VO₂/Al (2 %at.) avec les mêmes conditions de dopage. La seconde partie fut quant à elle réalisée au LPSC et porte sur la synthèse de VO₂ par pulvérisation réactive assistée par plasma micro-onde multi-dipolaire (PAPMM). L’objectif de cette partie est de déposer du VO₂ sur des substrats différents, pour différentes épaisseurs et températures de dépôt. Pour cela des optimisations des conditions expérimentales (incluant la polarisation du substrat) pour le contrôle de l’épaisseur de VO₂ (M), le dépôt à basse température et l’effet de la polarisation du substrat ont été effectuées. Pour les dépôts effectués à une température du substrat de 450 °C, l'augmentation de l'épaisseur du film a fait apparaître la phase VO₂ (R) avec pour conséquence la détérioration des propriétés physiques des films. La polarisation du substrat à -20 V pendant le dépôt a permis d’empêcher l’apparition de VO₂(R). Des films VO₂(M) ont également été obtenus avec succès à plus basse température du substrat (400 °C), mais uniquement sur des substrats SiO₂/Si.

Vanadium dioxide (VO₂) is a material with a reversible phase transition (IMT for Insulator-Metal Transition) at about 68 °C which is accompanied by a change in crystal structure from monoclinic to rutile and a variation in its electrical and optical properties. Due to its interesting properties, VO₂ is a promising material for applications in the field of lithium batteries or "Smart Radiator Device". In this project, the synthesis of thin films are performed using pulsed laser deposition (PLD) and reactive sputtering assisted by multi-dipole microwave plasma. This thesis is divided into two parts which both deal with the synthesis of VO₂ but with different objectives. The first part, which was carried out at INRS, deals with the synthesis and lithium doping of VO₂, with the objective of future applications in the field of batteries. This part takes place in several steps corresponding to the optimization of the experimental conditions for the synthesis of VO₂ on the chosen materials (aluminium and copper) and for the doping with lithium, as well as the use of various techniques of characterization to check the quality of VO₂. The vanadium dioxide on copper was obtained by oxidation of a VN layer deposited by sputtering while laser ablation was used for the deposition on aluminum. The addition of lithium in VO₂ by doping worked and produced the shift of the V-O mode peak from 616 to 628 cm⁻¹ after doping on the Raman spectra. EDX results showed a much higher proportion of lithium in doped VO₂/Cu (18 %at.) than for VO₂/Al (2 %at.) with the same doping conditions. The second part was realized at LPSC and concerns the synthesis of VO₂ by reactive sputtering assisted by multi-dipole microwave plasma. The objective of this part is to deposit VO₂ on different substrates, for different thicknesses and deposition temperatures. For this purpose, optimizations of the experimental conditions (including the substrate polarization) for the control of the VO₂ (M) thickness and of the deposition at low temperature have been performed. For deposition performed at a substrate temperature of 450 °C, the increase in film thickness caused the VO₂ (R) phase to appear with consequent deterioration of the physical properties of the films. Biasing the substrate at -20 V during deposition prevented the appearance of VO₂(R). VO₂(M) films were also successfully obtained at lower substrate temperatures (400 °C), but only on SiO₂/Si substrates.


identifier: Fernandes, Jordan  (2021). Analyse des spectres LIBS par chimiométrie.  Mémoire.  Québec, Maîtrise en sciences de l’énergie et des matériaux, Université du Québec, Institut national de la recherche scientifique, 56 p.

subject: énergie matériaux

abstract:
Dans ce travail, plusieurs méthodes ont été utilisées pour déterminer la concentration en or d’échantillons rocheux au moyen de la technique LIBS. Cette technique est basée sur l’interprétation du rayonnement émis par le plasma produit par laser à la surface du matériau à analyser. Pour déterminer la concentration de certains éléments chimiques comme l’or, l’approche la plus couramment employée en LIBS consiste à utiliser une courbe de calibration reliant l’intensité d’une raie spectrale de l’élément d’intérêt à sa concentration. L’inconvénient de cette approche est que la courbe de calibration doit être établie à l’aide d’un matériau dont le spectre est proche de celui du matériau à analyser. Comme le minerai d’or peut contenir de nombreuses phases de compositions chimiques différentes, plusieurs courbes de calibration seraient en principe nécessaires. En contraste avec cette approche dite univariée, les approches multivariées supervisées permettent en principe de contourner le problème des multiples courbes de calibration. Elles sont basées sur l’exploitation, par extrapolation ou généralisation, d’un apprentissage qui met en correspondance les spectres d’échantillons de référence avec leur concentration d’or. Dans ce travail, nous constatons d’abord les limitations des méthodes univariées pour prédire la concentration d’or de différents matériaux de référence homogènes, composés de poudres compactées, dont la concentration d’or est connue. La présence de fer dans les matériaux (un élément de concentration variable dans le minerai d’or) crée une grande disparité dans les spectres normalisés qui soulève des difficultés pour calibrer les mesures de concentration. Les méthodes multivariées supervisées PLS (Partial Least Square) et ANN (Artificial Neural Network) ont ensuite été explorées pour déterminer la concentration d’or dans une série de roches taillées en parallélépipèdes de quelques cm de côtés, dont la concentration volumique en or a été déterminée par des méthodes classiques de laboratoire. Dans un premier temps, les méthodes PLS et ANN ont été appliquées aux spectres obtenus en moyennant des milliers de spectres prélevés à autant de points à la surface des roches. La comparaison entre la concentration volumique du laboratoire et la concentration surfacique obtenue par LIBS ne s’est pas avérée satisfaisante en raison d’écarts aberrants dans plusieurs cas. Ensuite, une approche hybride mettant en œuvre à la fois une approche multivariée et des courbes de calibration a été explorée. Cette fois, les méthodes multivariées étaient non-supervisées et ont été utilisées pour classer le spectre issu de chaque tir laser sur la roche selon sa ressemblance avec le spectre de l’un des 5 matériaux de référence dont nous disposons. Les méthodes multivariées employées sont ACP (Analyse en Composantes Principales) et ANN. (Une méthode basée sur la corrélation entre les spectres a aussi été utilisées pour produire des cartes permettant de visualiser le degré de ressemblance entre les spectres locaux et les spectres de référence.) Ensuite, la courbe de calibration correspondant à ce matériau de référence a été utilisée pour déterminer la concentration d’or associée à au spectre prélevé sur la roche. La moyenne des concentrations ainsi déterminées pour chaque tir laser (des milliers) à la surface de la roche a ensuite été comparée avec la mesure du laboratoire. Ici encore, la comparaison a été plus ou moins satisfaisante, ce qui laisse la porte grande ouverte pour des développements additionnels dans le but d’aboutir à des résultats pratiques fiables.

In this work, several methods were used to determine the gold concentration of rock samples using the LIBS technique. This technique is based on the interpretation of the radiation emitted by the plasma produced by laser on the surface of the material to be analyzed. To determine the concentration of certain chemical elements such as gold, the most common approach used in LIBS consists in using a calibration curve linking the intensity of a spectral line of the element of interest to its concentration. The disadvantage of this approach is that the calibration curve must be established using a material whose spectrum is close to that of the material to be analyzed. Since gold ore can contain many phases of different chemical compositions, several calibration curves would in principle be necessary. In contrast to this so-called univariate approach, supervised multivariate approaches allow in principle to bypass the problem of multiple calibration curves. They are based on the exploitation, by extrapolation or generalization, of a learning process that maps the spectra of reference samples to their gold concentration. In this work, we first note the limitations of univariate methods to predict the gold concentration of different homogeneous reference materials, composed of compacted powders, whose gold concentration is known. The presence of iron in the materials (an element of variable concentration in gold ore) creates a large disparity in the normalized spectra that raises difficulties in calibrating the concentration measurements. Supervised multivariate PLS (Partial Least Square) and ANN (Artificial Neural Network) methods were then explored to determine the concentration of gold in a series of rocks cut into parallelepipeds of a few cm sides, whose volume concentration of gold was determined by conventional laboratory methods. In a first step, PLS and ANN methods were applied to the spectra obtained by averaging thousands of spectra taken from as many points on the surface of the rocks. The comparison between the laboratory volume concentration and the LIBS surface concentration was not satisfactory due to outliers in several cases. Next, a hybrid approach implementing both a multivariate approach and calibration curves was explored. This time, the multivariate methods were unsupervised and were used to classify the spectrum from each laser shot on the rock according to its similarity to the spectrum of one of the 5 reference materials available to us. The multivariate methods used are PCA (Principal Component Analysis) and ANN. (A method based on the correlation between the spectra was also used to produce maps allowing to visualize the degree of similarity between the local spectra and the reference spectra). Then, the calibration curve corresponding to this reference material was used to determine the gold concentration associated with the spectrum collected from the rock. The average of the concentrations thus determined for each laser shot (thousands) at the rock surface was then compared with the laboratory measurement. Again, the comparison was more or less satisfactory, which leaves the door wide open for further development in order to achieve reliable practical results.


identifier: Lambert-Fliszar, Eve  (2021). Development of an antiviral, compostable filtration material for use in surgical face masks.  Mémoire.  Québec, Maîtrise en sciences de l’énergie et des matériaux, Université du Québec, Institut national de la recherche scientifique, 70 p.

subject:
biodegradable
compostable
fibres
masque chirurgical
antiviral

abstract:
La pandémie de COVID-19 a montré au public l'importance des équipements de protection individuelle (EPI) dans la prévention de la transmission du virus. Cependant, les déchets associés aux EPI ont alerté le public de la pollution qu’ils causent. Les masques chirurgicaux présentement utilisés sont constitués de tissu de polypropylène non tissé, qui est dérivé d’une ressource non-renouvelable – le pétrole. De plus, ces masques sont utilisés qu’une seule fois, ce qui entraine un gaspillage important. Dans ce mémoire, je discute le développement d'un masque chirurgical amélioré qui tient compte des besoins d'une population croissante et d'un climat changeant, deux facteurs qui peuvent augmenter la prévalence de la maladie. À cette fin, un matériau de filtration compostable et antiviral est développé qui peut être utilisé pour préparer des masques afin d'améliorer la protection des utilisateurs contre la transmission de virus tout en limitant les déchets associés aux EPI. Ce travail vise à (i) créer un matériau de filtration compostable non-tissé peu coûteux ayant des propriétés de filtration et de circulation d'air comparables aux masques chirurgicaux existants et (ii) fonctionnaliser ce matériau à l'aide d'un polymère cationique pour inactiver les virus. Le poly(acide lactique) est utilisé comme polymère de base pour former les fibres non-tissées car il est relativement peu coûteux et biodégradable. Le chitosane, un autre polymère biodégradable, est utilisé pour accorder une charge au matériau afin d'interagir avec et potentiellement inactiver les virus qui atterrissent sur la surface. La morphologie et la structure des microfibres sont caractérisées. De plus, la filtration et la résistance à l’air de la membrane filtrante sont mesurées et comparées au filtre actuel des masques chirurgicaux. Enfin, l'activité antivirale du matériau filtrant est étudiée contre HCoV-OC43, le virus à l'origine du rhume qui a une configuration similaire au virus SARS-CoV-2.

The COVID-19 pandemic has increased awareness of the importance of personal protective equipment (PPE) in the prevention of viral transmission. The waste associated with PPE, however, has alerted the public to the worsening pollution crisis. Current surgical masks commonly used are comprised of nonwoven polypropylene fabric, which is derived from petroleum, a non-renewable resource. Furthermore, the disposal of these masks has resulted in significant waste. In this work, I present the development of an improved surgical mask that considers the needs of a growing population and a changing climate, both factors which may increase the prevalence of disease. To this end, a compostable, bio-based, and antiviral filtration material is developed which can be used to prepare masks to enhance user protection from virus transmission while limiting the waste associated with PPE. This work aims to (i) create an inexpensive nonwoven compostable filtration material having comparable filtration and air flow properties to existing surgical masks and (ii) functionalize this material using a cationic polymer to inactivate viruses. Poly(lactic acid) is used as the base polymer for the nonwoven fibers since it is commercially available, relatively inexpensive, and biodegradable. Chitosan, another biodegradable polymer, is used to impart charge on the material in order to interact with and potentially inactivate viruses that land on the surface. The morphology and structure of the microfibers are characterized. Additionally, the filtration and breathability of the filter membrane are measured and compared to the current surgical masks filter. Finally, the antiviral activity of the filter material is studied against HCoV-OC43, the virus causing the common cold which has a similar configuration to the SARS-CoV-2 virus.


identifier: Mohammadkhani, Saeed  (2021). Study of (Co,Ni)O coated Cu-Ni-Fe anodes for Al electrolysis.  Thèse.  Québec, Doctorat en sciences de l'énergie et des matériaux, Université du Québec, Institut national de la recherche scientifique, 202 p.

subject:
solution solide de (Co
Ni)O
mécano-alliage
stabilité thermique
pulvérisation plasma en suspension
oxygène combustible à grande vitesse
oxydation à haute température
anode inerte
électrolyse d'aluminum
(Co
Ni)O solid solution
mechanical alloying
thermal stability
suspension plasma spray
high velocity oxygen fuel
high-temperature oxidation
inert anode
Al electrolysis

abstract:
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 La substitution des anodes de carbone consommables, émettant du CO2, par des anodes inertes, émettant de l'O2, pour la production primaire d'aluminium réduirait considérablement les émissions de dioxyde de carbone et de perfluorocarbures issu de cette industrie. Cependant, la conception d'anodes inertes est un défi majeur en raison des conditions sévères d'électrolyse d'aluminium qui nécessitent des matériaux présentant une excellente résistance à la corrosion et aux chocs thermiques, ainsi que des propriétés électrochimiques adéquates et une faible dissolution dans la cryolithe fondue. Sur la base de travaux antérieurs réalisés dans notre laboratoire, l'alliage monophasé Cu65Ni20Fe15 (en %pds) est avancé comme un matériau prometteur pour les anodes inertes en raison de sa capacité à former une couche protectrice NiFe2O4 lors de l'électrolyse de l'aluminium. Cependant, cette couche protectrice a besoin de temps pour se former à la surface des alliages Cu-Ni-Fe, au cours de laquelle une fluoration peut se produire, provoquant une dégradation prématurée de l'électrode. Dans cette thèse, la possibilité de produire des poudres monophasées (Co,Ni)O avec différents rapports Co/Ni pouvant être utilisées comme matières premières pour la projection thermique de revêtements protecteurs sur des anodes Cu-Ni-Fe, a été évaluée. Deux méthodes de synthèse, à savoir le broyage mécanique à haute énergie et la calcination, qui sont à la fois des procédés peu coûteux et facilement évolutifs, ont été évaluées. La structure cristalline, la stabilité thermique et la morphologie des poudres de (Co, Ni)O produites ont été caractérisées. Il a été montré qu'un broyage prolongé à haute énergie entraînait une contamination importante des solutions solides produites en raison de l'érosion des outils de broyage constitués de WC. En revanche, des solutions solides pures de (Co, Ni) O sont formées sur toute la plage de composition en utilisant des poudres de Co3O4 et NiO comme matières premières grâce à un processus de traitement thermique. Les résultats des analyses thermogravimétriques (TGA) ont révélé qu'à 1000 °C, les solutions solides de CoxNi1-xO sont stables sur toute la plage de composition. En revanche, à 800 et 700 °C, les CoxNi1-xO ne sont stables que pour x = 0,54 et x = 0,78, respectivement. Pour une teneur en Co plus élevée, la formation de Co3O4 a été observée. Par la suite, une nouvelle approche de préparation de revêtements (Co,Ni)O épais, denses, uniformes et monophasés à l'aide de deux techniques de pulvérisation thermique, soient la projection HVOF (High Velocity Oxy-Fuel) et la projection SPS (suspension plasma spray), a été étudiée. Dans ce contexte, des poudres de (Co,Ni)O en grande quantité avec les granulométries requises ont été préparées comme matière première pour SPS et HVOF. Les effets des paramètres de pulvérisation sur la composition et la structure des revêtements ont été investigués. En utilisant les conditions de pulvérisation optimisées, des revêtements de plus de 100 µm d'épaisseur ont été obtenus à la fois par SPS et HVOF. Les revêtements préparés par HVOF étaient monophasiques, tandis que dans les revêtements déposés par SPS, une réduction indésirable de NiO en Ni a été observée. Subséquemment, une étude du comportement à 1000 °C sous atmosphère sèche inerte et oxydante de l’ensemble des revêtements/substrats ainsi que l’analyse de l’influence de leur composition sur leur comportement ont été effectuées. Les résultats ont démontré qu'après 20 h de traitement thermique sous air, les revêtements (Co,Ni)O sur des substrats riches en Cu sont pris en sandwich entre une couche supérieure de CuO et une couche inférieure de Cu2O. Cependant, l'augmentation de la teneur en nickel du revêtement (Co,Ni)O diminue la diffusivité du Cu et de l'O, ce qui entraîne des écailles de CuO, Cu2O et d'oxyde du fond plus fine. Dans le cas des alliages Cu-Ni-Fe riches en Ni, la diffusion de Cu pour réagir avec O et former CuO et Cu2O est moins problématique car la diffusion des atomes de Cu dans les alliages Cu-Ni-Fe riches en Ni est considérablement ralentie. Dans ce cas, une calamine en ferrite de nickel se forme entre le revêtement obtenu par HVOF et le substrat. L'épaisseur de la couche de NiFe2O4 diminue légèrement (~ 15%) à mesure que la teneur en Ni du revêtement (Co,Ni)O augmente. Enfin, la solubilité du Co et du Ni des matériaux CoxNi1-xO dans les électrolytes fondus à base de KF et de NaF a été mesurée à 700 et 1000 °C et l'utilisation d'anodes métalliques Cu-Ni-Fe protégées par des revêtements monophasés CoxNi1-xO pour la production primaire d'aluminium a été étudiée. Il a été montré que toutes les compositions de (Co,Ni)O ont une très faible solubilité dans les électrolytes à base de sodium et de potassium et que les contaminations totales en cobalt et nickel des solutions solides de (Co,Ni)O dans les cryolites fondues étaient inférieures à 70 ppm. Les résultats de l'électrolyse à 1000 °C ont révélé que la couche de revêtement par HVOF de (Co,Ni)O augmente la résistance à la corrosion de l'anode Cu-Ni-Fe et qu'elle est efficace pour fournir le temps requis pour la formation de la couche de ferrite de nickel ainsi que pour empêcher la formation d’alliage de Cu-Ni-Fe issu de la fluoration.

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 The substitution of consumable carbon anodes emitting CO2 with inert O2-evolving anodes for the primary production of aluminum would reduce considerably the emissions of carbon dioxide and perfluorocarbons from this industry. However, the design of inert anodes is a major challenge because of the severe Al electrolysis conditions that require materials with excellent resistance to corrosion and thermal shock, as well as adequate electrochemical properties and low dissolution in molten cryolite. Based on previous works carried out in our laboratory, single phase Cu65Ni20Fe15 (wt%) alloy, is a promising material for inert anodes due to its ability to form a protective NiFe2O4 layer upon Al electrolysis. However, this protective layer needs time to form at the surface of Cu-Ni-Fe alloys, during which fluorination can occur, causing premature degradation of the electrode. In this thesis, first the possibility of producing single phase (Co,Ni)O powders with various Co/Ni ratios that could be used as raw materials for thermal spraying of protective coatings onto Cu-Ni-Fe anodes was evaluated. Two synthesis methods, namely mechanical alloying and calcination, which are both low-cost and easily scalable processes, were evaluated. The crystalline structure, thermal stability and powder morphology of the produced (Co,Ni)O powders were characterized. It was shown that prolonged high energy ball-milling led to significant contamination of the produced solid solutions due to the erosion of the WC milling tools. In contrast, pure (Co,Ni)O solid solutions is formed over the whole composition range using Co3O4 and NiO powders as raw materials through a heat treatment process. Thermogravimetric analyzes (TGA) results revealed that at 1000 °C, CoxNi1-xO solid solutions are stable over the whole composition range. In contrast, at 800 and 700 °C, CoxNi1-xO are only stable for x ≤ 0.54 and x ≤ 0.78, respectively. For a higher Co content, the formation of Co3O4 was observed. Then, a novel approach in the preparation of thick, dense, uniform and single phase (Co,Ni)O coatings using thermal spray techniques including suspension plasma spray (SPS) and high velocity oxygen fuel (HVOF) was investigated. In this context, (Co,Ni)O powders in large quantity (more than 1 kg per batch) with required particle sizes were prepared as raw materials for SPS and HVOF. The effects of spraying parameters on the composition and structure of the coatings were studied. Using the optimized spray conditions, coatings with more than 100 µm thickness were obtained by both SPS and HVOF. Coatings prepared with HVOF were single phase while in coatings deposited with SPS, undesired reduction of NiO to Ni was observed. Then, the behaviour at 1000 °C of the coating/substrate ensembles and the influence of the coating and substrate compositions on their behaviour was studied at 1000 C in dry inert and oxidizing atmospheres. The results demonstrated that after 20 h of heat treatment in air, (Co,Ni)O coatings on Cu-rich substrates are sandwiched between a top CuO and a bottom Cu2O layer. However, increasing the nickel content of the (Co,Ni)O coating decreases the Cu and O diffusivity, which results in thinner CuO, Cu2O and bottom oxide scale. In the case of Ni-rich Cu-Ni-Fe alloy, Cu diffusion to react with O and form CuO and Cu2O is less of an issue because the diffusion of Cu atoms in Ni-rich Cu-Ni-Fe alloys is considerably slowed down. In that case, a nickel ferrite scale is formed between the HVOF coating and the substrate. The thickness of the NiFe2O4 layer decreases slightly (~ 15%) as the Ni content of the (Co,Ni)O coating is increased. Finally, the solubility of Co and Ni from CoxNi1-xO materials in molten KF and NaF-based electrolytes was measured at 700 and 1000 °C and the use of metallic Cu-Ni-Fe anodes protected by single phase CoxNi1-xO coatings for the primary production of aluminum was studied. It was shown that all compositions of (Co,Ni)O have very low solubility in sodium and potassium-based electrolyte and the total cobalt and nickel contaminations from (Co,Ni)O solid solutions in molten cryolites were less than 70 ppm. The electrolysis results at 1000 °C revealed that HVOF (Co,Ni)O coating layer increases the corrosion resistance of Cu-Ni-Fe anode and it is effective in providing required time for the formation of nickel ferrite layer as well as in preventing Cu-Ni-Fe alloy from fluorination.


identifier: Monteiro, João  (2021). Closing the gap between research and practice in the case of voice biometrics: training improvements and similarity learning for more robust verification / Combler les lacunes entre la recherche et la pratique dans le cas de la biométrie vocale: améliorations de l’entrainement et apprentissage par similarité pour une vérification plus robuste.  Thèse.  Québec, Doctorat en télécommunications, Université du Québec, Institut national de la recherche scientifique, 208 p.

subject:
vérification discriminatif
modèles d’apprentissage
apprentissage métrique
classification prototypique
vérification du locuteur
identification de la langue parlée
détection d’usurpation
discriminative verification
learning templates
metric learning
prototypical classification
speaker verification
spoken language identification
spoofing detection

abstract:
Le domaine de l’apprentissage des représentations s’est avéré très efficace dans plusieurs problèmes et domaines, surpassant considérablement les approches classiques. Plus précisément dans le contexte de la biométrie vocale et des tâches connexes, c’est-à-dire l’objectif principal de ce travail, les représentations ap prises par les réseaux de neurones ont abouti à des projections de la parole de faible dimension hautement discriminantes. Ceux-ci ont montré de bonnes performances dans les cas end-to-end ainsi que pour définir un encodeur sur lequel des classificateurs simples peuvent être entraînés. Les représentations apprises corre spondent aux sorties des couches internes d’un modèle obtenues après apprentissage sur une tâche auxiliaire connexe. Cependant, le choix de stratégies de formation et de classes de modèles efficaces est difficile et demande beaucoup de ressources, car il repose sur une approche par essais et erreurs et est conditionné par la tâche particulière d’intérêt. En plus de la limitation par essais et erreurs de trouver la bonne architecture et la bonne procédure d’entraînement pour une tâche/données d’intérêt données, la robustesse des modèles développés aux attaques est un autre problème, en particulier dans le contexte de la biométrie vocale. Par exemple, des stratégies relativement simples telles que relecture d’une phrase de passe, l’utilisation de sys tèmes de synthèse et de conversion vocale se sont avérées capables de tromper les locuteurs. Cette limitation peut permettre à des attaquants d’accéder indûment à des systèmes contenant des données privées. Dans cette thèse, nous proposons plusieurs innovations pour répondre à ces problématiques. Première ment, nous proposons une stratégie d’entraînement multitâche plus efficace qui combine l’estimation du maximum de vraisemblance avec l’apprentissage métrique, et montrons que les modèles résultants surpassent ceux entraînés en utilisant l’une ou l’autre des deux approches. Des expériences de vérification du locuteur inter-langue et d’identification de la langue parlée sont effectuées pour valider la méthode proposée. Ensuite, nous proposons une modification architecturale du time delay neural network (TDNN) visant à le rendre plus généralement applicable. Plus précisément, nous proposons une mutualisation à différents niveaux de la pile convolutive et une nouvelle approche pour combiner efficacement ces multiples représentations. L’architecture mise à jour s’avère non seulement plus polyvalente (c’est-à-dire qu’elle peut être réutilisée dans différentes tâches), mais les représentations apprises sont également plus discriminantes. Troisième ment, pour atténuer la menace d’usurpation multi-style des systèmes de biométrie vocale, nous proposons un cadre de détection basé sur un ensemble de modèles, dans lequel deux modèles sont entraînés conjointement, tandis qu’un troisième modèle apprend à mélanger leurs sorties pour obtenir un seul score de décision. . Les résultats expérimentaux avec les attaques de relecture et de conversion texte-parole/voix montrent que la méthode d’ensemble proposée atteint des performances similaires ou supérieures par rapport aux systèmes spécialisés dans chaque stratégie d’usurpation d’identité séparément. Enfin, nous tournons notre attention vers la définition d’approches de formation de end-to-end plus polyvalentes. En tant que tel, nous proposons un ensemble de composants de modèle et un algorithme d’apprentissage qui peuvent être réutilisés dans un certain nombre de tâches différentes. Pour ce faire, nous utilisons des approches récentes d’apprentissage métrique qui paramétrent des mesures de similarité sémantique utilisant des réseaux de neurones. Nous nous appuyons sur un tel cadre en introduisant un composant supplémentaire, correspondant à un ensemble de prototypes représentant les classes observées au moment de l’apprentissage. Les schémas d’inférence sont discutés pour les cas qui nécessitent des comparaisons instance-to-instance, telles que la vérification et la récupération, ainsi que ceux qui reposent sur l’évaluation de la similarité instance-to-sample.

The field of representation learning, powered by deep neural networks, has shown to be highly effective across several problems and domains, significantly outperforming classical approaches relying on feature engineering. Specifically in the context of voice-biometrics and related tasks, i.e., the main focus of this work, representations learned by neural networks have resulted in highly discriminative utterance-level features. These have shown to perform well on both end-to-end settings as well as to define an embedding on top of which simple classifiers can be trained. Learned features correspond to outputs of a model’s inner layers obtained after training on a related auxiliary task. Choosing effective training strategies and classes of models, however, is challenging and resource consuming, as it relies on a trial-and-error approach and is conditional on the particular task of interest. Furthermore, in addition to the trial-and-error limitation of finding the right architecture and training procedure for a given task/data of interest, robustness of the developed models to attacks is another issue, particularly in the context of voice biometrics. For example, relatively simple strategies, such as replaying a pass-phrase, the use of text-to-speech synthesis, and voice conversion systems have shown to be able to fool speaker recognizers. This limitation can allow ill-intended attackers to gain undue access to systems containing private data. In this thesis, we propose several innovations to address these issues. First, we propose a more efficient multi-task training strategy that combines maximum likelihood estimation with metric learning, and show that the resulting models outperform those trained using either one of the two approaches. Experiments with cross-language speaker verification and spoken language identification are performed to validate the proposed method. Next, we propose an architectural change to the time delay neural network (TDNN) aiming to render it more generally applicable. More specifically, we propose pooling across different levels of the convolutional stack and a new approach to efficiently combine these multiple representations. The updated architecture is shown to not only be more versatile (i.e., can be re-used across different tasks) but the learned representations are also more discriminative. Third, to alleviate the threat of multi-style spoofing to voice biometrics systems, we propose a detection framework based on a model ensemble, in which two models are trained jointly, while a third model learns how to mix their outputs yielding a single decision score. Experimental results with replay and text-to-speech/voice conversion attacks show the proposed ensemble method achieving similar or superior performance when compared to systems specialized on each spoofing strategy separately. Finally, we turn our attention to the definition of more versatile end-to-end training approaches. As such, we propose a set of model components and a training algorithm which can be re-used across a number of different tasks. To do so, we leverage recent metric learning approaches that parameterize semantic similarity measures employing neural networks. We build upon such setting by introducing an extra component, corresponding to a set of prototypes representing classes observed at training time. Inference schemes are discussed for cases that require instance-to-instance comparisons, such as verification and retrieval, as well as those relying on instance-to-sample similarity assessment, such as in the case of prototypical classification.


identifier: Roztocki, Piotr  (2022). Quantum photonics systems on chip and in fiber.  Thèse.  Québec, Doctorat en sciences de l'énergie et des matériaux, Université du Québec, Institut national de la recherche scientifique, 142 p.

subject:
photonique quantique
fibre photonique
optique intégrée
statistiques de photons
traitement du signal quantique
peignes de fréquence
interférométrie fibrée
génération de paires de photons
hyper-enchevêtrement
spectroscopie de photon unique
quantum photonics
fiber photonics
integrated optics
photon statistics
quantum sig nal processing
frequency combs
fiber interferometry
photon pair generation
hyper-entanglement
single-photon spectroscopy

abstract:
Les systèmes photoniques quantiques ont un impact historique et contemporain par rapport à la recherche fondamentale et appliquée, et sont pertinents dans tous les secteurs des technolo gies quantiques, y compris l’informatique, les communications et la détection. Cependant, au tant dans les universités que dans l’industrie, le développement de tels systèmes est considérable ment impacté par un manque de composants standardisés et accessibles commercialement. La chaîne d’approvisionnement de la photonique quantique gagnerait notamment à être renforcée par le développement de dispositifs produits en série, avec un faible encombrement, peu coûteux, com patibles avec des infrastructures matures telles que les plates-formes à fibre optique et à puce, et utilisant des degrés de liberté établis comme le temps et la fréquence. À ce jour, ceux-ci sont in disponibles, ce qui signifie que la majorité des recherches menées utilisent des sources spécialement conçues en laboratoire, ou des modules de traitement du signal et de caractérisation qui souvent ne peuvent pas être utilisés à l’extérieur des laboratoires dans des systèmes déployés. L’objectif de cette thèse est de combler ce manque et de cibler le développement de disposi tifs et de techniques pour des systèmes photoniques quantiques évolutifs. En particulier, nous nous appuieront notamment sur des infrastructures de télécommunications et photonique intégrée, et viseront des systèmes compatibles avec la fibre optique. Les objectifs de la thèse couvrent le développement d’un ensemble de modules qui composent les systèmes quantiques standards et ciblent spécifiquement les architectures de sources quantiques à faible encombrement, les techniques de traitement de signaux quantiques à faible perte ainsi que les techniques de caractérisation de signaux quantiques compatibles avec la fibre optique. Une variété d’approches photoniques sont utilisées pour atteindre ces objectifs ayant comme cibles: i) une source compacte de paires de photons qui n’a pas besoin d’un laser externe comme pompe; ii) une suite d’outils pour la récupération de la phase interférométrique, avec des stratégies spécifiques introduites pour ne pas diminuer les rapports signal/bruit quantiques; iii) un schéma pour le contrôle polyvalent et cohérent d’états quantiques qui sont simultanément intriqués dans le temps et la fréquence; iv) une technique de caractérisation de signal quantique commandée par radiofréquence; et v) une approche pour mesurer les spectres optiques à quelques photons. Ces approches ont particulièrement réussi à tirer parti de l’infrastructure de télécommunica tions et de photonique intégrée, confirmant que ces composants peuvent être utilisés facilement et fréquemment, avec une personnalisation minimale, vers des applications photoniques quantiques avancées.

 Quantum photonics systems hold historical and contemporary relevance towards cutting-edge foun dations and applied research, and are relevant to all quantum technology sectors including comput ing, communications, and sensing. However, in both academia and industry, the development of such systems is significantly, detrimentally impacted by a commercial lack of accessible and stan dardized components. The quantum photonics supply chain would, in particular, be strengthened by the development of mass-producible, low-footprint, and inexpensive devices compatible with ma ture infrastructures, like optical fiber and chip-based platforms, and by making use of established degrees of freedom, like time and frequency. These are, to date, unavailable, meaning that the ma jority of research conducted makes use of home-built sources, signal processing, and characterization modules that oftentimes cannot transition outside laboratories into deployed systems. The objective of this thesis is to address this lack and to target the development of devices, setups, and techniques for scalable quantum photonics systems. In particular, these will leverage infrastructures from telecommunications and integrated photonics, and will target systems compat ible with optical fiber. The thesis objectives span the modules that comprise standard quantum systems, and specifically, target the development of: low-footprint quantum source architectures, low-loss quantum signal processing techniques, and fiber-compatible quantum signal characteriza tion techniques. A variety of photonics approaches is undertaken to accomplish these diverse objectives, with the main achievements being the realization of: i) a compact photon pair source that does not need an external laser as a pump; ii) a suite of tools for the recovery of interferometric phase, with specific strategies introduced to not decrease quantum signal-to-noise ratios; iii) a scheme for the versatile and coherent control of quantum states that are simultaneously entangled in time and frequency; iv) a radiofrequency-controlled quantum signal characterization technique; and v) an approach for measuring few-photon level optical spectra. The work was particularly successful in leveraging infrastructure from telecommunications and integrated photonics, confirming that such components can often be used easily, with minimal customization, towards advanced quantum photonics applications.


identifier: Soares Lopes, Marilia Karla  (2021). On the use of saliency maps for improved modulation spectral patch features for Alzheimer’s disease diagnosis.  Mémoire.  Québec, Maîtrise en télécommunications, Université du Québec, Institut national de la recherche scientifique, 93 p.

subject:
maladie d’Alzheimer (MA)
électroencéphalographie (EEG)
réseaux de neurones convolutifs (CNN)
cartes de saillance
Alzheimer’s disease (AD)
electroencephalography (EEG)
convolutional neural networks (CNN)
saliency maps

abstract:
La maladie d’Alzheimer (MA) est une maladie progressive neurodégénérative qui représente 60 à 80% des cas de démence dans le monde. Il n’y a pas de remède contre la MA, mais un diagnostic précoce peut diminuer la gravité de la maladie en plus d’améliorer la qualité de vie des patients, de leurs familles et de faciliter le travail des soignants. Les biomarqueurs basés sur l’électroencéphalographie (EEG) sont devenus des outils prometteurs dans l’étude de la MA, avec l’avantage d’être non invasifs, moins coûteux et potentiellement portables par rapport à d’autres biomarqueurs. Parmi ces biomarqueurs, nous présentons dans ce travail un ensemble de caractéristiques de signaux nommée "patch spectral de modulation". De telles caractéristiques ont été trouvées sur la base d’une inspection visuelle du spectre de modulation sur des sujets sains et des patients atteints de MA du même âge. Au cours des dernières années, cependant, les innovations en apprentissage automatique, par les réseaux de neurones profonds, ont révolutionné de nombreuses applications de traitement d’images et de signaux biomédicaux. Dans cette thèse, nous explorons leur utilisation dans la construction de meilleurs biomarqueurs pour l’évaluation de la MA. En particulier, nous explorons l’utilisation de cartes de saillance obtenues à partir de la classification par un réseau de convolutions (CNN) afin d’extraire des paths spectral de modulation optimaux dans un sens plus orienté-données. L’étude repose sur des données recueillies auprès de cinquante-quatre participants, dont 20 sujets sains, 19 patients atteints de MA légère et 15 patients atteints de MA modérée à sévère. Tous les participants ont consenti à participer à l’étude. Des signaux EEG à vingt canaux ont été acquis au cours de séances de huit minutes à l’état de repos et les yeux fermés. Les enregistrements EEG ont été filtrés entre 0,5 et 45 Hz, puis pré-traités à l’aide d’une analyse en composantes indépendantes améliorée par ondelettes afin de supprimer automatiquement les artefacts. La carte de saillance moyenne a été extraite de l’ensemble de validation afin de mettre en évidence les "patchs" de modulation pertinents d’une manière orientée données. Le modèle CNN comporte deux couches convolutives et trois couches entièrement connectées. Nous utilisons ensuite les nouvelles régions trouvées par la carte de saillance comme caractéristiques à entrer dans un classificateur de machine à vecteurs de support (SVM). Les résultats expérimentaux sont comparés à ceux obtenus avec les caractéristiques de patch trouvées par inspection visuelle et une précision améliorée est obtenue avec la méthode proposée. Enfin, des tests de régression sont effectués et montrent que les caractéristiques de signaux proposées mesurent bien des changements neuronaux dus à la dégénérescence neuronale de la MA et non dus a celle du vieillissement normal. Dans l’ensemble, l’étude montre que les spectres de modulation EEG couplés à des cartes de saillance CNN sont capables d’extraire des caractéristiques pertinentes pour le diagnostic de la maladie d’Alzheimer. Cette approche, axée sur les données, était capable de trouver de nouveaux patchs spectraux non détectés par une inspection visuelle humaine. Les travaux futurs devraient explorer l’importance de chaque canal EEG, afin de réduire le nombre d’électrodes et mène potentiellement à une solution plus portable et plus rentable.

Alzheimer’s disease (AD) is a progressive neurodegenerative disease accounting for 60–80% of de mentia cases worldwide. There is no cure for AD, but early diagnosis can decrease the severity of the disorder in addition to improving the quality of life of patients, their families and caregivers. Biomarkers based on electroencephalography (EEG) have emerged as a promising tool in the study of AD, with the advantage of being non-invasive, less expensive, and potentially portable when compared to other biomarkers. One such biomarker has been the so-called “modulation spectral patch feature”. Such features were found based on visual inspection of modulation spectrogram from healthy controls and age-matched AD patients. Over the last few years, however, innovations in machine learning, in deep neural networks, have revolutionized many biomedical image and signal processing applications. In this thesis, we explore their use in building better biomarkers for AD assessment. In particular, we explore the use of saliency maps obtained from classification using convolutional neural networks (CNN) to extract optimal feature patches in a data-driven sense. The study relies on data collected from fifty-four participants, including 20 healthy controls, 19 patients with mild AD, and 15 moderate-to severe AD patients. All participants consented to participate in the study. Twenty-channel EEG signals were acquired during eyes-closed resting state sessions of eight minutes. The EEG recordings were filtered between 0.5-45 Hz and then pre-processed using wavelet-enhanced independent components analysis in order to automatically remove artifacts. The average saliency map was extracted from the validation set in order to highlight the relevant modulation “patches” in a data-driven manner. The CNN model has two convolutional layers and three fully connected layers. We then use the new regions found by the saliency map as features to be input to a support vector machine (SVM) classifier. Experimental results are compared to those achieved with the patch features found by visual inspection and improved accuracy is achieved with the proposed method. Lastly, regression tests are performed and show that the proposed features are indeed measuring neural changes due to neural degeneration due to AD and not due to normal aging. Overall, the study shows that EEG modulation spectrograms coupled with CNN saliency maps are capable of extracting relevant features for Alzheimer’s disease diagnosis. The data-driven aspect was capable of finding useful patches not detected via human visual inspection. Future work should explore the importance of each EEG channel, potentially leading to a more portable and cost effective solution.


identifier: Bérubé, Roxanne  (2021). Comparaison de la toxicité des pétroles conventionnels et non conventionnels sur trois espèces de poissons d’eau douce : effets moléculaires, développement et santé globale.  Thèse.  Québec, Doctorat en sciences de l'eau, Université du Québec, Institut national de la recherche scientifique, 231 p.

subject:
hydrocarbures
pétrole non conventionnel
pétrole conventionnel
toxicité chronique
toxicité aquatique
développement
métabolisme de détoxication
métabolisme du stress oxydant
hydrocarbons
unconventional oil
conventional oil
chronic toxicity
aquatic toxicity
development
detoxification pathway
oxidative stress pathway

abstract:
La production de produits pétroliers du Canada est en constante augmentation, principalement due à l’exploitation des sables bitumineux. Les pétroles bitumineux circulent majoritairement par oléoducs, dans lesquels ils doivent être dilués pour diminuer leur viscosité et augmenter leur fluidité. Ils sont alors nommés les pétroles bitumineux dilués (dilbit). L’ajout de diluant fait varier la composition chimique des pétroles bitumineux en augmentant la quantité d’hydrocarbures légers. Avec l’augmentation de la quantité d’oléoducs et du volume de ces produits qui circulent en Amérique du Nord, il est nécessaire d’étudier les effets de ces pétroles sur les écosystèmes dulcicoles. Dans le cadre de cette thèse, la toxicité des pétroles conventionnels et des pétroles bitumineux a été évaluée et comparée chez trois espèces de poissons d’eau douce du Canada, durant leurs jeunes stades de développement. Les résultats ont démontré que les dilbits étaient plus toxiques que le pétrole conventionnel, et cette toxicité était principalement induite par la concentration plus élevée de composés légers. La majorité des biomarqueurs des voies de détoxication augmentent en fonction de la quantité totale d’hydrocarbures, mais ne sont pas nécessairement des indicateurs précis de la toxicité des mélanges d’hydrocarbures. Les premiers stades de développement sont les plus sensibles aux hydrocarbures, les embryons exposés à partir de la fertilisation subissent des retards et des troubles de croissance. D’ailleurs, les expositions de la truite arc-en-ciel ont permis d’observer que les embryons s’étant développés dans un milieu contaminé avaient de plus faibles chances de survie et plus de probabilité d’avoir des malformations, malgré une remédiation du milieu. Les expositions du saumon atlantique ont permis d’observer que les hydrocarbures peuvent perturber des voies moléculaires essentielles, par exemple les rétinoïdes et la réparation de l’ADN. Globalement, cette thèse met en évidence l’importance d’obtenir un profil chimique complet des pétroles et de l’eau contaminée aux hydrocarbures, afin d’évaluer les risques environnementaux des déversements d’hydrocarbures en eau douce. En effet, les différents types de composés chimiques des pétroles induisent des effets spécifiques sur les organismes. Finalement, cette thèse a confirmé que la sensibilité des organismes aquatiques exposés aux produits pétroliers varie entre les espèces. Ces résultats permettront de protéger les espèces de poissons d’eau douce du Canada, particulièrement les salmonidés qui sont les plus sensibles aux expositions aux hydrocarbures, mais qui sont importants pour l’économie et la culture canadienne. Puis, les résultats obtenus par cette thèse pourront être utilisés par les ministères canadiens et québécois, afin de mettre à jour les plans d’interventions en cas de déversements de pétroles bitumineux en eau douce.

Canada’s production of petroleum products is constantly increasing, mainly due to the exploitation of oil sands. The bituminous oils circulate mainly through pipelines, in which they must be diluted to reduce their viscosity and increase their fluidity. They are then called diluted bitumen (dilbit). The chemical composition of the dilbit varies with the addition of diluent which increases the amount of low molecular weight hydrocarbons. With the increasing volume of dilbits circulating in pipelines in North America, there is a need to study the effects of these oils on freshwater ecosystems. In this thesis, the toxicity of conventional oil and dilbits was evaluated and compared in three species of Canadian freshwater fish during their early developmental stages. The results showed that dilbits were more toxic than conventional oil, and this toxicity was mainly induced by the higher concentration of low molecular weight hydrocarbons. The majority of biomarkers of detoxification pathways increased with the total amount of hydrocarbons but were not necessarily accurate indicators of the toxicity of oil mixtures. Early developmental stages are the most sensitive to hydrocarbons, with embryos exposed from fertilization onward experiencing developmental delays and deformities. Moreover, rainbow trout exposures throughout their embryonic development had lower chances of survival and higher probability of having malformations, despite environmental remediation. Atlantic salmon exposures have shown that hydrocarbons can disrupt essential molecular pathways, such as retinoids and DNA repair. Overall, this thesis highlights the importance of obtaining a complete chemical profile of the oils and oil-contaminated water in order to assess the environmental risks of spills in freshwater ecosystems. Indeed, the different types of chemical compounds in oils induce specific effects on organisms. Finally, this thesis confirmed that different species have variable sensitivities to petroleum product exposures. These results will help protect Canada’s freshwater fish species, particularly salmonids, which are the most sensitive to hydrocarbon exposures, and are important to the Canadian economy and culture. The results of this thesis can be used by Canadian and Quebec government departments to update their response plans in case of oil spills in freshwater.


identifier: Sebastian, Joseph  (2021). Bioproduction of fumaric acid and its derivatives using agro-industrial residues as feedstock.  Thèse.  Québec, Doctorat en sciences de l'eau, Université du Québec, Institut national de la recherche scientifique, 217 p.

subject:
acide fumarique
esters fumarates
bioproduction
immobilisation
bioconversion
R. oryzae
biomasse lignocellulosique
chitosane
extraction assistée par micro-onde
fumaric acid
fumarate esters
bioproduction
immobilization
bioconversion
lignocellulosic biomass
chitosan
microwave-assisted extraction

abstract:
L'acide fumarique (AF) est un produit métabolique microbien qui a été identifié comme une importante plate-forme chimique pour les les dérivées des hydrates de carbone par le ministère américain de l'énergie (DOE). La présence d'un groupe dicarboxylique en plus de la double liaison rend l'acide fumarique modifiable chimiquement et utilisable comme monomère pour la synthèse de polymères biodégradables. À l'heure actuelle, la demande mondiale en AF est assurée uniquement par la conversion chimique de l'anhydride maléique, dérivé du pétrole en acide maléique, en acide fumarique, ce qui entraîne la libération de gaz toxiques et de gaz à effet de serre qui polluent l'environnement et contribuent au réchauffement de la planète. L'augmentation prévue de la demande et la pollution qui en découle ne feront qu'aggraver les impacts négatifs sur l'environnement. Pour atténuer ces effets, la bioproduction de l'acide fumarique a fait l’objet de cette étude. La bioproduction constitue donc une voie de synthèse alternative, durable et respectueuse de l'environnement qui permet la fixation et la récupération du carbone. Dans la présente étude, différents résidus agro-industriels, tels que les boues d'ultrafiltration de marc de pomme et le marc de pomme, ainsi que de la biomasse lignocellulosique, ont été utilisés comme substrat pour la production d'AF par fermentation submergée en utilisant le champignon R. oryzae. L'acide fumarique ainsi produit a été ensuite converti en ses esters correspondants à l'aide d'une stratégie de bioconversion qui utilise des enzymes, telles que la lipase et l'estérase, pour catalyser la conversion. De plus, la biomasse résiduelle a été soumise à une extraction alcaline pour récupérer du chitosane et, à cet effet, les conditions optimales de l'irradiation par micro-ondes ont été identifiées. La production d'AF est associée à la morphologie du champignon et l'adoption de la stratégie d'immobilisation nous permet de surmonter cette limitation et avoir un meilleur contrôle du processus. Cet effet a été étudié dans ce projet de recherche. Parmi les matériaux étudiés, la mousse de polystyrène s'est avérée être le matériau de support idéal pour l'immobilisation de R. oryzae. De plus, la réduction de la taille du matériau de support a conduit à une amélioration significative du rendement en AF (27 g/L contre 19 g/L) ainsi qu'à une réduction considérable de la phase de latence de la production d'AF. Afin d’améliorer encore la production d'AF, la fermentation en mode fed-batch a été effectuée avec un apport discontinu de mélasse comme nourriture. Cela a permis de tripler le rendement en AF à l'échelle de la fiole et de l'augmenter à l'échelle du fermenteur pour obtenir un titre AF de 12 g/l. Dans le but d’améliorer encore la compétitivité économique du processus de bioproduction, la possibilité d'extraire le chitosan à partir de la biomasse fongique a été également étudiée. À cet effet, les conditions optimales des paramètres opératoires (puissance et de durée de chauffage) de de l'extraction assistée par micro-ondes (MAE) du chitosane ont été identifiées comme étant 300W (puissance) et 22 minutes (durée de chauffage). Le chitosane obtenu dans ces conditions optimales a montré un degré plus élevé de désacétylation (94,6 %), un poids moléculaire plus élevé (127,6 kDa), un rendement plus élevé de 13,43 % (p/p) et une consommation d'énergie plus faible que le chitosane extrait par voie chimique standard. Ces résultats ont un impact positif et améliore la compétitivité économique du bioprocessus en permettant ainsi un processus de bioproduction circulaire.

Fumaric acid (FA), is a microbial metabolic product that has been identified as an important carbohydrate-derived platform chemical by the US Department of Energy (DOE). The presence of the dicarboxylic group in addition to the double bond renders FA amenable to chemical modifications and suitable for use as a monomer for the synthesis of biodegradable polymers. At present, the global demand for FA is solely fulfilled via chemical conversion of petroleum-derived maleic anhydride to maleic acid and thereafter to fumaric acid, leading to the release of toxic as well as greenhouse gases causing environmental pollution and contributes to global warming. The expected future increase in demand and the associated pollution will further add to the stresses on the environment. To alleviate the associated stress on the environment bioproduction of fumaric acid is being considered. Hence, offering an attractive alternate sustainable and environmentally friendly means of synthesis that allows for carbon fixation and recovery. In the current investigation, different agro-industrial residues, such as apple pomace ultrafiltration sludge and apple pomace, and lignocellulosic biomass, were used as a substrate for FA production through submerged fermentation employing R. oryzae. The fumaric so produced will then be converted to its corresponding esters using a bioconversion strategy that utilizes enzymes, such as lipase and esterase, to catalyze the conversion. Additionally, the recovered biomass was subjected to alkaline extraction of chitosan and to this effect the optimal conditions of the more efficient microwave irradiation were identified. FA production is associated with fungal morphology and the adoption of the strategy of immobilization allows us to overcome this limitation and allow for better process control and was investigated. Polystyrene foam was found to be the ideal support material for the immobilization of R. oryzae among the materials investigated. Additionally, the reduction in the size of the support material led to a significant improvement in FA yield (27 g/L against 19 g/L) as well as a considerable reduction in the lag-phase of FA production. To further improve the quantity of FA obtained, operating the fermentation in fed-batch mode was considered with intermittent supplementation of molasses as feed. This led to an additional three-fold increase in FA yield at flask scale and scale-up in fermenter provided for a FA titer of 12 g/L. To further improve the economic competitiveness of the bioproduction process the possibility of chitosan extraction from the fungal biomass was investigated. To this effect, the optimal conditions of power and duration of heating for microwave-assisted extraction (MAE) of chitosan from R. oryzae biomass were identified. The optimal conditions were identified to be 300W (power) and 22 minutes (duration of heating). Chitosan obtained under the optimal conditions of microwave extraction showed a higher degree of deacetylation (94.6 %), higher molecular weight (127.6 kDa), higher yield of 13.43 % (w/w) and lower energy consumption. These have a profound impact on the economic competitiveness of the bioprocess as well as allow for a circular bioproduction process.