identifier: Rodrigo, C. (2020). Un modèle de détection de logiciels malveillants pour terminaux mobiles  [Mémoire de maîtrise, Polytechnique Montréal].

abstract: RÉSUMÉ: Un modèle de détection de logiciels malveillants pour terminaux mobiles contribue au domaine de la sécurité informatique. La cybersécurité est une problématique actuelle majeure principalement motivée par le nombre croissant de cyberattaques. En effet, les pertes de données à cause des brèches informatiques ont coûté 45 milliards de dollars canadiens en 2018. En plus, du point de vue financier, des problèmes éthiques apparaissent également si des informations personnelles de clients et utilisateurs sont divulguées. En raison de la popularité des téléphones intelligents et des tablettes, les terminaux mobiles deviennent la cible de cyberattaques. Il est donc essentiel d'étudier de nouveaux moyens de prévenir, de détecter et de contrer les cyberattaques. Dans ces mécanismes de détection, l'apprentissage machine est utilisé pour créer des classificateurs qui permettent de déterminer si une application est dangereuse ou non. L'avantage d'un réseau de neurones est qu'il permet de s'adapter à des situations inédites. Contrairement à un système de règles de sécurité fixes, nous allons utiliser cette nouvelle technologie afin de pouvoir identifier des types de comportements malveillants et de pouvoir le généraliser à des programmes malveillants futurs.L'objectif de cette recherche consiste à proposer un modèle de détection hybride de programmes malveillants sur Android basé sur deux réseaux de neurones de classification entraînés par des ensembles de caractéristiques statiques et dynamiques. Nous avons tout d'abord procédé à une revue de littérature afin de connaître les techniques de détection existantes. Cette étude n'est pas exhaustive, mais permet de cerner les principaux enjeux rencontrés ainsi que les solutions proposées par la communauté scientifique. Ces dernières peuvent se répartir en deux groupes; les méthodes statiques consistent à examiner le code de l'application mobile, tandis que les méthodes dynamiques analysent le comportement d'une application lorsque cette dernière est exécutée roule sur un terminal mobile. Notre but est d'utiliser ces deux méthodes afin de profiter de leurs avantages respectifs. Pour ce faire, nous avons choisi d'utiliser la base de données hybride Omnidroid composée de 25,999 caractéristiques statiques et de 5,932 caractéristiques dynamiques. Nous montrons lors de nos travaux que 22,636 caractéristiques statiques ainsi que 2,210 caractéristiques dynamiques de la base de données d'Omnidroid sont vides. Nous menons également un plan d'expérience composé de centaines d'entraînements afin de régler les valeurs des hyperparamètres améliorant l'apprentissage sur ce jeu de données ainsi que pour sélectionner les caractéristiques restantes les plus pertinentes.  ABSTRACT: A malware detection model for mobile devices contributes to the field of computer security. Cybersecurity is a major current problem mainly motivated by the growing number of cyber attacks. Indeed, data loss due to computer breaches cost Canada $45 billion in 2018. In addition, ethical problems also arise if personal information of customers and users is disclosed. Due to the popularity of smartphones and tablets, mobile devices are becoming the target of cyberattacks. It is therefore essential to explore new ways to prevent, detect and counter cyberattacks. In these detection mechanisms, machine learning is used to create classifiers that determine whether an application is dangerous or not. The advantage of a neural network is that it allows you to adapt to new situations. Unlike a system of fixed security rules, we will use this new technology in order to be able to identify types of malicious behavior and to be able to generalize it to future malicious programs. The goal of this research is to propose a hybrid malware detection model on Android itself based on two classification neural networks driven by sets of static and dynamic features. We first conducted a literature review to find out about existing detection techniques. These can be divided into two groups; static methods consist of examining the code of the mobile application while dynamic methods analyze the behavior of an application when it is running on a mobile terminal. Our goal is to use these two methods to take advantage of their respective advantages. To do this, we chose to use the hybrid database “Omnidroid” composed of 25,999 static features and 5,932 dynamic features. We show that 22,636 static features as well as 2,210 dynamic features of the Omnidroid database are empty. We are also carrying out an experiment plan composed of hundreds of trainings in order to adjust the values of the hyperparameters improving the learning on this dataset as well as to select the most relevant remaining features.


identifier: Al Qasimi, I. H. (2020). A New One-Dimensional Numerical Model for the Hydraulics of Sediments in Rivers  [Thèse de doctorat, Polytechnique Montréal].

type:
Mémoire ou thèse
NonPeerReviewed

abstract: RÉSUMÉ: «Un modèle numérique unidimensionnel est développé pour simuler l'évolution morphodynamique des rivières. Ce modèle, UMHYSER-1D (Unsteady Model for the HYdraulics of SEdiments in Rivers 1D), est un modèle hydromorphodynamique unidimensionnel capable de représenter les profils de la surface d'eau dans une rivière ou un réseau de chenaux, avec différents régimes d'écoulement en prenant compte du transport de sédiments, cohésifs ou non cohésifs. UMHYSER-1D simule des écoulement permanent ou non, avec ou sans transport de sédiments. Il a été développé en plusieurs étapes.» et  ABSTRACT: A one-dimensional numerical model is developed to simulate the evolution of rivers. This model, UMHYSER-1D (Unsteady Model for the HYdraulics of SEdiments in Rivers 1D), is a one-dimensional hydro-morpho-dynamic model capable of representing the surface profiles of water in single river or a multiriver network, with different flow regimes taking into account cohesive or non-cohesive sediment transport. UMHYSER-1D simulates steady and unsteady flows, with or without sediment transport. It was developed in several steps.  In the first step, a good part of the code for the quasi-permanent model MHYSER (Model of Hydraulics of SEdiments in Rivers) was adopted. These are the reading of the input data, such as the cross sections and their hydraulic characteristics, and the module solving the equations of mass and energy conservation, for the water surface, and Exner, for the sediment transport, adopted for long-term simulations. Indeed, in this case, the non-permanent terms of the sediment transport continuity equation are ignored. In addition, a non-equilibrium sediment transport method is used. This first step, although easy, is very important since it mainly validates the permanent flow phase and the pre-treatment of UMHYSER-1D. Its validation was made by comparing the solutions with cases from the literature.


identifier: Pauletto, G. (2020). Ni on FeCrAlloy Partially Oxides Methane at Short Contact Time and High Pressure  [Thèse de doctorat, Polytechnique Montréal].

abstract: RÉSUMÉ: Le méthane est en train de devenir le principal vecteur d'énergie et élément de construction chimique non seulement en raison de sa disponibilité mais aussi parce que sa transformation en énergie et en produits chimiques implique une production d'émissions de gaz à effet de serre plus faible que celle du charbon et du pétrole. Même si le méthane est une ressource naturelle dont la disponibilité est limitée, c'est aussi un produit chimique vert produit par des digestions anaérobies de la biomasse. Pour remplacer les procédés chimiques actuels, de nouveaux procédés chimiques plus efficaces doivent challenger les procédés actuels. L'introduction des nouvelles technologies dans les activités industrielles dépend davantage de l'économie des procédés que des effets antropogènes sur l'environnement. Des exemples clairs de l'importance de l'économie des procédés sont le torchage des gaz et la production d'hydrogène. Actuellement dans le monde, la même quantité de méthane utilisée en un an par l'Allemagne et la France correspond à la quantité de gaz échoué. Cela correspond également à 1% de l'émission totale de CO2. La disponibilité d'hydrocarbures de faible poids moléculaire, associés à l'extraction du pétrole, dans des endroits éloignés où le flux de gaz est inférieur à 1000Nm3 h−1 est actuellement considérée comme un problème plus qu'une ressource. Le transport par gazoduc et la transformation en énergie électrique ou en liquides facilement transportables ne sont pas rentables économiquement et ce flux est donc brûlé à la torche. De cette façon, la combustion du gaz naturel non seulement diminue la qualité de l'air mais produit également de la chaleur et de la lumière qui modifient l'écosystème local traditionnel. L'évacuation du gaz naturel aurait cependant une influence plus forte sur les niveaux d'ozone troposphérique, car l'effet de serre du CH4 est beaucoup plus important que celui du CO2. Le reformage du méthane à la vapeur (SMR) est la principale réaction pour la production de gaz de synthèse et d'hydrogène dans l'industrie chimique. Même si le reformage du méthane à la vapeur est actuellement l'un des procédés chimiques qui émettent le plus de CO2, avec une contribution de 3%, les nouveaux procédés de production tels que l'oxydation partielle catalytique (CPOX) ne l'ont pas remplacé, car l'économie globale du procédé de reformage du méthane à la vapeur est inférieure à celle du CPOX, compte tenu de la technologie disponible.  ABSTRACT: Methane is becoming the main energy vector and chemical building block not only because of its availability but also because its transformation into energy and chemicals involve a lower production of greenhouse emissions compared to coal and petroleum. Even if methane is a natural resource with limited availability, it is also a green chemical produced via biomass anaerobic digestions. To replace the current chemical processes, new and more efficient chemical routs must challenge the current ones. The penetration in the industrial activities of new technologies depends on process economy more than antropogenic impacts on the environment. Clear examples of the importance of the process economy are stranded gas flaring and hydrogen production. Currently in the world the same amount of methane used in one year by Germany and French corresponds to the amount of stranded gas. This also corresponds to 1% of the total CO2 emission. The availability of low molecular weight hydrocarbons, associated with the oil extraction, in remote locations where gas stream are below 1000Nm3 h−1 is currently seen as a problem rather than a resource. Transportation via gas pipeline and transformation into electrical energy or easily transportable liquids are not economic and therefore this stream is flared. In this way, burning natural gas not only decreases air quality but also produces heat and light that modify the traditional local ecosystem. Natural gas venting would however have stronger influences on the ozone levels, as the greenhouse effect of CH4 is much higher then CO2.


identifier: Yao, L. (2020). Developing New High-Order Sequential Simulation Methods Based on Learning-Oriented Kernels  [Thèse de doctorat, Polytechnique Montréal].

abstract: RÉSUMÉ: La quantification de l'incertitude joue un rôle essentiel dans la gestion du risque technique de l'exploitation durable des ressources naturelles. Les modèles de champs aléatoires sont utilisés pour modéliser les attributs naturels d'intérêt, parmi lesquels les attributs à différents endroits sont représentés comme des variables aléatoires comprenant une distribution de probabilité conjointe. Les statistiques spatiales, qui varient selon différents modèles de champs aléatoires, décrivent mathématiquement les structures spatiales. Les méthodes de simulation stochastique génèrent des réalisations multiples basées sur certains modèles de champs aléatoires afin de représenter les résultats possibles des attributs naturels considérés. Elles visent à reproduire les statistiques spatiales des données perçues, fournissant ainsi des outils utiles pour quantifier l'incertitude spatiale des attributs cibles. Dans le contexte des applications minières, la reproduction de structures spatiales, à partir des donnéeséchantillons, a un impact significatif sur la gestion des risques liés aux décisions de planification minière. Plus précisément, la valeur actualisée nette (VAN) d'un gisement minéral, compte tenu d'un calendrier de planification minière donné, dépend des revenus générés par les séquences d'extraction des matériaux souterrains, les flux de trésorerie étant actualisés en fonction des périodes d'exploitation. Les séquences d'extraction des matériaux, à leur tour, sont déterminées par la distribution spatiale des teneurs en métaux, en particulier la continuité spatiale des éléments métalliques enrichis. Les méthodes de simulation stochastique d'ordre élevé ne présupposent aucune distribution de probabilité spécifique sur les modèles de champs aléatoires, évitant ainsi les limites des modèles de champs aléatoires gaussiens traditionnels. De plus, ces méthodes tiennent compte des statistiques spatiales d'ordre élevé qui caractérisent les interactions statistiques entre les attributs aléatoires en de multiples endroits et elles ont donc l'avantage de reproduire des structures spatiales complexes. Par conséquent, cette thèse développe de nouvelles méthodes de simulation stochastique d'ordre élevé basées sur un cadre proposé d'apprentissage statistique et de noyaux orientés sur l'apprentissage, visant à faire progresser les aspects théoriques des méthodes de simulation stochastique ainsi que les aspects pratiques des décisions minières sous incertitude. Le paradigme général de la simulation séquentielle est adopté dans cette thèse afin de générer des réalisations à partir de modèles de champs aléatoires, ce qui décompose les distributions de probabilités conjointes en une séquence de distributions de probabilités conditionnelles. La méthode originale de simulation d'ordre élevé utilise la série d'expansions du polynôme de Legendre pour l'approximation des distributions de probabilités conjointes des champs aléatoires. Les coefficients de la série d'expansion du polynôme sont dérivés du calcul de ce que l'on appelle les cumulants spatiaux qui doivent être stockés dans une structure arborescente en mémoire et certains termes de la série du polynôme sont abandonnés compte tenu de la complexité du calcul. À titre de première contribution, un nouveau modèle de calcul de simulation d'ordre élevé est ici proposé, évitant le calcul explicite des cumulants spatiaux et le stockage des résultats calculés. Une fonction unifiée est dérivée comme une forme d'équivalence à la série d'expansions du polynôme de Legendre sans abandonner aucun terme, tout en simplifiant les calculs en temps polynomial. La méthode de simulation proposée conduit à un algorithme récursif de dérivation de la distribution de probabilités conditionnelles. À titre de deuxième contribution, une nouvelle fonction du noyau, ce qu'on appelle le noyau spatial du moment de Legendre, est proposée pour intégrer des statistiques spatiales d'ordre élevé des données originales dans le nouvel espace du noyau. Un cadre d'apprentissage statistique est proposé pour découvrir la distribution de probabilité cible du champ aléatoire en la faisant correspondre aux statistiques spatiales d'ordre élevé observées dans les données disponibles grâce à un algorithme à noyau. Le nouveau cadre d'apprentissage statistique pour la simulation d'ordre élevé a la capacité de généralisation nécessaire pour atténuer les conflits statistiques entre les données-échantillons et l'image d'entraînement, comme le confirment les études de cas avec des données synthétiques. Un gisement d'or tridimensionnel est réalisé pour montrer ses aspects pratiques dans une mine réelle, en démontrant la reproduction de statistiques spatiales d'ordre élevé à partir des données-échantillons de forage. Pour éviter l'impact d'éventuels conflits statistiques avec les données-échantillons en utilisant une image d'entraînement, une méthode de simulation d'ordre élevé sans image d'entraînement est développée en se basant sur le cadre d'apprentissage statistique ci-dessus. Une nouvelle approche d'agrégation de noyaux est proposée afin de permettre la découverte de données éparses. Les événements de données, comme les données de conditionnement, correspondent aux valeurs d'attribut associées aux modèles spatiaux de diverses configurations géométriques. L'agrégation de noyaux combine l'ensemble des éléments dans différents sousespaces du noyau pour l'inférence statistique, en utilisant efficacement les informations incomplètes des répliques qui correspondent partiellement au modèle spatial d'un événement de données spécifique. L'étude de cas montre une bonne reproduction des statistiques spatiales d'ordre élevé des données-échantillons sans utiliser les images d'entraînement. Notre dernière contribution vise à atteindre la distribution de probabilité cible des modèles de champs aléatoires en apprenant des informations spatiales d'ordre élevé provenant de différentes sources à différentes échelles. Plus précisément, l'agrégation de noyaux est proposée pour incorporer les statistiques spatiales d'ordre élevé à une échelle grossière à partir des données-échantillons et pour compléter les statistiques spatiales d'ordre élevé à petite échelle à partir de l'image d'entraînement. De plus, un logiciel est développé et décrit pour faciliter les applications. Des études de cas, dans un gisement d'or et avec un ensemble de données synthétique, sont menées respectivement afin de tester la méthode et le programme développé.  ABSTRACT: Uncertainty quantification plays a vital role in managing the technical risk of the sustainable exploitation of natural resources. Random field models are utilized to model the natural attributes of interest, within which the attributes at different locations are represented as random variables comprising a joint probability distribution. Spatial statistics, varied with different random field models, mathematically describe the spatial patterns. Stochastic simulation methods generate multiple realizations based on certain random field models to represent the possible outcomes of natural attributes under consideration. They aim to reproduce spatial statistics of the perceived data, thus providing useful tools to quantify the spatial uncertainty of the target attributes. In the context of mining applications, reproducing spatial patterns from the sample data has a significant impact on managing the risks of mine planning decisions. Specifically, the net present value (NPV) regarding a certain mine planning schedule of a mineral deposit depends on the revenue generated by the extraction sequences of the underground materials, as the cash flows are discounted by the mining periods. The extraction sequences of the materials, in turn, are driven by the spatial distributions of metal grades, especially the spatial continuity of enriched metal elements. High-order stochastic simulation methods make no assumption of any specific probability distribution on the random field models, avoiding the limitation of traditional Gaussian random field models. In addition, the methods account for the high-order spatial statistics that characterize the statistical interactions among random attributes at multiple locations and thus have the advantage of reproducing complex spatial patterns. Therefore, this thesis develops new high-order stochastic simulation methods based on a proposed framework of statistical learning and learning-oriented kernels, aiming to advance the theoretical aspects of the stochastic simulation methods, as well as the practical aspects of mining decisions under uncertainty. The general paradigm of sequential simulation is adopted in this thesis to generate realizations from the random field models, which decomposes the joint probability distributions into a sequence of conditional probability distributions. The original high-order simulation method uses the Legendre polynomial expansion series for the approximation of the joint probability distributions of the random fields. The coefficients of the polynomial expansion series are derived from the computation of so-called spatial cumulants, which have to be stored in a tree structure in memory. In addition, some terms from the polynomial series are dropped considering the computational complexity. As a first contribution, a new computational model of high-order simulation is proposed herein,which avoids the explicit computation of spatial cumulants and the storage of the computed results. A unified function is derived as the equivalency form to the Legendre polynomial expansion series without dropping out any terms, while simplifying the computations to polynomial time. The proposed simulation method leads to a recursive algorithm of deriving the conditional probability distribution. As a second contribution, a new kernel function, the so-termed spatial Legendre moment kernel, is proposed to embed high-order spatial statistics of the original data into the new kernel space. A statistical learning framework is proposed to learn the target probability distribution of the random field by matching the expected high-order spatial statistics with regard to the target distribution to the observed high-order spatial statistics of the available data through a kernelized algorithm. The new statistical learning framework for high-order simulation has the generalization capacity to mitigate the statistical conflicts between the sample data and the training image, as confirmed by the case studies with a synthetic data set. Case study at a three-dimensional gold deposit shows the practical aspects of the proposed method in a real-life mine, demonstrating the reproduction of high-order spatial statistics from the drill-hole sample data. To avoid the impact of potential statistical conflicts with the sample data by using a training image, a training-image free high-order simulation method is developed based on the above statistical learning framework. A new concept of aggregated kernel statistics is proposed to enable sparse data learning. The data events, as the conditioning data, correspond to the attribute values associated with the so-called spatial templates of various geometric configurations. The aggregated kernel statistics combine the ensemble of the elements in different kernel subspaces for statistical inference, efficiently utilizing the incomplete information from the replicates, which partially match to the spatial template of a given data event. The case study shows an effective reproduction of the high-order spatial statistics of the sample data without using the TI. Our last contribution aims to achieve the target probability distributions of the random field models by learning high-order spatial information from different sources at multiple scales. Specifically, the aggregated kernel statistics is proposed to incorporate the high-order spatial statistics at coarse-scale from the sample data and to complement the high-order spatial statistics at fine-scale from the TI. In addition, a software is developed and described to facilitate the applications. Case studies with a synthetic data set and at a gold deposit are conducted respectively to test the method and the developed program.


identifier: Massart, M. (2020). Amélioration des propriétés mécaniques en traction de mousses de celluloïd modifié  [Mémoire de maîtrise, Polytechnique Montréal].

abstract: RÉSUMÉ: La nitrocellulose est un polymère énergétique issu de la nitration de la cellulose de bois ou de coton qui est notamment utilisé dans la formulation de peintures, de cosmétiques et pour la fabrication de poudres propulsives. Une de ses formulations les plus connues consiste à ajouter du camphre à la nitrocellulose pour former un matériel thermoformable, le celluloïd. Avec l'accroissement de l'intérêt porté aux contenants combustibles en celluloïd ces dernières années, une technologie de moussage a été développée permettant ainsi d'améliorer les propriétés en combustion du matériel. Les propriétés mécaniques, tout aussi importantes, et la morphologie des mousses sont le sujet de recherche de cette étude. L'objectif est de déterminer de nouvelles formulations comprenant des plastifiants, autres que le camphre, des agents de nucléation et des agents moussants, et d'en évaluer l'impact sur les propriétés mécaniques et sur la structure des mousses. Trois plastifiants issus de l'industrie de cosmétiques, deux agents de nucléation et deux agents moussants chimiques ont été évalués. Le procédé de moussage utilisé implique également l'utilisation d'un agent moussants physique. Parmi les deux agents de nucléation choisis, l'un d'entre eux est également un agent moussant chimique, l'objectif est donc de comparer l'effet de la nature de ces deux agents sur la structure de la mousse obtenue. Les propriétés mécaniques ont été déterminées par des tests de traction sur les matériaux moussés et non moussés; la morphologie des mousses a été observée à l'aide d'un microscope électronique à balayage. Les propriétés thermiques des matériaux en fonction de leur composition ont été déterminées par calorimétrie différentielle à balayage (DSC) et par analyse dynamique mécanique (DMA). Les résultats obtenus ont permis d'identifier un plastifiant conférant des propriétés mécaniques supérieures à celles du camphre, et une structure de mousse plus homogène. Il a par ailleurs été démontré que la structure des mousses était grandement influencée par la concentration d'agent de nucléation. Des essais complémentaires en calorimétrie à flux thermique (HFC) ont été réalisés afin d'avoir une meilleure caractérisation du plastifiant sélectionné. Ces tests ont révélé une absence de migration du plastifiant hors de la matrice après un an de stockage, et une bonne compatibilité chimique du mélange plastifiant/ nitrocellulose permettant un stockage sécuritaire à une température de 25°C pendant 10 ans. Il a été démontré que la nature de l'agent moussant chimique utilisé et sa température de dégradation ont un impact sur la morphologie des mousses. L'influence de facteurs externes comme la teneur en solvant résiduel dans les échantillons a aussi été considérée, afin de s'assurer de la validité des résultats.  ABSTRACT: Nitrocellulose is an energetic polymer resulting of the nitration of wood or cotton cellulose which is used particularly in the formulation of paints, cosmetics and for the manufacture of propellants. One of its most known formulations is the celluloid, a mix of nitrocellulose and camphor which provides a thermoformable material. With the recent renewal of interest in combustible casing made with celluloid, a foaming technology was developed to enhanced combustion properties of the material. Mechanical properties and foam morphology were the subject of these researches. This work aims at evaluating new celluloid formulations where the camphor is being replaced by other plasticizers and where nucleating agents and chemical blowing agents were added. The effects of these new components on the mechanical properties and on the morphology of the foam has been investigated. Three camphor surrogated found in cosmetic products, two nucleating agents and two chemical blowing agents were tested. The foaming method also requires to use a physical blowing agent. Among the two nucleating agents chosen, one of them is also a chemical foaming agent, the objective will therefore be to compare the effect of the nature of these two agents on the structure of the foam obtained. Mechanical properties of materials were determined by tensile tests and foam morphology was observed by Scanning Electron Microscopy (SEM). Thermal properties were also determined by Differential Scanning Calorimetry (DSC) and Dynamic mechanical Analysis (DMA). Results show that at least one plasticizer provide better properties than the formula with camphor and concentration of nucleating agent could really influence the foam morphology. Further evaluations of this new plasticizer were performed by Heat Flow Calorimetry (HFC). Absence of plasticizer migration on 1-year storage material and chemical stability of the formulation was demonstrated. Chemical stability of the blend allows a safe storage at 25ºC during 10 years. It was demonstrated that the nature of the chemical foaming agent used and its degradation temperature have an impact on foam morphology. The impact of external factors like residual solvent concentration inside the samples tested was considered, to ensure results validity.


identifier: Badirou, A. W. (2020). Méthode heuristique d'optimisation pour la planification à long terme des réseaux cellulaires alimentés par l'énergie solaire  [Mémoire de maîtrise, Polytechnique Montréal].

abstract: RÉSUMÉ: Les réseaux cellulaires constituent une partie importante de l'impact environnemental des Technologies de l'Information et de la Communication dans le monde. Plus précisément, le réseau d'accès radio, constitué principalement d'antennes, est le plus énergivore. De plus, la prochaine génération de réseau cellulaire, la 5G, avec ses ondes millimétriques, entrainera une prolifération des sites d'antennes à courte portée. Cette densification du réseau engendre non seulement plus d'investissement pour les opérateurs, mais complexifie davantage la planification et l'optimisation de ces réseaux.L'objectif de ce mémoire est de proposer un algorithme de recherche tabou qui minimise les coûts d'investissements à long terme et les dépenses opérationnelles en énergie des sites d'antennes dans les réseaux cellulaires alimentés par l'énergie solaire.Pour atteindre cet objectif, le problème est d'abord modélisé sous la forme d'un programme mathématique linéaire mixte (MIP). Il est ensuite résolu conjointement avec un solveur cplex et une heuristique de recherche tabou. En effet, la décomposition du problème met en évidence deux problèmes d'optimisation : un problème de localisation des stations de base et un autre d'assignation des usagers. Ainsi les mouvements de la recherche tabou consistent à modifier la topologie de l'infrastructure radio. Ceci à travers l'installation ou le retrait d'une station ou la modification du type de station installé. L'assignation des usagers à ces stations est ensuite optimisée à l'aide du solveur cplex de AMPL afin de minimiser les dépenses opérationnelles liées à l'utilisation de l'énergie.L'algorithme développé permet d'optimiser des réseaux de plus de 50 stations avec des solutions à moins de 15% de l'optimum.  ABSTRACT: Cellular networks are an important part of the environmental impact of Information and Communication Technologies worldwide. More specifically, the radio access network part, consisting mainly of antennas, is the most energy-consuming. In addition, the next generation of cellular network, 5G, with its millimeter waves, will lead to a proliferation of short-range antenna sites. This densification of the network not only generates more investment for operators, but further complicates the planning and optimization of these networks. The main objective of this dissertation is to propose a tabu search algorithm which minimizes the long-term investment costs and operational energy expenditure of antenna sites in cellular networks powered by solar energy. To achieve this objective, the problem is first modeled using a mixed-integer programming model (MIP). It is then solved jointly with a cplex solver and a tabu search heuristic. Indeed, the breakdown of the problem highlights two optimization problems: one for locating base stations and the other for assigning users. Thus the movements of tabu research consist in modifying the topology of the radio infrastructure. This is done by installing or removing a station or modifying the type of station installed. The assignment of users to these stations is then optimized using the AMPL cplex solver in order to minimize operational expenses linked to the use of energy. The algorithm developed makes it possible to optimize networks of more than 50 stations with solutions at less than 15% of the optimum.


identifier: Salehi Morgani, M. (2020). Enhancing the Visual and Mechanical Properties of Multilayer Films Containing PCR  [Mémoire de maîtrise, Polytechnique Montréal].

abstract: RÉSUMÉ: Avec 40% de la demande mondiale de plastique, l'emballage plastique est actuellement le principal secteur de l'industrie plastique (PlasticsEurope, 2019b). Le fait que la majorité des matériaux plastiques ne soient pas biodégradables met en évidence l'importance cruciale des méthodes de traitement des déchets d'emballages plastiques dans la réduction de leur impact négatif sur l'environnement. Malgré des améliorations significatives dans les technologies de recyclage du plastique, le recyclage des déchets d'emballages plastiques reste un défi. La consommation intensive d'énergie, les coûts élevés et la complexité des étapes de tri, le nettoyage et les prétraitements, les problèmes de recyclage, ainsi que la qualité inférieure des matériaux recyclés par rapport aux plastiques bruts sont parmi les nombreux obstacles associés au recyclage des déchets d'emballages plastiques. Il est possible d'améliorer le taux de recyclage actuel et d'augmenter la qualité des matériaux recyclés dans les emballages plastiques en concevant des emballages recyclables, en améliorant la collecte et le tri, en faisant progresser les technologies de recyclage et, surtout, en incorporant les produits recyclés dans de nouvelles structures d'emballage.  ABSTRACT: With 40% share of the global plastic demand, plastic packaging is currently the major sector in plastic industry (PlasticsEurope, 2019b). The fact that majority of plastic materials are not biodegradable points out the critical importance of plastic packaging waste treatment and its role in reducing their negative environmental footprint. Despite significant improvements in plastic recycling technologies, recycling of plastic packaging waste remains challenging. Intensive energy consumption, high costs and complexity in sorting, cleaning and pre-treatments steps, reprocessing issues, as well as inferior quality of the recycled materials compared to raw plastics are amongst the many impediments associated with recycling of plastic packaging wastes. Enhancing the current recycling rate and up taking the quality of the recycled martials in plastic packaging is achievable through designing for recyclability, improved collection and sorting, advancements in recycling technologies, and more importantly, incorporation of the recyclates into new packaging structures.


identifier: Surroca, A. (2020). Déconvolution couplée des secousses sismiques pour système barrage-fondation : applications et procédures de calculs  [Mémoire de maîtrise, Polytechnique Montréal].

abstract: RÉSUMÉ: RÉSUMÉ: Le phénomène d'interaction sol-structure est très important pour la modélisation des systèmes barrage-fondations et doit, généralement, être réalisé dans le domaine du temps lorsque l'on souhaite prendre en compte les phénomènes non-linéaires pouvant se développer durant un séisme (fissuration du béton et de la fondation). Plusieurs difficultés de modélisation sont à prendre en compte : (i) la représentation de la propagation ondulatoire des ondes P et S dans la fondation avec masses, (ii) le caractère semi-infini de la fondation et (iii) l'application des sollicitations sismiques aux conditions frontières du modèle. Le processus de déconvolution des accélérogrammes représentatifs de l'excitation sismique en champ libre peut être utilisé pour pallier certaines des difficultés mentionnées. Cependant, la mise en oeuvre de la déconvolution demande (i) l'utilisation d'un logiciel de déconvolution pour le calcul des fonctions de transferts entre le foyer du séisme et la surface de la fondation tel que Shake (Ordonez, 2000; Schnabel, Lysmer, & Bolton, 1972) ou DeepSoil (Hashash, 2018) et (ii) le développement d'outils de calcul pour utiliser les déplacements et les vitesses déconvolués afin de calculer les historiques de force à appliquer aux degrés de libertés frontières.» et « ABSTRACT:  ABSTRACT: The phenomenon of soil-structure interaction is very important for modelling dam-foundation systems and must, generally, be carried out in the time domain when one wishes to take into account the non-linear phenomena that can develop during an earthquake (cracking of concrete and foundation). Several modeling difficulties must be taken into account: (i) the representation of the propagation of P and S waves in mass foundation, (ii) the semi-infinite nature of the foundation, and (iii) the application of seismic stresses at the model's boundaries. The process of deconvolution of accelerograms representative of free field seismic signals can be used to compensate for the difficulties mentioned earlier. However, the implementation of the deconvolution requires (i) the use of deconvolution software to compute transfer functions between the earthquake focus and the foundation surface such as Shake (Ordonez, 2000) or DeepSoil (Hashash, 2018) and (ii) the development of computational tools to use displacement or velocity to calculate the force histories, which will then be applied to the degrees of freedom at the boundaries.


identifier: Kheradmand Nezhad, E. (2020). Contact Detection for Pairs of Ellipses and Ellipsoids: Analysis, Comparisons, and Improvements  [Thèse de doctorat, Polytechnique Montréal].

abstract: RÉSUMÉ: Ce travail de recherche offre un cadre théorique pour analyser, comparer et améliorer les algorithmes de détection de contact entre des paires d'ellipses et d'ellipsoïdes. On se concentre surtout sur la catégorie d'algorithmes qui sont les plus efficaces numériquement, qui peuvent produire des estimations de la distance de séparation et de pénétration entre des ellipses et des ellipsoïdes, et qui peuvent définir un point de contact et une direction normale pour calculer les forces, comme nécessaires dans les simulations par éléments discrets. Plus précisément, seules les représentations analytiques des ellipses et ellipsoïdes sont étudiées et la détection de contact entre des ellipsoïdes en mouvement n'est pas traitée ici. La première contribution est d'offrir un cadre mathématique pour étudier ces algorithmes, plus particulièrement les preuves d'existence et d'unicité de solutions pour certaines classes d'algorithmes de détection de contact, pour décrire rigoureusement des paires d'ellipses en contact presque parfait, avec ou sans chevauchement, et pour analyser globalement les contraintes sur les vecteurs normaux. Ce cadre met en valeur le rôle clé joué par les différentes définitions de contact trouvées dans la littérature, indépendamment des stratégies de calcul utilisées pour calculer les distance de séparation ou de pénétration. Plus précisément, on montre que tous les algorithmes étudiés peuvent être exprimés comme des problèmes de minimisation, avec ou en l'absence de contraintes non saturées sur les vecteurs normaux aux points de contact, et que des contraintes additionnelles peuvent être utilisées pour identifier le minimum global parmi les points critiques du problème de minimisation. Une autre contribution de cette recherche, fondée sur le cadre mathématique proposé, est une meilleure classification des algorithmes existants. Ces algorithmes sont comparés sur des cas test et leurs forces et faiblesses sont mises en évidence et expliquées par rapport à cette classification. L'utilité présentation d'un algorithme performant combinant de nouvelles idées et d'autres plus anciennes. Cette algorithme appartient à la classe des méthodes de potentiel géométrique, lesquelles considèrent la solution de deux problèmes de minimisation pour déterminer un point de contact entre les particules. L'efficacité de l'algorithme repose sur plusieurs ingrédients, à savoir une transformation qui associe à une paire d'ellipses (ellipsoïdes) une ellipse (ellipsoïde) centrée à l'origine et un cercle (une sphère) unitaire, la construction d'un point initial efficace pour la résolution du problème de minimisation non linéaire, l'utilisation de la méthode de Newton pour le problème de recherche de racine, et l'imposition d'une contrainte supplémentaire pour garantir la convergence vers la racine recherchée. Les résultats de plusieurs exemples numériques montrent que le nouvel algorithme de détection de contact est plusieurs fois plus rapides que les algorithmes existants à précision comparable. On présente aussi un nouvel algorithme pour générer aléatoirement des paires d'ellipses ou d'ellipsoïdes permettant de comparer la performance et la précision des algorithmes de détection de contact sur de grands volumes de données.  ABSTRACT: This research provides a theoretical framework to analyze, compare, and improve contact detection algorithms for pairs of ellipses and ellipsoids. We focus primarily on the category of algorithms that are the most computationally efficient and can produce estimates of the separation and penetration distance between ellipses and ellipsoids, and can define a contact point and a normal direction to compute forces, as are necessary in Discrete Element Simulations. Specifically, only analytic representations of the ellipses and ellipsoids are considered and contact detection for moving pairs of ellipsoids is not treated. The first contribution is a mathematical framework for the study of these algorithms, most notably with existence and uniqueness proofs for classes of contact detection algorithms, formal descriptions of pairs of ellipses in near-perfect contact, with or without overlap, and a global analysis of constraints on the normals. The framework highlights the key role played by the different definitions of contact found in the literature, independent of the numerical strategies deployed to estimate the separation/penetration distance. Specifically, it is shown that all the studied algorithms can be expressed as minimization problems, with or without non-binding constraints on the normal(s) at the contact point(s), and that constraints can be used to identify the global minima among the critical points in the minimization problem. Another contribution of this research, based on the mathematical framework introduced, is a better classification of the known algorithms. These algorithms are compared on established test problems and their strengths and weaknesses are highlighted and explained in terms of their classification. The usefulness of the new framework is illustrated with the introduction of a very fast algorithm combining some new and old ideas. The algorithm belongs to the class of geometrical potential methods, which consider the solution of two minimization problems in order to determine a contact point between the particles. The efficiency of the algorithm relies on several ingredients, namely, a transformation that maps the pair of ellipses (ellipsoids) into an ellipse (ellipsoid) centered at the origin and a unit circle (sphere), the construction of an effective initial guess for the solution of the nonlinear minimization problem, the use of Newton's method for the root finding problem, and the introduction of an additional constraint to guarantee convergence to the desired root. The results from several numerical examples show that the new contact detection algorithm is several times faster than the existing algorithms for comparable accuracy. A novel algorithm to randomly generate pairs of ellipses or ellipsoids is also described and allows one to compare the performance and accuracy of contact detection algorithms on large data sets.


identifier: Rouhier, L. (2020). Prognosis for Degenerative Cervical Myelopathy: A Computer Learning Approach on the AOspine Database  [Mémoire de maîtrise, Polytechnique Montréal].

abstract: RÉSUMÉ: Description du problème : La myélopathie cervicale dégénérative (MCD) est une condition particulière liée à l'âge touchant environ 600 adultes par million à travers le monde [1]. Elle résulte d'une compression spontanée de la moelle épinière, causée par une excroissance os-seuse d'une vertèbre cervicale ou bien d'un des disques intervertébraux. Dans les deux cas, la moelle se retrouve comprimée et le patient commence à perdre sensations et contrôle mo-teur. Cette maladie a un très fort impact socio-économique. En e˙et, les patients perdent graduellement l'usage de leurs membres, les empêchant de vivre et de travailler au fur et à mesure que la compression augmente [2] [3]. Cette maladie est principalement diagnostiquée à l'aide d'évaluations cliniques du contrôle moteur et l'utilisation d'imagerie par résonance magnétique. Le problème reste toutefois com-plexe, car la compression peut être asymptomatique, et de faibles compressions sont encore diÿciles à détecter avec les méthodes d'imagerie actuelle. Certains patients peuvent attendre de long mois avant d'avoir un diagnostic [4]. Fort heureusement, une méthode existe afin de limiter la future perte de contrôle moteur : il s'agit de la chirurgie décompressive. Cette chirurgie peut prendre plusieurs formes et est décidée au cas par cas. Il n'existe pas encore de consensus sur les détails et les approches de telles opérations. Toutefois, cette opération compte de très nombreux risques (p. ex., pa-ralysie C5) [3]. La moelle épinière est en e˙et une zone sensible, et le chirurgien doit aller travailler au plus proche de cette autoroute nerveuse vitale. De nombreuses complications peuvent suivre. Bien que le résultat possible semble excéder les risques, la réalité est bien di˙érente, car seulement 40 % des opérations ont un réel impact sur le rétablissement des patients.Le pronostic postopératoire est une tâche compliquée et l'opération est donc choi-sie par défaut. La question demeure sur la possibilité d'établir ce pronostic de manière plus précise. Il n'existe pour l'instant que peu d'étude se penchant sur l'analyse quantitative de données cliniques des patients afin d'obtenir un pronostic postopératoire. L'une des pistes d'exploration serait d'utiliser des méthodes d'intelligence artificielle afin de créer un modèle capable d'aider les chirurgiens dans leur prise de décision. Cela passe par l'exploitation de données cliniques et IRM. Durant les années précédentes, seulement deux études sont appa-rues exploitant des données similaires dans un but identique. Ces études sont principalement centrées sur l'analyse des données cliniques [5] [6]. Objectifs : L'objectif de cette étude est de créer ou d'exploiter un modèle existant afin de vérifier si l'intelligence artificielle pourrait apporter des solutions à ce problème. Parmi les sous-objectifs de ce travail, le but est notamment de vérifier les hypothèses suivantes : • L'exploitation d'IRM conjointement avec les données cliniques apporte de meilleurs résultats • Il est possible d'établir un modèle de pronostic postopératoire pour la myélopathie cervicale dégénérative. Méthodes et matériel : Nous avons à notre disposition une base donnée de 759 sujets pour lesquels nous avons 135 points de données cliniques ainsi que, pour une partie des sujets, des images IRM de modalité T2 et T1 avec les vues axiales et sagittales. Ces informations cliniques regroupent di˙érentes données médicales et courantes sur le patient telles que l'âge, le sexe, etc... Ces données ont été acquises prospectivement durant une précédente étude : AOSpine [7]. Ces données proviennent de di˙érents centres et o˙rent donc une bonne hété-rogénéité au niveau du contraste des images, simulant correctement des données réelles. Cela est important pour évaluer la capacité de généralisation du modèle. Ces patients sou˙rent tous de MCD et ont été opérés dans les di˙érents centres. Parmi ces données, nous avons di˙érents scores d'évaluation de leur capacité de contrôle moteur ainsi que de leur sensation (MJOa,SF6D, . . . ). Ces scores cliniques ont été établis avant l'opération ainsi que 6, 12 et 24 mois après. La di˙érence entre le score préopératoire et le score postopératoire servira de cible. Le score le plus important semble être celui établi sur l'échelle de la modified japanese orthopedic association (MJOa). La di˙érence entre le score préopératoire et le score postopé-ratoire pourra être classifiée en 2 catégories selon la di˙érence minimale significative qui est de 2 points [8]. Une augmentation du score de 2 traduirait donc une amélioration de l'état des patients après chirurgie. Les données contiennent également des informations sur l'opération subie par le patient qui ne sont a priori pas disponibles dans le cadre de pronostic préopératoire. Toutefois, cela pourrait être utile pour étudier l'impact de ces données sur les performances de notre modèle prédictif. Les données cliniques ont tout d'abord été manuellement analysées afin d'essayer d'en ex-traire uniquement les données importantes ainsi que de retirer les données postopératoires dans un premier temps. Cela a permis d'établir un score de base sur un modèle classique type «random forest» fourni dans le package «scikit-learn» de python. Plusieurs modèles de machine learning ont alors été testés pour établir un score maximum atteignable avec ces données. Nous avons également ajouté les données opératoires dans nos modèles afin d'éva-luer leur impact sur les performances du modèle. Par la suite, di˙érents modèles de réseaux de neurones artificiels, principalement convolu-tionnels,ont été créées afin d'e˙ectuer l'analyse automatique des images IRM. Ces images n'étaient pas les images originales, mais le résultat d'un prétraitement à l'aide de la «spinal cord toolbox» [9]. Di˙érents modèles furent établis : le premier utilisait uniquement les IRM T2 sagittal, le suivant les IRM T2 et T1 sagittal, et le dernier fonctionnait les données T1 et T2 sagittales ainsi que les données cliniques. La partie du réseau traitant les données cliniques fut également testée seule pour vérifier ses performances face au modèle de machine learning établi à l'étape précédente. Le pipeline donne une précision de prédiction de 72,5 % ( soit une amélioration de 8 % par rapport a la baseline) avec une aire sous la courbe (ASC) de 0,73 pour le modèle basé unique-ment sur des données cliniques. Toutefois, cela dépend fortement de la quantité de données disponibles. Les modèles d'apprentissage profond ont tendance à overfit ou underfit les don-nées montrant un manque de généralisabilité du modèle, ce qui pourrait s'expliquer par le nombre réduit d'IRM disponibles. L'ajout des données extraites semble fournir au modèle une plus grande capacité puisque l'amélioration par rapport à la baseline atteint 8 % avec une précision de 65,2 % et une ASC de 0,69 avec moins de sujets que le premier modèle.  ABSTRACT: Description of the problem: Spinal injuries may impair patients' motor control as the spinal cord represents a nervous highway connecting the brain and the limb. Some of these in-juries arise from accidents others occur progressively; such includes Degenerative Cervical Myelopathy (DCM). Cervical myelopathy is caused by the compression of the spinal cord by an outgrowth of a vertebral body or intervertebral disc, yielding symptoms such as sen-sorimotor dysfunction or pain. Cervical myelopathy is degenerative, which implies that it only gets worse as time goes by, and the compression increases. This condition is a cause of surgery among 40 adults per million yearly [1]. The diagnosis for this condition is made possible through clinical motor skill testing and magnetic resonance imaging (MRI). However, diagnosis is still a complex problem as the compression can be asymptomatic or, in some cases, not easily visible in MR images at its early stages. The diagnosis can take months, if not years, for some patients. [4] The current study proposes a decompressive surgery which aims at removing the object causing the compression, or at least, part of it. The goal here is to avoid further compression of the spinal cord and alleviate the existing ones. This operation can take various forms (anterior or posterior approach, bone graft, bone fusion) and includes many risks (e.g., C5 palsy) [3] as this touches the spinal cord, that is, highly sensitive and important to the body. The details of each surgery are then determined case by case by the surgeon as no consensus on the aspects of such operation exists [10]. This exposes a complicated scenario in predicting the outcome of the surgery. Even though the benefits seem to outweigh the risk, the operation is only successful in 35 % [11] of the cases. This success rate is based on the improvement of the patients' sensorimotor skills. As it is complex to predict the outcome, surgery is often seen as a default option; however, there is an open question about the possibility of predicting the outcome of the surgery. To the best of my knowledge, only a handful of studies that utilize quantitative clinical data analysis in predicting post-surgery prognosis exist. One of the leading techniques is the use of data science and artificial intelligence to design a model that will be able to establish this prognosis and assist surgeons in the decision process with AO spine [7] clinical data. The first study exploring this concept was published in 2019 [5], and, since then, only two studies have been conducted to improve on the methodology [6]. These studies mainly focus on the analysis of clinical data.Objectives: Primary Goal: The primary goal of this study is to develop a model based on artificial intelligence (AI) that can be used in patient prognosis and treatment of DCM The sub-objectives for the study are: • To establish the eÿcacy of using MRI in conjunction with clinical data in providing better results in treatment and prognosis. • To establish a postoperative prognostic model for DCM. Material and method: The database consists of 769 subjects, most of whom have T2 and T1 MRI images with an axial and sagittal view and 135 clinical data points. These data was acquired prospectively during the AOSpine study. These data came from numerous centers and o˙er a functional heterogeneity in image contrast, making it close to a real-life scenario. The inclusion criteria for patients used as participants in this study were to be su˙ering from DCM and have undergone surgery. Among these data, we have di˙erent clinical evaluations of their sensorimotor capacities according to various scales (MJOa, SF6D. . . ). These scores were established before the operation as well as 6, 12, and 24 months after the surgery. The goal is to predict the di˙erence between pre-surgery and post-surgery scores. We evaluated which score is the most relevant among the three measures at 6, 12, and 24 months. This target can be classified into two categories according to the minimum clinically significant di˙erence [8], which is two. The Modified Japanese Orthopedic Association (MJOA) has been used in this study to record and gauge the results. An increase of 2 points or more would, therefore, reflect an improvement in the condition of the patient after the surgery. The data also contain information from the surgery performed on the patient, which isn't available in the preoperative prognosis. However, this may be useful to study the impact of these data on the performance of our predictive model. Three approaches were tested in order to try to improve on the current prognosis. The first one aims at exploiting clinical data, the second one aimed at leveraging deep learning method to use images as well as clinical data as input, the third one exploit features extracted from Magnetic Resonance (MR) images. Clinical data was processed through machine learning. This was done after a pre-processing step aimed at removing the non-relevant features in order to get the best results possible. To process available MRI data jointly with clinical data, two di˙erent strategies were implemented. The first one is geared towards the use of deep learning and the exploita-tion of artificial neural networks, which were fed pre-processed sagittal images and clinical data. The models used were a Resnet and a custom model to use both T1w and T2w MR im-ages. The model is based on three di˙erent modules. Two of them are similar and were used to process and encode features from the image. They were created with convolutional filter and inception modules. The second one relies on feature extraction from the axial images through a semi-automatic processing pipeline. These features were then added to the existing clinical one to improve the ability of the model to generalize to the unseen cases. All models were tested for accuracy on unseen data. Data were split between training, validation, and testing (80%,10%,10%, respectively). Results show an accuracy of 72.5 % ( 8 % improvement from the baseline) with an area under the curve (AUC) of 0.75 for the model-based solely on clinical data. This is, however, heavily dependent on the quantity of available data. Deep learning models tend to overfit or underfit the data showing a lack of generalizability from the model, which could be explained by the reduced number of available MRI. The added extracted feature seems to provide the model with valuable insight as the improvement from the baseline reaches 8 % with an accuracy of 65.2% and an AUC of 0.68 with less subject than the first model.


identifier: Vergnolle, G. (2020). Outil de diagnostic et de prévention de l'insatisfaction des employés  [Mémoire de maîtrise, Polytechnique Montréal].

abstract: RÉSUMÉ: La rétention d'employés dans le domaine de la santé, notamment dans les centres de soins à domicile, est un des problèmes majeurs du secteur depuis la fin du XXe siècle. De nombreuses études se sont déjà penchées sur ce problème afin de mieux comprendre ce phénomène. Les facteurs identifiés peuvent être regroupés en 5 catégories : — les caractéristiques de l'employé — la planification des visites et des horaires — les caractéristiques du métier — les interactions sociales inter-professionnelles et avec les patients — l'impact de la structure dans laquelle l'employé travaille Ces études tentent de qualifier la satisfaction des employés dans leur emploi à travers des questions adressées sous forme de sondages. Les réponses sont ensuite analysées avec des méthodes statistiques afin de déterminer les causes du problème de la rétention d'employés. Cette étude propose une nouvelle approche du départ des employés en soins à domicile en utilisant directement leurs données d'activité : heures de travail, patients vus, disponibilités... Notre partenaire industriel AlayaCare est une compagnie montréalaise qui collecte depuis 2014 l'activité de ses clients : des centres de soins à domicile au Canada, aux États-Unis et en Australie. Les utilisateurs principaux de la plateforme sont les gestionnaires ou les coordonnateurs. Afin de répondre aux besoins en visites des patients, ils peuvent assigner des visites à des employés et ainsi avoir un outil efficace pour gérer les emplois du temps de chacun. En exploitant diverses informations comme la quantité de visites à chaque période, les distances parcourues, la variété des tâches réalisées ou encore les plages horaires travaillées, l'objectif est d'extraire les variables qui ont un impact sur la satisfaction des employés. La modélisation proposée est un problème de classification à deux classes. Un des défis de ce projet est qu'aucune mesure évidente de l'intention de départ d'un employé au cours du temps n'est disponible. La solution envisagée est de distinguer les périodes qui ont précédé le départ d'un employé de celles plus anciennes. Ainsi, l'objectif est de relever et d'identifier les variables qui ont évolué au fil des périodes et qui pourraient expliquer pourquoi la situation d'un employé s'est détériorée, amenant à un départ volontaire. Une étape de pré-traitement et de mise en forme des données a d'abord été mise en place afin de créer des ensembles d'entraînement pour les modèles de classification. Différents découpages temporels ont été testés afin de déterminer celui qui est le plus adapté à notre modélisation. Les modèles utilisés pour répondre au problème de classification sont : — la régression logistique — modèles d'arbres (forêts aléatoires, XGBoost) — les réseaux de neurones L'objectif est de sélectionner le modèle le plus adapté au problème de rétention d'employés tel que nous l'avons défini et d'explorer des espaces de paramètres pour obtenir les meilleures performances possibles. Ces expériences sont effectuées pour 10 agences de soins à domicile différentes, dont 6 se situent au Canada, 2 aux États-Unis et 2 en Australie. Comparer les résultats à travers les différents clients permet de généraliser les observations effectuées. La stratégie de sélection de modèle implémentée a montré que l'architecture XGBoost obtient généralement les meilleures performances. Le découpage qui apportait le plus de signal utilise les données des 24 dernières semaines d'un employé. Les solutions ne permettent pas de répondre parfaitement au problème modélisé, mais les résultats obtenus permettent d'apporter des éléments de réponse. La variable la plus significative est liée au nombre de visites sur une période qui doit être élevé : ce résultat s'est généralisé à travers les différents clients et semble capital. Intuitivement, cette variable est directement relié à la rémunération, un grand nombre de visites apporte plus de sécurité. Les autres conclusions dépendent généralement d'un client à l'autre, on relève les pratiques suivantes qui ont permis d'augmenter la satisfaction des employés de manière générale : — varier les durées de visites — avoir des visites plus longues — communiquer ses indisponibilités aux gestionnaires chaque semaine Les autres critères mesurés ont soit une importance faible dans la classification, soit les résultats varient d'une structure à l'autre et sont difficiles à généraliser. De cette manière, on est capable de faire un diagnostic personnalisé pour chaque agence de soins ayant suffisamment de données afin d'identifier les facteurs ayant le plus d'impact sur la satisfaction de ses employés. Le dernier chapitre propose d'appliquer ces résultats dans un algorithme d'optimisation présent chez AlayaCare. Celui-ci permet de prendre en compte les besoins et disponibilités des patients et des employés sur un horizon de plusieurs jours afin de créer les emplois du temps qui minimisent une fonction de coût. Une nouvelle formulation du coût associé aux routes prenant en compte les facteurs qui influencent le départ des employés identifiés par notre méthode est proposée. En améliorant l'algorithme d'optimisation, on souhaite créer des emplois du temps attentifs aux besoins des patients et aux préférences des employés. On pourrait alors espérer voir le taux de rétention augmenter et une meilleure satisfaction globale à travers les employés afin d'aider un secteur qui a plus que jamais besoin de main-d'œuvre.  ABSTRACT: Employee retention is a burning problem in home care industry. Several studies have already been looking for solutions. They identified factors that can be grouped into five categories : — employee characteristics — scheduling — job related factors — social interactions with other employees and patients — structure related factors These studies aim for a measure of satisfaction using polls and surveys. The answers are then analyzed to highlight the causes of employee churn. Our project proposes a new way of studying employee satisfaction by looking directly at employees visit schedule. A partnership with AlayaCare allowed us to have access to such data. This company from Montreal offers a platform to home care agencies to ease coordinators' workload. The main user is generally a manager or a coordinator. Through the software, one can assign employees to visits and have a better overview of the staff workload. Various information can be found in the database : the length of visits, the location, or the type of service given. The objective is to extract as many features as possible to identify important ones among them. We decided to model this problem as a classification problem. One of the biggest challenge is that no obvious measure is available to assess the satisfaction of the employees through time. The proposed solution is to try to distinguish periods before an employee left from previous ones. Therefore, we should be able to identify the variables that evolved through time and may explain why an employee left. Preprocessing and shaping the data are necessary steps before creating training sets for classification models. Different time divisions has been tried to determine which one fits best the way we modelled this problem. Several classification algorithms have been implemented : — logistic regression — tree-based models (random forests and XGBoost) — neural networks Model selection run on different hyper-parameters in order to reach optimal performances. This method is applied on 10 health care clients : 6 located in Canada, 2 in the United Stated,and 2 in Australia. Comparing the results across these companies may help to generalize the observations. The XGBoost architecture give the best results over the experiments. It's also recommended to use the last 24 weeks of an employee to better measure the evolution of his/her satisfaction through time. The solutions found don't match perfect classification, but they lead to some conclusions. The number of visits over a period is the key : this observation generalized over all clients. Among others, the following statements has been identified to improve one's satisfaction but may slightly differ a client from another: — having different visit lengths through a period — having longer visits — communicate one's unavailabilities for a week The other factors either have low importance or are different among clients and thus don't generalize well. In this way, we are able to make a custom diagnosis for each company, identifying the factors that matter. The last section is dedicated to put the previous results into an optimization algorithm available at AlayaCare. By taking into account availability and needs of patients and employees, it creates daily schedules over a fixed period. A new cost formulation for routes is proposed by adding the necessary variables identified in our study. Regular use of this algorithm could improve the staff satisfaction while meeting patient needs, we would expect the turnover rate to decrease over time. It is hoped that such a solution could help an industry that lacks workforce more than ever.


identifier: Berrada, A. (2020). Régulation dynamique hybride d'une grande population de systèmes thermostatiques au sein des micro-réseaux intelligents  [Mémoire de maîtrise, Polytechnique Montréal].

abstract: RÉSUMÉ: Dans le contexte actuel des réseaux intelligents et des micro-réseaux, les sources d'énergie renouvelables ont un rôle grandissant dans la production d'une électricité plus respectueuse de l'environnement. Cependant, comme l'utilisation de ces sources dépend fortement des conditions climatiques, la puissance produite peut présenter des fluctuations imprévisibles et difficiles à compenser. Ceci encourage le développement et l'application de la régulation dynamique de la charge (RDC) à des systèmes consommateurs d'électricité pour réduire les écarts de puissance entre l'o˙re et la demande. Dans le cadre de ce projet de recherche, l'accent est mis sur le contrôle de systèmes thermostatiques (TCLs) comme les chau˙ages ou les climatiseurs. Ceux-ci sont largement présents dans les réseaux et représentent une part importante de la consommation électrique. Ainsi, les TCLs ont le potentiel d'apporter de la flexibilité dans le réseau et font l'objet de nombreuses recherches. Ils peuvent être utilisés par exemple comme solution pour réduire les pics de consommation, réguler la fréquence du réseau ou encore minimiser le coût de l'électricité, grâce à un contrôle de leur consommation. Pour cela, on modélise une grande population hétérogène de TCLs grâce à un couple d'équations de Fokker-Planck à laquelle on applique une stratégie de contrôle hybride et sans prévision. D'une part, le contrôle mis en place permet de modifier la consigne de température de la population en réponse aux variations globales de puissance dans le réseau et ce grâce à un modèle d'équations aux dérivées partielles (EDP). D'autre part, des changements d'état forcés basés sur un processus stochastique sont appliqués à une portion de TCLs pour compenser les variations rapides et imprévisibles liées à l'utilisation de sources d'énergie renouvelables. Le contrôle hybride développé permet ainsi une régulation à deux niveaux pour minimiser les écarts de puissance entre la production et la consommation. Ce mémoire vise également à clarifier et justifier l'utilisation d'un tel contrôle à travers la simulation de divers scénarios. Les résultats obtenus montrent que la stratégie de contrôle permet à la population de TCLs de suivre à la fois les fluctuations lentes et rapides dans le réseau et réduit ainsi les écarts de puissance. Enfin, cette approche est validée par la simulation d'un micro-réseau réaliste où la production électrique est assurée par un ensemble de systèmes photovoltaïques (PV). Le contrôle hybride développé peut donc permettre aux systèmes thermostatiques de participer à la régulation dynamique de la charge et faire partie des solutions envisageables pour une meilleure gestion de la consommation électrique dans les micro-réseaux intelligents.  ABSTRACT: In the context of today's smart grids and microgrids, renewable energy sources (RES) play an important role in producing environmentally friendly and low cost energy. However, as these sources rely significantly on weather conditions, the power produced may be subject to some unpredictable fluctuations that are hard to compensate. This motivates the development and application of dynamic demand control (DDC) to energy-consuming systems to reduce the power gap between supply and demand. The focus of this research project is put on the control of thermostatically controlled loads (TCLs) such as heaters or air conditioners. These systems are widely spread all over the electrical grids and represent a large portion of power consumption. Thus, TCLs have the potential to provide flexibility in the grid and are the subject of numerous studies. They can be used for example as a solution for peak power reduction, frequency regulation or electricity cost minimization through the control of their power consumption. To this end, a large heterogeneous population of TCLs is modeled with two Fokker-Planck equations and a non-predictive hybrid control strategy is applied. The designed control is based on a partial differential equations (PDE) model and is used to change the temperature set-point of the population in response to global power variations in the grid. Moreover, forced state switches based on a stochastic process are applied to a portion of TCLs to counter the sudden and unpredictable variations related to the use of renewables. Consequently, the hybrid control developed in this work provides a two-level regulation to minimize the power gap between production and consumption. This thesis aims also at clarifying and justifying the use of such control strategies through various simulation scenarios. The results obtained show that the control allows the TCLs to follow both slow and fast fluctuations and hence, it reduces the power discrepancies. Finally, the simulation of a realistic microgrid where the power is produced by photovoltaic (PV) cells confirms the validity of the proposed approach. The hybrid control developed in this work allows TCLs to participate in dynamic demand control and hence to be part of a viable solution for a better power consumption management in smart microgrids.


identifier: Addi, N. (2020). Évaluation de la stabilité chimique des polymères superabsorbants et leur potentiel de séquestration en métaux dans les eaux des pulpes de résidus  [Mémoire de maîtrise, Polytechnique Montréal].

abstract: RÉSUMÉ: Au cours des dernières années, de nombreuses recherches ont été entreprises dans le but de développer de nouvelles techniques permettant de maîtriser la gestion des rejets miniers. La plupart de ces méthodes visent à entreposer les rejets miniers de façon sécuritaire et économique. Cependant, la gestion des rejets miniers constitue un des plus grands défis environnementaux. Ceci est lié aux quantités considérables de rejets miniers dont les plus importants sont les roches stériles et les rejets de concentrateur. La méthode la plus conventionnelle de gestion des rejets de concentrateur consiste à les stocker en surface dans des parcs à résidus. Ces derniers nécessitent la construction d'importantes digues de confinement souvent très coûteuses et générant certaines vulnérabilités liées aux risques d'instabilité. Le problème de l'entreposage en surface des résidus miniers est principalement lié à deux facteurs: les grandes quantités d'eau à gérer et la minéralogie des rejets de concentrateur, surtout leur teneur en sulfures. Par ailleurs, le drainage minier acide (DMA) est l'un des problèmes environnementaux les plus importants auquel doit faire face l'industrie minière. Il se produit lorsque les minéraux sulfureux contenus dans les rejets de concentrateur s'oxydent en présence de l'eau et de l'oxygène; ce qui conduit à la génération d'acidité rendant les métaux solubles. Les parcs à résidus deviennent donc difficiles à entretenir et à gérer sur le long terme. Une nouvelle technique alternative dans le processus de gestion des pulpes des résidus miniers a été proposée. Cette technique consiste à utiliser les polymères superabsorbants (PSAs) dans le processus de densification des résidus en pulpe. Le but est de réduire les risques d'instabilités physiques et chimiques des résidus miniers et d'assurer une bonne gestion de l'eau dans les parcs à résidus. L'utilisation des PSAs permettrait de réduire les teneurs en eau des pulpes, en raison de leur forte capacité d'absorption en eau et de la possibilité de leur séquestration des métaux. L'objectif de ce projet consiste à évaluer expérimentalement la stabilité physico-chimique à long terme des (PSAs), en vue de leur utilisation dans la densification des pulpes de résidus miniers, destinés à la déposition en surface dans des parcs à résidus. Pour ce faire, une étude expérimentale a été réalisée sur des PSAs pour évaluer leur comportement dans les eaux surnageantes. Trois eaux surnageantes (mine A, mine B et mine C) ayant des compositions chimiques différentes ont été utilisées dans cette étude. Ces eaux sont chargées essentiellement en cations métalliques et en sulfates avec un pH légèrement basique. Les résultats obtenus ont montré l'efficacité des PSAs dans la rétention d'eau et la séquestration des ions de métaux lourds. Les taux de gonflement sont respectivement de 46,8 g/g pour la mine A, 33,3 g/g pour la mine B et 215,4 g/g pour la mine C. Les potentiels de séquestration varient d'une eau à l'autre selon leur composition chimique; ainsi, le potentiel de séquestration de Cu est de 31,3% pour l'eau de la mine A (CM), de 28,6% pour l'eau de la mine B (WW) et de 51.2% pour l'eau de la mine C (LR). Cette variabilité de séquestration est liée essentiellement à la géochimie des eaux. Ainsi, la présence de certains cations comme le calcium et le potassium entrainent une concurrence entre les cations métalliques et diminuent l'absorption des PSAs. D'autre part, le comportement des PSAs a été évalué dans des solutions salines synthétiques afin de statuer sur leur potentiel de séquestration par rapport à chaque ion métallique, et pour optimiser les facteurs influençant la capacité de séquestration des PSAs. Les résultats obtenus ont montré que le processus de séquestration des PSAs soutient le modèle d'adsorption de Freundlich. Les facteurs principaux affectant la séquestration sont : la concentration de l'élément, le pH du milieu et les sites disponibles dans le polymère. Ainsi, la sélectivité de séquestration dépend de la valence atomique, du rayon ionique et du type de PSA. L'influence des conditions climatiques sur les PSAs recyclés de type PA-Na a été également évaluée dans le but de statuer sur leur utilisation potentielle dans le processus de densification des résidus miniers, ainsi que sur leur stabilité à long terme lors de leur exposition aux conditions climatiques dans un parc à résidus. Les résultats obtenus montrent l'efficacité des PSAs en termes de rétention des eaux surnageantes sans relargage des éléments dissous sous l'effet de l'eau de pluie et dans le cas de leur exposition (directe et indirecte) aux cycles de gel-dégel. Toutefois, le rayonnement UV a causé une détérioration de la réticulation des PSAs, engendrant ainsi leur dissociation totale dans l'eau. Le rayonnement UV agressif est en mesure de détruire complètement les polymères superabsorbants.  ABSTRACT: In recent years, many researches have been performed to develop new techniques for controlling the management of mine waste. Most of these methods allowing to store mine wastes in a safe and economical manner. However, the management of mine waste is one of the most challenging environmental issues. This is due to the significant quantities of wastes, particularly waste rock (rock fragments of varying granulometry) and tailings from concentrators. The conventional method of managing tailings is to store them in tailings storage facilities (TSF). These require the construction of large and often very expensive containment dams, which generate some vulnerabilities of instability. The problem of tailings disposal on the surface is mainly related to two factors: the large quantities of water rejected and the mineralogical properties of the ore. As well, acid mine drainage (AMD) is one of the most critical environmental issues confronting the mining industry. It occurs when sulphide minerals oxidize in the presence of water and oxygen. The result is the generation of acidity and the solubility of metals in varying concentrations. The TSF therefore become complex to maintain and to control over the long term. A new alternative technique in the process of tailings pulp management has been proposed. This technique consists of using superabsorbent polymers (SAPs) in the process of pulp densification. In order to reduce the risk of physical and chemical instabilities of tailings and provide optimal water management in TSF. Using polymers reduce the water content of pulps, due to their high-water absorption capacity and the possibility of metal sequestration. The purpose of this project is to evaluate experimentally the long-term physico-chemical stability of SAPs for their use in the dewatering of mine tailings pulps for surface storage. To this end, some experimental studies have been performed using recycled PA-Na with the objective to evaluate their behaviour in supernatant water. Three supernatant waters (mine A, mine B and mine C) with different chemical compositions were tested. These waters are mainly loaded with metal cations and sulphates with a slightly basic pH. The results obtained showed the efficiency of PSAs in term of the water retention and sequestration of heavy metal ions. Sequestration potentials vary from one water to another according to their chemical composition. Thus the swelling rates are 46.8 g/g for Mine A, 33.3 g/g for Mine B and 215.4 g/g for Mine C, respectively, and the sequestration potential of Cu is 31.9% in Mine A (CM), 28.6% in Mine B (WW) and 51.2% in Mine C (LR). This variability in sequestration is mainly related to the geochemistry of the water. Thus, the presence of certain cations such as calcium and potassium lead to competition between metal cations and decrease the absorption of SAPs. Moreover, the behaviour of PA-Na was evaluated in saline synthetic solutions to determine their sequestration potential in relation to each metal ion, and to optimise the factors influencing the sequestration capacity of SAPs. The results obtained showed that the PSA sequestration process supports the Freundlich adsorption model. The main factors affecting sequestration are concentration of the element, pH of the medium and of the sites available in the polymer. Thus, the sequestration selectivity depends on the atomic valence, ion radius and type of SAP. The influence of climatic conditions on recycled PA-Na was also evaluated to assess the possibility of their use in the tailings thickening process. As well as their long-term stability when exposed to climatic conditions in the TSF. The results obtained show the effectiveness of SAPs in sequestering supernatant water without releasing it under the effect of rainwater or in the case of their direct and indirect exposure to the freeze-thaw cycle. However, UV radiation caused a damage to the cross-linking of SAPs, which implies their total dissociation in water. UV radiation can destroy the polymer.


identifier: Wittevrongel, S. (2020). Nouvelles antennes à profil bas multi-standards pour application aéronautique  [Mémoire de maîtrise, Polytechnique Montréal].

abstract: RÉSUMÉ: En avionique les antennes sont utilisées pour e˙ectuer l'interface entre le milieu extérieur et les systèmes de Radio-Navigation et Communication installés à bord de l'aéronef. Ces antennes, installées à la surface du fuselage de l'avion, sont opérationnelles pour des fréquences allant de 0.19 MHz à 40 GHz. L'antenne de référence en avionique est l'antenne lame dite ‘blade' en anglais. Il s'agit le plus souvent d'un monopôle de longueur d'onde) à polarisation verticale encapsulé dans un radôme en forme de lame fixé sur le fuselage de l'avion. La taille de cette antenne est inversement proportionnelle à sa fréquence. Pour les nombreux systèmes basses fréquences opérant dans les bandes VHF et L cette taille devient importante, ce qui est problématique pour l'avion autant au sol qu'en vol. Au sol, l'antenne à la surface du fuselage peut être endommagée lors des opérations de maintenances. En vol, ceci engendre de la traînée aérodynamique et donc une augmentation de la consommation de carburant. Malgré ces défauts d'ordre matériel, les performances de cette antenne blade (notamment en termes de gain et diagramme de rayonnement omnidirectionnel) demeurent les standards fixés par la RTCA que doivent respecter toutes nouvelles antennes installées sur un avion. Dans les enjeux écologiques du XXIe siècle, le nouveau défit des avionneurs est de concevoir l'avion écologique de demain. Des recherches sont menées pour tenter de diminuer le poids et améliorer l'aérodynamisme des aéronefs. Pour allier ces deux axes de recherche, le développement d'architectures compactes multi-systèmes/multi-standards est élaborée. Par exemple, l'utilisation de Radio logiciels SDR (software defined radio) permet de diminuer le nombre de câbles et le nombre de boîtes avions. Le SDR couplé à une antenne multi-standards à profil bas permet de diminuer la traînée de l'avion et le nombre d'antennes en surface. Les antennes multi-standards à profil bas fonctionnant avec un SDR pour les systèmes DME, TCAS, ADS-B et ILS Glideslope seront le sujet de ce mémoire. Une première antenne patch circulaire à profil bas large bande à polarisation verticale fonctionnant en bande L sera présentée. Cette dernière est multi-standards, elle fonctionne pour le système de mesure de distance DME, le système d'alerte de trafic et d'évitement de collision TCAS et le système de surveillance coopératif ADS-B. La conception de cette antenne fut réalisée en respectant les normes de la RTCA (DO-189, DO-144, DO-260) des différents systèmes cités précédemment. La hauteur électrique est de /30, ce qui représente une diminution de plus de 80% par rapport aux antennes actuellement commercialisées.  ABSTRACT: In avionics, the antennas provide the interface between the outside world and the aircraft systems such as Radio-Navigation and Communication systems. These antennas are mounted on the aircraft fuselage and are working for frequencies from 0.19 MHz to 40 GHz. The most common antenna used in avionics is the Blade antenna. Most of the time, this Blade is composed of a vertically polarized quarter-wave monopole encapsulated in a composite radome. It looks like a shark fin located on the upper and bottom of the fuselage. The size of these antennas is inversely proportional to their frequency. For many systems working in the VHF and L frequency band, this height can be very high, which is problematic for the aircraft on the ground and in the air. On the ground, the antenna can be damaged during the maintenance operation. In the air, the size of the antenna is causing some drag resulting in the increase of fuel consumption. In spite of these drawbacks, the performances of Blade antennas are the standard, especially in terms of pattern radiation and gain requirements set by the Radio Technical Commission for Aeronautics RTCA. All the antennas installed on the aircraft have to meet these standards. Regarding the new environmental issues of the XXIst century, the new challenge of the aeronautic industry is to build a greener airplane. Research to reduce the weight and to improve the aerodynamic of aircraft is on-going. To link these two axes of research, the development of multi-standard/multi-system architecture has emerged. For example, the use of Software Defined Radio (SDR) allows a reduction of the number of wires and the number of avionics boxes. SDR, paired with a multi-standard low-profile antenna, allows a diminution of the drag and the number of antennas installed on the fuselage. Multi-standard low-profile antennas for application with an SDR for the DME, TCAS, ADS-B, and ILS Glideslope are the subject of this master's thesis. A first vertically polarized low-profile circular patch antenna working in the L band is pro-posed. This antenna is multi-standards. It is working for the Distance Measuring Equipment DME, the Trafic Collision Avoidance System TCAS, and the Automatic Dependent Service Broadcast ADS-B. The antenna was designed to comply with the respective RTCAS's system standards (DO-189, DO-144, DO-260). The electric height of �/30 is making the antenna low-profile and corresponds to an 80% height reduction compared to the current commercial antennas. A bandwidth of 30% was achieved with the use of a resonant cavity and a capac-itive feeding. The radiation pattern is monopole like in the elevation and azimuthal plane. This antenna was fabricated and tested in the laboratory.


identifier: Aufoujal, A. (2020). Physical and Chemical Approaches for Water Micro-Droplet Capture  [Mémoire de maîtrise, Polytechnique Montréal].

abstract: RÉSUMÉ: La pénurie d'eau est devenue un enjeu pressant dans le monde d'aujourd'hui. Sur la planète, 1,2 milliard de personnes n'ont pas accès à de l'eau propre et 2,7 milliards vivent en pénurie au moins un mois par an. Bien que cette ressource couvre 71 % de la surface de la Terre, seulement 2,5 % de celle-ci est accessible par des sources conventionnelles telles que les lacs et les eaux souterraines. Celles-ci se remplissent naturellement grâce au cycle de l'eau. Les sécheresses sont devenues plus fréquentes ces dernières années et ne font que s'aggraver avec les changements anthropiques apportés au climat. De plus, la population mondiale ne cesse de croître alors que la quantité d'eau renouvelable est en décroissance. Cette situation se traduit par une augmentation de la demande et une diminution de l'offre. Cela est dû en grande partie à l'industrialisation rapide depuis les années 1960, qui a entraîné une forte utilisation des ressources en eau. Pour répondre à cette demande, des processus de production d'eau douce, tel que l'osmose inverse sont des solutions plus en plus intéressantes. L'osmose inverse est devenue plus rentable au cours de la dernière décennie avec un coût d'exploitation de 0,50 $US par m3 d'eau. Toutefois, ce procédé nécessite la disponibilité de grandes quantités d'eau salée et d'énergie électrique pour fonctionner. Pour les régions intérieures ou non côtières, ce coût peut être prohibitif en raison de l'importance des investissements et des coûts d'opération. En revanche, l'atmosphère contient 13 000 km3 d'eau douce sous forme de vapeur, de gouttelettes liquides et sous forme solide (neige ou glace). Bien qu'elle ne soit pas facilement disponible, cette eau peut être extraite et purifiée en eau potable. Ainsi, la récolte du brouillard, un processus par lequel des microgouttelettes d'eau sont capturées par une surface et traitées pour une consommation ultérieure, est apparue comme une méthode alternative pour la production d'eau potable. Cette méthode consiste généralement à utiliser un matériau polymérique maillé permettant de capturer le brouillard à son contact. À l'heure actuelle, les principaux inconvénients dans ce domaine sont la dégradabilité des matériaux utilisés, due à l'exposition à des vents violents ou à des débris transportés dans l'air par exemple, et la faible efficacité de la collecte due à une mauvaise conception de la surface.  ABSTRACT: Water scarcity has become a pressing issue in today's world. On the planet, 1.2 billion people do not have access to clean freshwater and 2.7 billion experience this scarcity a minimum of one month out of the year. Although this resource covers 71% of the earth, a mere 2.5% of it is accessible through conventional sources such as lakes and groundwater that are naturally replenished through the water cycle. Droughts have become more common in the past years and is only getting worse with anthropogenic changes brought to the climate. Moreover, the world's population continues to grow as the amount of renewable water decreases. This results in an increase in demand and a decrease in supply. This trend is largely due to the rapid industrialization as of the 1960s, forcing heavy usage of water resources. To fulfill this demand, processes for intensive production of freshwater such as reverse osmosis (RO) have become more and more interesting. However, this process requires the availability of large bodies of saline water as feedstock and high amounts of electrical power. For inland or noncoastal regions, this can be cost prohibitive due to high capital investment and operational costs. On the other hand, Earth's atmosphere holds 13 000 km3 of freshwater in the atmosphere present in vapor, liquid droplets and solid (snow or ice) form. Although not readily available, this water can be extracted and purified into potable water. Thus, fog harvesting, a process by which water micro-droplets are captured by a surface and treated for further consumption, has emerged as an alternative method for freshwater generation. This is typically done by employing a mesh-like polymeric material through where fog is capture upon contact. At this time, major drawbacks in this field are the durability of widespread materials used for fog harvesting, stemming from exposure to high wind speeds or debris carried in the air for instance, and the low collection efficiency due to poor surface design.


identifier: Martel, F. (2020). Extraction de taxonomie par regroupement hiérarchique de plongements vectoriels de graphes de connaissances  [Mémoire de maîtrise, Polytechnique Montréal].

abstract: RÉSUMÉ: Les graphes de connaissances jouent aujourd'hui un rôle important pour représenter et stocker des données, bien au-delà du Web sémantique ; beaucoup d'entre eux sont obtenus de manière automatique ou collaborative, et agrègent des données issues de sources diverses. Dans ces conditions, la création et la mise à jour automatique d'une taxonomie qui reflète le contenu d'un graphe est un enjeu crucial.Or, la plupart des méthodes d'extraction taxonomique adaptées aux graphes de grande taille se contentent de hiérarchiser des classes pré-existantes, et sont incapables d'identifier de nouvelles classes à partir des données. Dans ce mémoire, nous proposons une méthode d'extraction de taxonomie expressive applicable à grande échelle, grâce à l'utilisation de plongements vectoriels. Les modèles de plongement vectoriel de graphe fournissent une représentation vectorielle dense des éléments d'un graphe, qui intègre sous forme géométrique les régularités des données : ainsi, deux éléments sémantiquement proches dans le graphe auront des plongements vectoriels géométriquement proches.Notre but est de démontrer le potentiel du regroupement hiérarchique non-supervisé appliqué aux plongements vectoriels sur la tâche d'extraction de taxonomie. Pour cela, nous procédons en deux étapes : nous montrons d'abord qu'un tel regroupement est capable d'extraire une taxonomie sur les classes existantes, puis qu'il permet de surcroît d'identifier de nouvelles classes et de les organiser hiérarchiquement, c'est-à-dire d'extraire une taxonomie expressive.  ABSTRACT: Knowledge graphs are the backbone of the Semantic Web, and have been succesfully applied to a wide range of areas. Many of these graphs are built automatically or collaboratively,and aggregate data from various sources. In these conditions, automatically creating and updating a taxonomy that accurately reflects the content of a graph is an important issue. However, among scalable taxonomy extraction approaches, most of them can only extract a hierarchy on existing classes, and are unable to identify new classes from the data. In this thesis, we propose a novel taxonomy extraction method based on knowledge graph embeddings that is both scalable and expressive. A knowledge graph embedding model provides a dense, low-dimensional vector representation of the entities of a graph, such that similar entities in the graph are embedded close to each other in the embedding space.Our goal is to show how these graph embeddings can be combined with unsupervised hierarchical clustering to extract a taxonomy from a graph. We first show that unsupervised clustering is able to extract a taxonomy on existing classes. Then, we show that it can also be used to identify new classes and organize them hierarchically, thus creating an expressive taxonomy


identifier: Heutte, N. (2020). A Divide-and-Conquer Approach to Employee Scheduling  [Mémoire de maîtrise, Polytechnique Montréal].

abstract: RÉSUMÉ: De nos jours, les grandes entreprises ont trop d'employés pour se permettre de déterminer leurs emplois du temps à la main. Par conséquent, ces entreprises sont contraintes d'utiliser des méthodes informatiques pour créer un horaire satisfaisant. De nombreux algorithmes ont été proposés pour générer les meilleurs horaires possibles. Cependant, leur complexité temporelle rend la résolution de gros problèmes de génération d'horaire très lente. On cherche donc un moyen de réduire cette complexité lorsque l'on est confronté à des problèmes de grande taille.La piste qui sera explorée dans ce mémoire est l'application du principe de "diviser pour régner" au problème de génération d'horaire. Si l'on parvient à diviser un exemplaire de grande taille en plusieurs sous-exemplaires plus petits, on peut résoudre chaque sous-exemplaire séparément et déduire des solutions obtenues une solution à l'exemplaire de grande taille que l'on souhaitait traiter en premier lieu. Cependant, la structure du problème de génération d'horaire fait que la manière de séparer l'exemplaire de grande taille en sous-exemlaires peut très fortement dégrader la qualité des solutions obtenues. On souhaite donc trouver un moyen de partitionner un exemplaire de grande taille sans que la qualité de la solution obtenue ne diminue trop.  ABSTRACT: As companies grow larger and larger, it becomes necessary to determine the work schedules of a large number of employees. Moreover, laws and labor agreements grow more complex over time, which in turn makes the problem of determining a schedule a difficult one. Of course, many computational methods to solve personnel scheduling problems have been proposed,but most of them have a time complexity which makes them unsuitable for instances that are particularly large. Therefore, there is a demand for an algorithm that is able to quickly handle large instances of schedule generation problems. Since plenty of progress have already been made in making the solving algorithms better, we will attempt to make the problems smaller to decrease the computation times. In other words, we will apply the divide-and-conquer principle to this issue. If we could split a large personnel scheduling instance into multiple subinstances, we could apply any state-of-the-art method of our choosing to the subinstances to compute a solution to the master instance.Since the subinstance's sizes are a fraction of the original instance's, we could expect a sizable reduction of the computation time. On the other hand, if the original instance is split in an inadequate manner, the quality of the final results could be disastrous