identifier: Karakuzu, A. (2022). Bringing Quantitative Magnetic Resonance Imaging Under One Umbrella  [Thèse de doctorat, Polytechnique Montréal].

abstract: RÉSUMÉ: Les systèmes conventionnels d'imagerie par résonance magnétique (IRM) ne sont pas des appareils de mesure. L'IRM clinique repose sur l'évaluation visuelle des images représentées sur des niveaux de gris arbitraires. Redéfinir les scanners de RM en tant qu'appareils de mesure est un objectif ambitieux qui a motivé un certain nombre de méthodes d'IRM quantitative (IRMq). Ces méthodes visent à compléter les images obtenues par RM avec des unités significatives qui sont informatives de la microstructure fondamentale de tissu. Cependant, la mise à niveau des mesures dans les scanners RM commerciaux nécessite des efforts coordonnés de développement et de normalisation. Un obstacle majeur est la variabilité de l'IRMq en raison des implémentations de la boîte noire des séquences d'impulsions d'IRM. Un autre défi provient du manque de flux de travail de traitement IRMq interopérables et reproductibles. Le grand objectif de cette thèse de doctorat était de résoudre les deux problèmes décrits ci-dessus en réunissant l'IRMq sous un même parapluie. Cela a été réalisé grâce au développement d'un flux de travail neutre pour le fournisseur qui peut normaliser les séquences d'impulsions, les données et les méthodes de traitement pour rationaliser de manière transparente les protocoles d'IRM quantitative. Bien que la thèse ait porté sur l'imagerie de la myéline, la solution de bout en bout offerte par ce travail peut profiter à la plupart des applications d'IRMq. La première partie de la thèse consiste à développer un progiciel open source pour traiter, simuler et analyser les données IRMq: qMRLab (https://qmrlab.org). La base de code de qMRLab a été développée sur la base de principes de conception collaborative et modulaire pour favoriser une intégration facile de toute méthode IRMq. En plus de la documentation complète des utilisateurs et des développeurs, un exemple de jeu de données a été fourni pour chaque méthode. Équipé d'un pipeline complet d'intégration et de déploiement continus, chaque version du logiciel a été assurée de fonctionner de manière cohérente sur des environnements logiciels portables pour des tutoriels et des publications interactifs. À ce jour, qMRLab comprend 24 implémentations ajoutées par plus de 10 contributeurs et est utilisé par des dizaines de laboratoires de recherche à travers le monde. La deuxième contribution de cette thèse a été de diriger l'élaboration d'une norme mondiale de données d'IRMq. Une collaboration communautaire entre les concepteurs de la méthode de RM et les chercheurs en neuroimagerie a été établie pour étendre la structure de données d'imagerie cérébrale (BIDS) pour les données et les métadonnées de l'IRMq : qMRI-BIDS. Des réunions mensuelles ont eu lieu avec la participation de plus de 30 chercheurs sur une période de quatre ans. La version finale de la proposition d'extension a normalisé 18 cartes quantitatives ainsi que leurs unités, a ajouté de nouveaux champs de métadonnées pour améliorer l'enregistrement de la provenance, a défini un nouveau principe commun de collectes de fichiers pour organiser les données d'entrée et les métadonnées pour 15 méthodes d'IRMq, et a établi un ensemble de règles pour étendre la spécification pour les futurs cas d'utilisation de l'IRMq. Enfin, un exemple de jeu de données a été créé et l'extension a été fusionnée dans la version principale de BIDS v1.5.0 (https://bids-specification.readthedocs.io/). Les contributions ci-dessus ont permis le développement de qMRFlow, une collection de pipelines portables et compatibles qMRI-BIDS qui peuvent rationaliser qMRLab avec d'autres logiciels de pré- et post-traitement via des conteneurs. En tant que dernière pièce du puzzle de flux de travail de bout en bout, une séquence neutre pour le fournisseur (VENUS) a été développée sur une plateforme d'IRM en temps réel approuvée par la FDA et rendue publique (https://github.com/qmrlab/venus) pour l'acquisition de cartes sensibles à la myéline de T1, du rapport de transfert d'aimantation et de la saturation (MTR et MTsat). Pour communiquer avec qMRFlow, VENUS a été conçu pour reconstruire et exporter des données au format qMRI-BIDS. Pour activer un contrôle de balayage qMRI convivial, nous avons équipé VENUS d'une interface utilisateur unifiée. Le pipeline de bout en bout développé (qMRFlow + VENUS) a été déployé sur un scanner GE et deux scanners Siemens (3T) pour tester l'hypothèse selon laquelle les séquences neutres pour les fournisseurs réduisent la variabilité inter-fournisseur des cartes T1, MTR et MTsat. Trois participants en bonne santé et un fantôme T1 de référence ont été scannés à l'aide de VENUS et de ses homologues natifs du fournisseur sur les trois scanners. Les résultats in vivo ont montré que la variabilité entre les fournisseurs était considérablement réduite pour toutes les cartes (p = 0,015). Dans le fantôme, non seulement les différences entre les fournisseurs ont été réduites (8 - 19,4% à 0,2 - écart de 5%)), mais aussi une amélioration globale a été obtenue dans la précision T1 (7 - 11% à 0,2 - 4% d'erreur). Cette thèse démontre une intégration puissante entre les séquences neutres pour les fournisseurs, les normes de données communautaires et les logiciels open source pour améliorer la fiabilité de l'IRM quantitative. Les flux de travail développés réduisent la variabilité à plusieurs niveaux, en commençant par la mise en oeuvre de la séquence d'impulsions d'IRM et en continuant avec la reconstruction, le pré- et le post-traitement. En outre, ces flux de travail sont construits sur une plateforme approuvée par la FDA qui peut héberger des méthodes d'IRMq avec une voie rapide vers l'application clinique. L'IRM quantitative doit contourner les boîtes noires du fournisseur pour fournir ce qu'elle a à offrir, et ce travail montre la voie à suivre.  ABSTRACT: Conventional magnetic resonance imaging (MRI) systems are not measurement devices. Clinical MRI relies on visual assessment of images represented on an arbitrary grayscale. Redefining MR scanners as measurement devices is an ambitious goal that has motivated a number of quantitative MRI (qMRI) methods. These methods aim at supplementing MR images with meaningful units that are informative of the underlying tissue microstructure. However, retrofitting measurement into commercial MR scanners requires coordinated development and standardization efforts. A major stumbling-block is the variability of qMRI due to the black-box vendor implementations of MRI pulse sequences. Another challenge originates from the lack of interoperable and reproducible qMRI processing workflows. The grand objective of this PhD work was to address both problems described above by bringing qMRI under one umbrella. This was achieved through the development of a vendorneutral workflow that can standardize pulse sequences, data and processing methods to seamlessly streamline quantitative MRI protocols. While the focus of the thesis was on myelin imaging, the end-to-end solution offered by this work can benefit most qMRI applications. The first part of the thesis consists of developing an open-source software package to process, simulate and analyze qMRI data: qMRLab (https://qmrlab.org). The codebase of qMRLab was developed based on collaborative and modular design principles to foster easy integration of any qMRI method. In addition to extensive user and developer documentation, an example dataset was provided for each method. Equipped with a thorough continuous integration and deployment pipeline, each release of the software was ensured to run consistently on portable software environments for interactive tutorials and publications. As of today, qMRLab includes 24 implementations added by more than 10 contributors and is being used by tens of research labs around the globe. The second contribution of this thesis was leading the development of a global qMRI data standard. A joint-community collaboration between the MR method developers and neuroimaging researchers was established to extend the brain imaging data structure (BIDS) for qMRI data and metadata: qMRI-BIDS. Monthly meetings were held with the participation of more than 30 researchers over the course of four years. The final version of the extension proposal standardized 18 quantitative maps along with their units, added new metadata fields to enhance provenance recording, defined a new common principle of file collections to organize input data and metadata for 15 qMRI methods, and established a set of rules to extend the specification for future qMRI use cases. Finally, an example dataset was created and the extension was merged into the main BIDS release v1.5.0 (https://bids-specification.readthedocs.io). The above contributions enabled the development of qMRFlow, a collection of portable and qMRI-BIDS compatible pipelines that can streamline qMRLab with other pre- and post processing software via containers. As the final piece of the end-to-end workflow puzzle, a vendor-neutral sequence (VENUS) was developed on an FDA-approved real-time MRI platform and made publicly available at https://github.com/qmrlab/venus for acquiring myelin sensitive maps of T1, magnetization transfer ratio and saturation (MTR and MTsat). To communicate with qMRFlow, VENUS was designed to reconstruct and export data in the qMRI-BIDS format. To enable a user-friendly qMRI scan control, we equipped VENUS with a unified user interface. The developed end-to-end pipeline (qMRFlow + VENUS) was deployed on one GE and two Siemens scanners (3T) to test the hypothesis that vendor-neutral sequences reduce inter-vendor variability of T1, MTR and MTsat maps. Three healthy participants and a reference T1 phantom were scanned using VENUS and its vendor-native counterparts on all three scanners. In vivo results showed that the variability between vendors was significantly reduced for all maps (p=0.015). In the phantom, not only were inter-vendor differences reduced (8 - 19.4% to 0.2 - 5% deviation), but also an overall improvement was achieved in T1 accuracy (7 - 11% to 0.2 - 4% error). This thesis demonstrates a powerful integration between vendor-neutral sequences, community data standards and open-source software to improve the reliability of quantitative MRI. The developed workflows reduce the variability at multiple levels, starting with the MRI pulse sequence implementations and continuing with reconstruction, pre- and post-processing. In addition, these workflows are built on an FDA-approved platform that can host qMRI methods with a fast track to clinical translation. Quantitative MRI needs to bypass the vendor black boxes to deliver what it has to offer, and this work shows the way forward.


identifier: Moliner, M. (2022). Mesurer la performance des modes de transports innovants : Ontologie des indicateurs et cas d'application avec des scénarios d'utilisation des véhicules autonomes pour la ville de Montréal  [Mémoire de maîtrise, Polytechnique Montréal].

type:
Mémoire ou thèse
NonPeerReviewed

abstract: RÉSUMÉ: Dans les villes, on observe de plus en plus l'apparition de nouveaux modes de transports partagés. Ces modes existent grâce à l'essor de la technologie notamment en combinant l'utilisation des téléphones intelligents et ainsi en proposant un service de mobilité à la demande. On retrouve par exemple l'auto-partage, les services tels que Uber ou Lyft ou encore le vélo-partage, et dans quelques années des véhicules autonomes. Au niveau de la planification urbaine, l'insertion de ces modes va avoir des impacts au niveau des mobilités mais aussi sur l'environnement, des impacts qui sont à anticiper. Aujourd'hui, des modèles et des outils de simulation permettent de les prévoir. La simulation permet aussi de tester plusieurs scénarios avant d'implanter les nouveaux modes dans une ville. C'est un atout pour les opérateurs qui gèrent ces services, car à moindre coût, ils peuvent essayer de nombreuses configurations de l'offre de leur service, et choisir celle qui est la plus rentable pour eux. Pour être capable de calculer ces impacts ou la performance offerte par le service en sortie des simulations réalisés, il faut de bons indicateurs, qui soient adaptés. Afin de répondre à ce besoin, ce travail a pour objectif de présenter les indicateurs adaptés selon le cas d'étude réalisé sur les mobilités innovantes.  ABSTRACT: In cities, we are seeing the emergence of new modes of shared transportation. These modes exist thanks to the development of technology, notably by combining the use of smartphones and thus offering an on-demand mobility service. Examples include car-sharing, services such as Uber or Lyft or bike-sharing, and in a few years autonomous vehicles. In terms of urban planning, the insertion of these modes will have impacts on mobility but also on the environment, impacts that must be anticipated. Today, models and simulation tools make it possible to predict these impacts. The simulation also makes it possible to test several scenarios before implementing new modes in a city. This is an asset for the operators who manage these services, because at a lower cost they can try many configurations of their service offer, and choose the one that is the most profitable for them. To be able to calculate these impacts or the performance offered by the service as a result of the simulations performed, good indicators are needed. In order to meet this need, this work aims to present the indicators adapted according to the case study carried out on innovative mobilities. The result will be presented using an ontology. It is realized with the help of the ontology software Protégé, like a mental map containing the information specific to each indicator, as well as the links between the elements that constitute it.


identifier: Andre, J. (2022). Modèles de planification minière court terme par programmation par contraintes dans un environnement incertain  [Mémoire de maîtrise, Polytechnique Montréal].

abstract: RÉSUMÉ: L'environnement minier souterrain étant hautement incertain, les outils utilisés pour réaliser la planification des opérations d'une mine souterraine doivent être adaptés et tenir compte des sources d'incertitudes opérationnelles. La planification minière court terme correspond au processus d'ordonnancement d'activités et à l'affectation de ressources rares pour les réaliser sur des horizons de temps variant d'un jour à trois mois d'opérations. Plus particulièrement, elle est sensible aux variations de durées des activités ainsi qu'aux perturbations journalières liées aux bris potentiels des équipements. Actuellement, cette phase de planification est réalisée de façon manuelle sur le site étudié. Dans le présent mémoire, une approche robuste de planification court terme basée sur la génération de plusieurs scénarios a été implémentée afin de produire des séquences ordonnées et robustes d'activités à réaliser pour chacune des ressources disponibles. Elle permet aussi de minimiser l'impact potentiel d'une perturbation sur l'objectif des modèles développés. En effet, l'environnement souterrain étant hautement incertain et très contraint, de nombreux imprévus peuvent survenir et rendre les solutions des modèles déterministes sous-optimales en pratique. Ces modèles sont souvent trop optimistes, car ils ne tiennent pas compte de la variabilité plurifactorielle associée aux durées des opérations à réaliser et qui n'est pas connue à l'avance. Les modèles présentés sont adaptés à la planification de la production et au développement d'une mine d'or située au Canada utilisant la méthode d'exploitation des sous-niveaux abattus par forages de longs trous. Ces modèles sont testés sur des données réelles du site étudié (ou simulées) et sont modélisés en utilisant le paradigme de la programmation par contraintes qui est adaptée pour la résolution efficace de problèmes d'ordonnancement avec affections de ressources rares. En cas de problème majeur (bris majeur d'un équipement ou manque de main-d'œuvre, par exemple), des modèles basés sur une approche réactive permettent de réparer les solutions en tenant compte du problème survenu. Enfin, dans l'hypothèse de l'accès à des données en temps réel et pour estimer le gain d'avoir accès à ces données, des modèles en ligne ont été implémentés, décomposant le problème dans le temps et permettant de prendre des décisions en temps réel sur les opérations (lorsqu'une nouvelle information devient disponible).  ABSTRACT: Underground mining being a highly uncertain environment, mining scheduling tools need to be adapted to deal with uncertainty sources in the operational mining domain. Short-term planning aims to schedule activities and solve an assignment problem to allocate resources to tasks on planning horizons ranging from one day to three months. The short-term plan is especially sensitive to variations of activities' duration as well as daily disturbances (poten-tially related to resource breakdowns). For now, the work schedule is produced manually on the studied site leading to sub-optimal operations. In this thesis, a short-term robust stochastic approach has been implemented based on the generation of multiple scenarios to produce an ordered robust sequence of activities for each available resource. It also enables to minimize the impact of disturbances on the objective of optimization models. Indeed, as the underground environment is highly uncertain and constrained, various disturbances may happen and lead to sub-optimal processes. Firstly, deterministic models have been implemented to evaluate the performances of the developed approach. These models are often too optimistic because they don't take into account the variability coming from multiple sources and associated to activities' duration. Implemented models are tested on real or simulated data sets of the studied site and are modeled thanks to constraint programming. The paradigm has been proved to be efficient to solve scheduling problems with scarce resources. In case of a major problem, such as a resource breakdown or a lack of manpower, models based on a reactive approach have been implemented and enable to repair existing solutions taking into account the original major problem and its main characteristics. Lastly, with the hypothesis of having access to real-time data to estimate the performance, online models have been implemented. The latter decompose the solving process over time and enable to take online decisions depending on the latest information about operations.


identifier: Talos, C. S. (2022). Développement d'un débobineur asservi sans-fil pour le tressage de composites textiles  [Mémoire de maîtrise, Polytechnique Montréal].

abstract: RÉSUMÉ: La manipulation de fibres pour la réalisation de textiles a permis à l'être humain d'évoluer au fil des millénaires. Présentement, les textiles ne servent pas uniquement à la fabrication de vêtements, mais peuvent également servir pour des applications dans le domaine de l'ingénierie, telles que le tressage de matériaux composites. Celui-ci permet d'obtenir, suite à une infusion de résine, des structures composites rigides et légères pour des applications comme dans le domaine de l'aérospatiale. La fabrication de ces pièces commence sur des machines de tressage. Un type de machine populaire dans l'industrie est de type maypole. Des débobineurs se déplacent selon des trajectoires opposées grâce à des engrenages spéciaux horngears. Le déplacement des débobineurs créé des tresses avec les fils qui se débobinent. Pour maintenir le fil sous tension lors du tressage, celui-ci passe à travers une série de poulies et de surfaces de frottement. Un mécanisme de relâchement ainsi que des ressorts assurent une force moyenne constante dans le fil. La force de tension dans le fil est un paramètre important pour les procédés de tressage parce qu'elle permet au fil de se conformer à un mandrin (s'il y a lieu) et peut affecter diverses propriétés des tresses. La force est ajustée par un opérateur en remplaçant un ressort dans le débobineur avant le démarrage du procédé de tressage. La revue de littérature a fait ressortir plusieurs enjeux liés aux procédés de tressage circulaire et 3D, ainsi qu'aux débobineurs traditionnels. Parmi ces enjeux, une des causes principales de l'usure prématurée dans le fil est le frottement. La littérature démontre également que les propriétés mécaniques des pièces obtenues sont liées à la force de tension dans le fil lors du débobinage. Les quatre aspects que ce projet adresse sont l'usure par frottement du fil avec diverses surfaces de contact, l'usure par le mécanisme de relâchement des débobineurs traditionnels, l'ajustement de la force de tension et la variation de la force de tension pendant le tressage. Le premier objectif de recherche consiste à caractériser deux débobineurs traditionnels pour déterminer la variation de la force dans le fil selon deux matériaux filamentaires (fil de nylon et fibre de verre) et selon diverses vitesses de déroulement. Un banc de tests a été mis au point pour tester et analyser les données. Le premier débobineur étudié (offert par le LabSFCA) pouvait appliquer des forces de tension de 0.25 N à 1.5 N avec un écart-type entre 0.05 N et 0.3 N. Le second débobineur étudié (offert par le Groupe CTT) pouvait réaliser des forces de tension de 0.5 N à 4.5 N avec un écart-type entre 0.06 N et 0.43 N. Les résultats des deux débobineurs sont étroitement dépendants du matériau débobiné ainsi que de la vitesse de débobinage. Les débobineurs mécaniques engendraient des oscillations en dents de scie dans la force de tension. Le second objectif de recherche consiste à développer un débobineur actif devant offrir des meilleures performances que les débobineurs traditionnels. Ce débobineur utilise un moteur sans brosse (brushless DC motor – BLDC) contrôlé par commande vectorielle (field-oriented control). Cette manière d'asservissement permet de contrôler le courant dans les trois phases du moteur et, par une relation proportionnelle, contrôler le couple produit par le moteur. Un circuit de contrôle libre-accès (parODrive Robotics) a été adapté pour l'application du débobineur. Ce circuit de contrôle permet un asservissement en couple du moteur. Le débobineur actif possède un système pour mesurer le bras de levier effectif du fil par rapport à l'axe de rotation du moteur et il est ainsi possible de calculer la tension dans le fil. Ce système de mesure constitue l'unique source de frottement dans le nouveau débobineur.  ABSTRACT: The braiding process of textile materials has been around for years and the emergence of the industry 4.0 has finally allowed for new breakthrough in the sector. The braiding of composite materials allows, after consolidation, the manufacturing of structures with interesting mechanical properties such as the making of very light weight and stiff structures in the desired axis. Such parts are used in areas where it is important to reduce as much as possible the weight of the machines, such as the aerospace sector. The manufacturing of braided parts begins with the braiding machine. One of the most common braiding process is called the “maypole braiding”. The braiding carriers move in a predetermined circular sinusoidal path thanks to special gears called “horngears”. Half of the carriers move in a clockwise motion and the other half in a counter clockwise motion. Thus, their motion causes the yarns to intertwine and build a braided mesh. The yarn unwinds from the carriers by passing through multiple pulleys and friction-inducing surfaces. A release mechanism combined with springs ensure that the yarn is always under tension. The tensioning force is a key parameter for obtaining the desired mechanical properties (such as the cover ratio of the fiber and the braiding angle). The tensioning force is adjusted by manually replacing one of the springs inside the carrier prior to the braiding manufacturing process. The literature presented many challenges regarding the maypole braiding, the 3D braiding, and the braiding carriers. The main cause of wear in the yarn during manufacturing has been identified as friction. The literature shows that the mechanical properties of the manufactured parts are tightly related to the tension in the yarn during the unwinding of the carriers. The three aspects that can me addressed in this research project are the wear of the yarns due to friction within the carrier, the adjustment of the tension in the yarn, and the variance of the tension during the braiding. The first research objective is te characterize two traditional carriers in order to identify the variation of the tension for two materials (nylon wire and glass fiber) at different unwinding speeds. A test bench has been constructed in order to conduct the characterisation tests and to analyze the test data. The first carrier studied (provided by ACFSLab) could apply tensions in the fiber from 0.25 N to 1.5 N with a standard deviation between 0.05 N and 0.3 N. The second carrier studied (provided by CTT Group) could apply tensions in the yarn from 0.5 N to 4.5 N with a standard deviation between 0.06 N and 0.43 N. These values were tightly related to the braiding material and the unwinding speed. Both carriers produced saw-shaped mechanical oscillations in the tension force. The second research objective is to develop an active carrier that would offer better performances than traditional carriers. This novel carrier uses a brushless DC motor controlled using field-oriented control. This method allows the precise control of the current in each one of the three phases of the motor. An open-sourced control circuit (developed originally by ODrive Robotics) has been adapted for our application. This driver is able to control the torque of the motor by “pushing” more current in the three phases. A measuring system has been implemented in our final solution to measure the effective lever of the yarn with respect to the motor axis. In doing so, it is possible to control the force in the yarn. This measuring system is the only source of friction in our novel carrier. The novel active carrier uses a Li-Po battery and is controlled by WiFi thanks to an on-board computer Raspberry Pi Zero W.


identifier: Kahlaoui, S. (2022). Évaluation des échanges hydrogéochimiques entre un parc à résidus miniers et les aquifères périphériques  [Mémoire de maîtrise, Polytechnique Montréal].

abstract: RÉSUMÉ: Les résidus miniers contiennent des contaminants potentiellement dangereux, pouvant s'infiltrer vers les aquifères environnants et provoquer ainsi la détérioration de la qualité des eaux à proximité. Cette étude vise à comprendre les interactions hydrogéochimiques entre le parc à résidus Quémont-2, les eaux de surface environnantes ainsi qu'un système local d'écoulement des eaux souterraines situé à proximité d'une prise d'eau municipale. Le site d'étude correspond au parc à résidus Quémont-2, propriété de Glencore Canada Corporation - Fonderie Horne (GCC-FH), situé à Rouyn-Noranda, Québec, Canada. Cette aire d'accumulation est située à moins de 1 km au sud-est du lac Dufault, qui est la principale prise d'eau de surface pour la Ville de Rouyn-Noranda. Ayant reçu plus de 7,6 Mt de résidus sulfureux, 14,2 Mt de scories et 1,1 Mt de boues d'UTAF depuis 1949, ce parc à résidus a atteint la quasi-totalité de sa capacité d'accumulation. Les objectifs spécifiques de ce projet correspondent à l'établissement d'un bilan hydrogéochimique du secteur du parc à résidus Quémont-2, ainsi que l'élaboration d'une modélisation du flux de transport des substances dissoutes depuis les aires d'accumulation de résidus vers les aquifères environnants et le lac Dufault. Les résultats sont appuyés par une modélisation inverse et le calcul des indices de saturation de certaines phases minérales. Dans ce cadre, deux campagnes d'échantillonnage ont été réalisées à l'automne 2019 et à la fin de l'été 2020, sur 23 sites d'échantillonnage incluant des puits crépinés au roc, des puits crépinés dans les résidus miniers, un puits crépiné dans l'argile, des échantillons d'eau de surface situés dans l'ancien parc et en périphérie du parc, l'eau de bassin de polissage interne, l'eau brute de la Ville de Rouyn-Noranda et l'eau du lac Dufault. Plusieurs approches ont été utilisées pour répondre aux objectifs du projet. Premièrement, une interprétation de l'hydrogéochimie du site combinant l'utilisation du diagramme de Piper, de diagrammes de Stiff, ainsi qu'une comparaison avec les critères pour les eaux souterraines et les eaux de surface, les concentrations en métaux et métalloïdes et la comparaison avec les résultats de travaux antérieurs réalisés en Abitibi-Témiscamingue. Par la suite, deux méthodes statistiques multivariées, la classification ascendante hiérarchique (CAH) et la carte thermique, ont été appliquées à l'ensemble des données afin de classer les différents types d'eau selon leur degré de contamination, et pour identifier les principaux processus géochimiques contrôlant la géochimie des eaux dans le secteur du parc à résidus Quémont-2. Les isotopes stables de l'eau (δ2H-δ18O) ont ensuite été utilisés pour le traçage des systèmes d'écoulement des eaux de surface et souterraines. Enfin, une modélisation du transport en phase dissoute par advection-dispersion a été élaborée à l'aide du module CTRAN/W de la suite Geoslope 2021, en se basant sur le modèle d'écoulement SEEP/W d'une coupe modélisée dans le cadre de travaux antérieurs. Une modélisation inverse et les indices de saturation de certaines phases minérales ont été calculés à l'aide du logiciel géochimique PHREEQC, afin d'appuyer l'interprétation des processus géochimiques identifiés sur le site. Les résultats des analyses géochimiques ont permis d'établir une classification des eaux selon leur degré de contamination. La caractérisation hydrogéochimique a permis de montrer que la contamination des eaux souterraines proviendrait principalement de l'infiltration des lixiviats vers le roc fracturé à travers les endroits où la couche d'argile est absente, ou vers le roc situé dans des bas topographiques en aval de l'écoulement. La contamination des eaux de surface situées sur l'ancien parc et en périphérie du parc proviendrait essentiellement de la résurgence des eaux souterraines à travers les pieds des digues. La similarité des signatures isotopiques de certains puits au roc contaminés et des résidus miniers permet de renforcer la source de la contamination des eaux souterraines. La majorité des échantillons d'eaux de surface prélevés sur l'ancien parc et en périphérie du parc est enrichie en isotopes lourds tout comme les eaux des résidus miniers, supportant l'hypothèse de la résurgence des eaux souterraines contaminées. Enfin, en se basant sur trois scénarios, la modélisation de transport en phase dissoute a permis de documenter la migration d'un élément conservateur depuis les résidus miniers vers les eaux souterraines et le lac Dufault et de simuler l'effet de l'augmentation de la conductivité hydraulique du roc fissuré et de la diminution de la recharge sur le transport de masse. Les résultats de la modélisation corroborent les résultats géochimiques, en montrant que la migration du soluté vers le roc superficiel est plus efficace dans les endroits où la couche d'argile est de faible épaisseur. De même, une grande quantité du contaminant fait résurgence en surface à travers les pieds des digues. La modélisation a montré aussi que le panache de contaminant n'atteint pas le lac Dufault dans le premier scénario. Toutefois, l'augmentation de la conductivité hydraulique du roc fissuré ou la diminution de la recharge permettent la progression du contaminant vers le lac Dufault après 120 ans et 1 440 ans pour le scénario 2 et 3, respectivement. Ultimement, les connaissances issues de cette étude permettent d'établir une évaluation quantitative des échanges hydrogéochimiques entre le parc à résidus minier Quémont-2, l'aquifère rocheux environnant et le lac Dufault. Les résultats de ce projet contribuent à optimiser le plan de restauration du parc, visant à minimiser les risques associés à la migration des éléments traces vers les récepteurs potentiels.  Mots clés : Résidus miniers, éléments traces, interactions hydrogéochimiques, aquifères, transport de masse, méthodes statistiques multivariées, isotopes stables de l'eau.  ABSTRACT: Mine tailings contain potentially hazardous contaminants that can leach into surrounding aquifers, causing deterioration of nearby water quality. The purpose of this study is to understand the hydrogeochemical interactions between the Quémont-2 tailings facility, the surrounding surface waters and a local groundwater flow system located near a municipal water intake. The study site is the Quémont-2 tailings facility owned by Glencore Canada Corporation - Horne Smelter (GCC-FH), located in Rouyn-Noranda, Québec, Canada. This tailings site is located approximately 1 km South-East of Lake Dufault, which is the main surface water intake for the City of Rouyn-Noranda. Having received more than 7.6 Mt of sulphide tailings, 14.2 Mt of slag and 1.1 Mt of UTAF sludge since 1949, this tailings pond has almost reached its storage capacity. The specific objectives of this project include the establishment of a hydrogeochemical balance for the Quémont-2 tailings area, as well as the development of a flux transport model of the dissolved substances from tailings accumulation areas to the surrounding aquifers and Lake Dufault. The results are supported by inverse modeling and the calculation of saturation indices for some mineral phases. Within this framework, two sampling campaigns were carried out in fall 2019 and late summer 2020, at 23 sampling sites. This included screened bedrock wells, screened tailings wells, a screened clay well, surface water samples located on the old tailings pond and on the periphery of the new tailings pond, the internal polishing pond water, raw water from the City of Rouyn-Noranda, and water from Lake Dufault. Several approaches were used to achieve the objectives of the project. First, a hydrogeochemical characterization combining the use of Piper diagram, Stiff diagram, as well as a comparison with the criteria for groundwater and surface water, the concentrations of metals and metalloids and the comparison with the results of previous work in Abitibi-Témiscamingue. Second, two multivariate statistical methods, the hierarchical cluster analysis (HCA) and the heatmap analysis, were applied to the dataset to classify the different types of water based on their degree of contamination, and to identify the main geochemical processes controlling the water geochemistry of the Quémont-2 tailings pond area. Stable isotopes of water (δ2H-δ18O) were then used to trace surface and groundwater flow systems. Finally, an advection-dispersion mass transport model was developed using the numerical code CTRAN/W, based on the SEEP/W flow model of the section modeled in previous work. Inverse modeling and saturation indices of selected mineral phases were calculated using the geochemical software PHREEQC supporting, therefore, the interpretation of the geochemical processes identified at the site. The results of the geochemical analyses were compiled to classify waters according to their degree of contamination. The hydrogeochemical characterization showed that groundwater contamination is mainly due to the infiltration of leachates towards the fractured rock through areas where the clay layer is absent, or towards the rock located in low topographic areas downstream of the flow. On the other hand, surface water contamination on the old tailings pond and on the periphery of the tailings pond would come mainly from the resurgence of groundwater through the toe of the dams. Isotopic signatures of some contaminated rock wells and mine tailings wells are similar, an indication therefore of the source of groundwater contamination. Most of the surface waters on the old tailings pond and on the periphery of the new tailing pond are enriched in heavy isotopes as are the screened tailings wells, supporting the hypothesis of the resurgence of contaminated groundwater. Finally, based on three scenarios, the dissolved phase transport modeling documented the migration of a conservative element from the mine tailings to groundwater and Lake Dufault and simulated the influence of both increasing hydraulic conductivity of fractured rock and decreasing recharge on mass transport. The modeling results corroborate the geochemical results, showing that solute migration to surficial rock is most efficient in areas with a thin clay layer. Additionally, a significant amount of the contaminant were found resurging through the dam's toe. The modeling also showed that the contaminant plume does not reach Lake Dufault in the first scenario. However, the increase of hydraulic conductivity of the fractured rock or the decrease in recharge would lead to the transit of the contaminant towards Lake Dufault after 120 years and 1 440 years for scenario 2 and scenario 3, respectively. Ultimately, this study provided a quantitative assessment of hydrogeochemical exchanges between the Quémont-2 tailings pond, the surrounding bedrock aquifer and Lake Dufault. The results of this project will be useful to optimize the reclamation plan of the tailings pond, hence, minimizing the risks associated with the migration of trace elements towards potential receptors. Keywords: Mine tailings, trace elements, hydrogeochemical interactions, aquifer, mass transport, multivariate statistical methods, stable water isotopes.


identifier: Jandaghian, M. (2022). Enhancement of Mesh-free Particle Methods for Highly Dynamic Free-Surface and Granular Flows  [Thèse de doctorat, Polytechnique Montréal].

abstract: RÉSUMÉ: De nombreux procédés hydro-environnementaux, géotechniques et d'ingénierie impliquent des écoulements multiphasiques de matériaux granulaires immergés dans des fluides. Dans de tels problèmes, la phase fluide (par exemple, l'eau) et les grains solides (par exemple, les sédiments) interagissent et subissent différents régimes d'écoulement concernant l'écoulement du fluide ambiant et les forces corporelles (comme la gravité). Le transport de sédiments dans les environnements côtiers et fluviaux, la rupture de barrages hydrauliques, les coulées de débris et les glissements de terrain sont des exemples de ces écoulements granulaires immergés. Comprendre et prévoir le comportement mécanique de ces systèmes complexes est crucial pour optimiser les conceptions techniques et atténuer les risques environnementaux associés. De tels phénomènes sont caractérisés par des déformations de surface libre hautement dynamiques et des écoulements non linéaires de la phase granulaire. Les modèles numériques bien développés, avec moins de coûts et plus de flexibilité et de précision par rapport aux études théoriques et expérimentales, ont été introduits comme des outils puissants et fiables pour étudier la physique sous-jacente des écoulements à surface libre et granulaire. Néanmoins, les propriétés mécaniques complexes et les évolutions violentes de la surface libre de ces problèmes multiphysiques imposent des défis importants à la précision et à la stabilité des calculs pour leurs prédictions précises.  ABSTRACT: Many hydro-environmental, geotechnical, and engineering processes involve multiphase flows of granular materials immersed in fluids. In such problems, the fluid phase (e.g., water) and the solid grains (e.g., sediment) interact and experience different flow regimes concerning the ambient fluid flow and body forces (like gravity). Sediment transport in coastal and fluvial environments, water dam failure, debris flows, and landslides are examples of these immersed granular flows. Understanding and predicting the mechanical behavior of these complex systems are crucial for optimizing the engineering designs and mitigating the related environmental hazards. Such phenomena are characterized by highly dynamic free-surface deformations and non-linear flows of the granular phase. The well-developed numerical models, with fewer costs and more flexibility and accuracy over theoretical and experimental studies, have been introduced as powerful and reliable tools for studying the underlying physics of free-surface and granular flows. Nevertheless, the complex mechanical properties and violent free-surface evolutions of such multiphysics problems impose significant challenges to computational accuracy and stability for their accurate predictions.


identifier: Mikhail, M. (2022). Reinforcement Learning with Data-Driven Prediction Methods for Optimal Condition-Based Maintenance Strategies  [Thèse de doctorat, Polytechnique Montréal].

abstract: RÉSUMÉ: La dégradation est un phénomène naturel qui se produit dans les différents systèmes en raison de l'utilisation et de l'exposition à l'environnement. Par conséquent, une maintenance est nécessaire pour maintenir les systèmes dans des conditions de fonctionnement sûres. Au cours de la dernière décennie, la maintenance conditionnelle s'est avérée capable d'améliorer la fiabilité des systèmes et de réduire les coûts. La maintenance conditionnelle est une stratégie de maintenance qui décide des actions de maintenance en détectant les premiers signes de défaillance à partir de l'état du système. Le développement rapide des technologies de surveillance et d'acquisition de données a encouragé l'application de stratégies de maintenance conditionnelle. Malgré l'intérêt croissant pour la maintenance conditionnelle et les différentes études proposées dans ce domaine, ce sont des lacunes existantes qui nécessitent davantage d'investigations et de recherches. La littérature s'accorde sur la distinction de la maintenance conditionnelle car elle utilise des informations collectées à partir des systèmes, néanmoins la majorité des études proposées proposent des stratégies de maintenance conditionnelle basées sur des modèles avec des paramètres supposés qui ne sont pas liés aux informations ou données collectées à partir de systèmes réels. De tels modèles ont également des difficultés à envisager des actions de maintenance plus applicables autres que les actions de remplacement. Nous abordons ces problèmes en proposant un modèle et une méthodologie capables d'utiliser des informations réelles collectées sur différents systèmes qui n'ont pas d'hypothèses et d'envisager différentes actions de maintenance. Nous trouvons également une lacune dans la recherche concernant l'utilisation de la durée de vie utile résiduelle. La durée de vie utile restante principalement utilisée dans la littérature pour optimiser les intervalles d'inspection, nous proposons un arrangement différent pour utiliser la durée de vie utile restante avec une méthode de solution basée sur les données pour atteindre une meilleure rentabilité. Enfin, pour tenter de combler l'écart consistant à ne considérer qu'un seul mode de détérioration, le modèle proposé dans ce travail a traité ce problème en utilisant un thème axé sur les données similaire proposé pour combler les deux écarts précédents. Cette thèse propose un modèle et une méthodologie génériques basés sur les données qui combinent principalement des modèles de prédiction de détérioration et une méthode de solution sans modèle prédéfini, pour optimiser une stratégie de maintenance conditionnelle préventive à plusieurs niveaux d'intervention. Cette méthodologie n'est pas limitée à certaines hypothèses sur le processus de détérioration et apprend le processus de détérioration directement à partir de données réelles. Il prend également en compte les actions de réparation préventive à plusieurs niveaux à côté des actions de remplacement pour résoudre le problème de maintenance de manière pratique. La méthode de solution sans modèle prédéfini, en particulier l'apprentissage par renforcement, a facilité l'applicabilité de la méthodologie car elle obtient la solution à l'aide d'un apprentissage interactif sans avoir besoin d'estimer aucun paramètre. Plus tard, le concept de durée de vie utile restante du système est adopté pour améliorer la rentabilité des stratégies obtenues. Une méthode qui adopte des techniques de survie non paramétriques ainsi qu'une approche basée sur la fiabilité est proposée pour estimer la durée de vie utile restante à utiliser dans le cadre d'une nouvelle conception pour la fonction de récompense de la méthode d'apprentissage par renforcement. Enfin, cette méthodologie est développée pour être capable de traiter le problème des modes de défaillance multi-dégradation. Deux points méritent d'être mentionnés. Premièrement, les stratégies obtenues grâce à cette méthodologie associent l'état de dégradation du système à l'action de maintenenance appropriée. Ce qui différe des stratégies de maintenance basées sur les conditions de seuil des actions largement proposées. Deuxièmement, un ensemble de données réelles est utilisé dans cette recherche pour tester la méthodologie proposée. La contribution de la méthodologie proposée est présentée en trois volets qui peuvent être utilisés ensemble pour résoudre des problèmes complexes. De plus, chacun des volets a sa capacité à résoudre certains problèmes d'applications différentes. Indépendamment de l'individualité de chaque volet, la méthdodologie proposée se développe progressivement de manière séquentielle.  ABSTRACT: Degradation is a natural phenomenon that occurs in different systems as a result of usage and environmental exposure. Accordingly, there is a need for maintenance and inspection to keep the systems in safe and functional condition. Over the past decade, condition-based maintenance has been found to be capable of improving the reliability of systems and reducing costs. Condition-based maintenance is a maintenance strategy that decides and optimizes maintenance actions by detecting early signs of failure from the condition of the system. The rapid development of data monitoring and acquisition technologies encouraged the application of condition-based maintenance strategies. Despite a growing interest in condition-based maintenance and various studies that have been proposed in that domain, there are existing opportunities that call for more investigation and research. The literature agrees on the distinction of condition-based maintenance, as it uses information collected from the systems; nevertheless, the majority of the studies have proposed condition-based maintenance strategies based on models with assumed parameters that are not related to information or to data collected from real systems. Such models also suffer from challenges in considering more applicable maintenance actions, other than replacement actions. We address these issues by proposing a model and methodology that are capable of using real information collected from different systems that do not have assumptions and consider different maintenance actions and allow optimally carry out proactive maintenance. We also find a gap in the research with remaining useful life utilization. Remaining useful life is mainly used in the literature to optimize inspection intervals. So based on the estimation of the remaining useful life, some planned inspections are canceled, and others are added. We propose a different arrangement for using the remaining useful life with a data-driven solution method as prediction and reinforcement learning models to reach better cost-efficiency. Finally, in an attempt to address the gap of considering only a single deterioration mode, the proposed model in this work treats this problem using a similar data-driven theme proposed to address the two previous gaps. This thesis proposes a generic data-driven model and methodology that mainly combines deterioration prediction models and model-free solution methods to optimize a multilevel preventive condition-based maintenance strategy. This methodology is not limited to certain assumptions about the deterioration process and learns the deterioration process directly from real data. It also considers multi-level preventive repair actions, aside from the replacement actions, to tackle the maintenance problem in a practical way. The model-free solution method, specifically, reinforcement learning, strengthened the applicability of the methodology, as it obtains the solution using an interactive learning manner without a need to estimate any parameters. Later, the concept of the system's remaining useful life is adopted to improve the cost-effectiveness of the strategies obtained. A method that adopts survival techniques, together with a reliability-based approach, is proposed to estimate the remaining useful life that is used as a part of a new design for the reward function for the reinforcement learning method. Finally, this methodology is developed such that it is capable of addressing the multi-deterioration failure modes problem. Two points are worth mentioning: first, the strategies obtained through this methodology map from state to action differently than the widely proposed actions' threshold condition-based maintenance strategies. Second, a real dataset is used in this research to test the proposed methodology. The contributions of this proposed methodology are presented in threefold that can be employed together to solve complex problems. Each has its own capacity to solve certain problems in different applications. While each is an individual solution, they have been developed progressively, in a sequential manner.


identifier: Mery Guerrero, N. M. (2022). Geostatistics and Machine Learning Applied to Recoverable Resources Assessment and Uncertainty Quantification  [Thèse de doctorat, Polytechnique Montréal].

abstract: RÉSUMÉ: Cette thèse porte sur l'évaluation des ressources récupérables et de leur incertitude dans les gisements minéraux. Une caractérisation adéquate des ressources minérales et de l'incertitude associée est fondamentale dans la décision de poursuivre où arrêter les projets miniers, en particulier aux étapes préliminaires, où des données d'échantillonnage limitées sont disponibles. Trois contributions sont proposées répondant aux principaux défis identifiés dans les pratiques actuelles d'évaluation des ressources minérales, à savoir la génération de prédictions non lissées et la quantification de l'incertitude sur la prédiction des ressources récupérables pour les gisements uni- et multivariés. Une série de comparaisons avec les techniques géostatistiques traditionnelles est effectuée pour évaluer la pertinence des approches proposées en vue de leur possible intégration dans les pratiques du domaine minier. La première proposition est le krigeage contraint (CK, constrained kriging), une approche qui génère des prédictions non lissées des ressources récupérables. Les performances de prédiction sont validées à l'aide d'un ensemble de données synthétiques et de deux études de cas réels, dont un gisement aurifère. Le CK surpasse le krigeage ordinaire, qui est la norme utilisée dans les rapports techniques et réglementaires d'évaluation des ressources. Il permet une meilleure prédiction du tonnage, de la teneur du minerai et du profit conventionnel. Bien que CK donne des résultats comparables à ceux du conditionnement uniforme, ce dernier ne localise pas directement les ressources et repose sur une hypothèse forte sur la distribution des teneurs. La méthode CK est robuste à la densité d'échantillonnage et les ressources récupérables prévues ne sont pas fortement affectées par les paramètres du variogramme sélectionnés. Cependant, même si CK peut devenir une alternative aux approches géostatistiques traditionnelles, il ne peut pas fournir une évaluation de l'incertitude des ressources récupérables prévues. L'utilisation de techniques d'apprentissage automatique supervisé (ML, machine learning) est suggérée pour remédier à l'absence de mesure d'incertitude des ressources tout en s'accommodant de variogrammes expérimentaux souvent très bruités. L'idée de base est de fournir une quantification de l'incertitude évitant la définition d'un modèle de variogramme unique comme cela se fait habituellement avec le krigeage ou la simulation géostatistique. À cette fin, de nombreuses simulations non conditionnelles de teneurs sont générées avec des paramètres de modèle de variogramme choisi dans des intervalles de valeurs possibles. A partir de chaque simulation, un gisement de référence est utilisé pour déterminer les variables d'entrée, et les réalisations établissent les variables de sortie (c'est-à-dire les courbes de tonnage et les intervalles de confiance associés). L'apprentissage supervisé est effectué en utilisant les variables d'entrée-sortie pour restituer des modèles prédictifs, qui peuvent ensuite être appliqués pour obtenir les ressources récupérables, et leur incertitude, à l'aide de caractéristiques extraites des données disponibles. Parmi les techniques de ML, la régression linéaire multiple (MLR, multiple linear regression) est considérée comme l'approche la plus appropriée car elle fournit sur des cas synthétiques des résultats similaires à d'autres techniques de ML, telles que le réseau de neurones artificiels, tout en étant plus simple d'utilisation et beaucoup plus rapide en temps de calcul. MLR caractérise mieux les ressources récupérables que les approches géostatistiques traditionnelles, et aussi bien que le modèle gaussien discret. Néanmoins, ce dernier modèle montre une assez forte sensibilité aux variations du modèle de variogramme choisi et il ne peut quantifier l'incertitude sur les ressources. La capacité de MLR à quantifier correctement l'incertitude est validée sur des données test par des probabilités de couverture très voisines des probabilités nominales. Une extension multivariée de l'approche ML est proposée pour le cas des gisements multiéléments ou des gisements avec la présence de contaminants venant diminuer la valeur du minerai. Cette approche utilise une série de modèles linéaires de corégionalisation avec des paramètres choisis aléatoirement dans des intervalles de valeurs possibles et générant des modèles admissibles. L'approche ML multivariée proposée est validée à l'aide d'un gisement de nickel latéritique où le traitement métallurgique de la variable primaire (teneur en nickel) est limité par un seuil maximal pour le rapport silice/magnésie. Un apprentissage MLR bivarié de la teneur en nickel et du rapport silice/magnésie est effectué en utilisant des surfaces de tonnage. L'approche ML multivariée fournit des prédictions précises et une évaluation de l'incertitude des ressources récupérables en nickel avec ou sans contrainte sur le rapport silice/magnésie. De plus, des analyses complémentaires valident la robustesse et l'applicabilité de l'approche ML. Ainsi l'approche est appliquée avec succès à des modèles physiques qui, à priori, ne présentent pas de distribution multigaussienne. Le comportement des intervalles de confiance en fonction du nombre de données est examiné de même que la capacité de la méthode à fournir des intervalles de confiance crédibles en fonction de la catégorie de ressources. Finalement, l'approche est appliquée à la fonction de récupération profit conventionnel où l'on observe que les intervalles de confiance apparaissent significativement plus larges pour cette fonction que pour la fonction tonnage. La thèse contribue à prouver l'applicabilité du CK dans le domaine minier, soulignant son adéquation lorsqu'une localisation des ressources est requise tout en évitant l'effet lissant du krigeage ordinaire. De plus, la thèse fournit des approches ML nouvelles et robustes nonsujettes à des décisions subjectives des approches géostatistiques touchant les paramètres caractérisant la structure spatiale. Les approches ML sont applicables aux gisements univariés et multivariés. De plus, les approches ML peuvent évaluer l'incertitude des ressources prévues et cette incertitude coïncide bien avec les niveaux des intervalles de confiance. Les trois approches sont recommandées principalement aux étapes initiales de l'évaluation des ressources minérales récupérables lorsque la quantité limitée de données disponibles nuit à l'utilisation des méthodes géostatistiques traditionnelles. On s'attend à ce que ces approches puissent améliorer la prévision des ressources récupérables et surtout permettre de quantifier leur incertitude pour aider à prendre des décisions mieux informées tout au long de l'évaluation des projets miniers.  ABSTRACT: The thesis focuses on the assessment of recoverable resources and their uncertainty in mineral deposits. A proper mineral resources characterization and their associated uncertainty are fundamental in mining projects, especially at preliminary stages, where limited sample data is available, to decide whether to continue or abandon a project. Three approaches are proposed to address the main challenges identified in current practices for mineral resource assessment, namely the generation of non-smoothed predictions and the uncertainty quantification on recoverable resources for univariate and multi-element deposits. A series of comparisons against traditional geostatistical techniques are carried out to evaluate the suitability of the proposed approaches to be incorporated as part of current practices within the mining field. The first proposal is constrained kriging (CK), an approach that generates non-smoothed predictions of recoverable resources. The prediction performance is validated by using a synthetic dataset and two real case studies, including a gold deposit. CK outperforms ordinary kriging, which is the standard used in technical and statutory resource assessment reports, as it renders a better prediction of the tonnage, ore grade, and conventional benefit. Although CK yields results comparable to those of uniform conditioning, the latter does not directly localize the resources and relies on a strong assumption on the grade distribution. CK exhibits robustness under different sampling densities, and the predicted recoverable resources are not highly affected by the selected variogram parameters. However, even though CK may become an alternative to the traditional geostatistical approaches, it cannot provide an uncertainty assessment of the predicted recoverable resources. The use of supervised machine learning (ML) techniques is suggested to address the drawback of the previous method, i.e., the lack of uncertainty quantification while dealing with erratic experimental variograms. The basic idea is to provide an uncertainty quantification avoiding the definition of a unique variogram model as usually done with kriging or geostatistical simulation. To this end, numerous non-conditional grade simulations are generated with variogram model parameters defined in intervals of possible values. From each simulation, a reference deposit is used to determine the input variables, and the realizations establish the output variables (i.e., tonnage and confidence interval curves). The supervised learning is carried out employing the input-output variables to render predictive models, which can be subsequently applied to obtain the recoverable resources and their uncertainty using features extracted from the available data. Among the ML techniques, multiple linear regression (MLR) is deemed the most suitable approach since it provides similar results faster and easier compared to other ML techniques, such as artificial neural networks, in a synthetic study. MLR characterizes recoverable resources better than traditional geostatistical approaches, and as well as the discrete Gaussian model. Nevertheless, the latter model shows a relatively strong sensitivity to variations on the chosen variogram model and cannot provide an uncertainty assessment. The appropriate MLR capability to quantify uncertainty is obtained by using a correction function that allows the coverage probabilities to achieve the nominal probabilities for a set of defined cut-off grades. A multivariate extension of the ML approach is included as the third proposal, which allows assessing multi-element ore deposits characterized by several spatially correlated variables and deposits where contaminants can affect the recoverability and quality of the primary variable. This approach avoids the complex definition of a linear coregionalization model by utilizing intervals of possible values to generate admissible models. The proposed multivariate ML approach is validated using a lateritic nickel deposit, where the metallurgical processing of the primary variable (nickel grade) is restricted by a maximum threshold for the silica/magnesia ratio. A bivariate MLR training of nickel grade and silica/magnesia ratio is carried out employing tonnage surfaces. As a result, the multivariate ML approach provides accurate predictions and an uncertainty assessment of the recoverable resources of nickel and of the nickel constrained by the silica/magnesia ratio. Furthermore, complementary analyses validate the robustness and applicability of the ML approach. First, the resources of physical models that, a priori, do not exhibit a multivariate Gaussian distribution are properly assessed. This approach is able not only to incorporate the effect of the amount of data on the estimated confidence intervals, but also to adequately predict tonnage for resource categories (i.e., measured and indicated). Finally, the results indicate a precise quantification of the conventional benefit and provide credible confidence intervals on the benefit assessment. In addition, these confidence intervals are wider compared to those obtained for the tonnage function. Ultimately, the research contributes to proving the applicability of CK in the mining field, emphasizing its suitability when a localization of the resources is required while avoiding the smoothing effect of ordinary kriging. Moreover, the study provides novel and robust ML approaches to overcome subjective decisions behind the parameter definition to characterize the spatial structure in geostatistical approaches. The ML approaches are appropriate to evaluate univariate and multivariate ore deposits. Furthermore, the ML approaches can assess predicted resources uncertainty and reproduce the nominal confidence intervals. Overall, the three proposed approaches are recommended at initial stages of recoverable mineral resources evaluation because the limited amount of available data may be insufficient for the use of traditional geostatistical methods. It is expected that these approaches can improve the recoverable resources prediction and their uncertainty quantification to help make betterinformed decisions throughout mining projects evaluation.


identifier: Rezaei, E. (2021). Distributed Energy Management in a Network of Prosumers with Thermal Loads Participating in Demand Response Programs  [Thèse de doctorat, Polytechnique Montréal].

abstract: RÉSUMÉ: Face à la demande croissante d'énergie et aux préoccupations liées au réchauffement climatique, les réseaux électriques, en particulier les réseaux intelligents, s'orientent depuis peu vers l'utilisation de micro-réseaux (MG) intégrant des ressources énergétiques renouvelables (RESs). Le réseau de micro-réseaux (N-MGs) est un concept nouvellement développé qui vise à contribuer au programme de réponse à la demande et à réduire les coûts d'exploitation des MGs tout en répondant à la demande énergétique. La gestion de l'énergie en présence du caractère intermittent des sources d'énergie renouvelable des sources d'énergie renouvelables, la préservation de la confidentialité des MGs données et la fiabilité du réseau sont quelques-uns des défis auxquels les N-MGs sont confrontés. Compte tenu des défis cités ci-dessus, cette thèse aborde ces aspects dans un contexte hiérarchique et pair-à- pair, tout en l'appliquant à différents secteurs.. En raison de leur économies d'énergies et de leur contribution aux programmes de réponse à la demande, ce travail se concentre principalement sur les réseaux de bâtiment intelligents et des serres agricoles intégrés avec des des microréseaux. Cependant, les méthodes proposées peuvent être généralisées à tous les types des MGs. Dans la première contribution (Chapitre 4), cette thèse aborde le problème de la gestion de l'énergie dans les bâtiments résidentiels intégrant des ressources énergétiques distribuées et des véhicules électriques. Ce chapitre modélise d'abord un bâtiment résidentiel à logements multiples combinant des panneaux photovoltaïques installés sur le toit et des véhicules électriques. Ensuite, il reformule le problème de gestion de l'énergie en un problème d'optimisation du contrôle prédictif, en tenant compte des contraintes du bâtiment et des véhicules électriques et du confort des occupants. La seconde contribution (Chapitre 5) aborde le comportement stochastique des sources d'énergie renouvelables dans les réseaux à micro-réseaux selon une architecture pair-enpair et hiérarchique. Ce chapitre propose d'abord une approche distribuée pour résoudre l'optimisation stochastique avec une distribution connue. Il formule ensuite le problème de gestion de l'énergie du réseau sous la forme d'une optimisation stochastique en deux étapes. Dans la première étape, l'objectif est de trouver les valeurs optimales des températures intérieures. Dans la deuxième étape, le but est de minimiser la puissance achetée sur le réseau principal en présence de comportements stochastiques des ressources énergétiques renouvelables. La troisième contribution (Chapitre 6), on considère le problème du contrôle énergétique distribué dans un réseau hiérarchique de serres agricoles. Chaque serre possède plusieurs soussystèmes qui contrôlent les conditions climatiques intérieures pour la croissance des plantes, ce qui rend le contrôle des serres plus complexe que celui des bâtiments. Pour contribuer aux programmes effacement de la demande, la coordination des serres est essentielle. Ce chapitre présente une méthode distribuée dans laquelle l'agrégateur, entité représentant ce réseau sur le marché, coordonne les serres agricoles et gère des ressources partagées. Dans cette méthode, différentes stratégies d'économie d'énergie linéaires et non linéaires telles que l'écrêtage et le déplacement de la charge sont utilisées pour améliorer les performances du réseau. Enfin, les simulations réalisées dans chapitres valident, les performances des approches proposées, qui, en raison de leur vitesse de convergence et de leurs réponses rapides, peuvent être utilisées dans des applications pratiques en temps réel.  ABSTRACT: Facing the growing demand for energy and global warming concerns, power system grids, especially smart grids, are recently moving toward using microgrids (MGs) integrated with renewable energy resources (RESs). Network of microgrids (N-MGs) is a newly developed concept that aims to contribute to the demand response program and reduce MGs' operating costs while meeting their loads' needs. Managing energy in the presence of stochastic behaviors of RESs, preserving the privacy of MGs, and having a reliable network are some of the challenges these N-MGs face. Given the above challenges, this dissertation addresses them in various hierarchical and peerto-peer network topologies with MGs with different applications. Due to their potential to save energy and contribute to the demand response programs, this work mainly focuses on networks of buildings and greenhouses integrated with RESs. However, the proposed methods and frameworks can be generalized to all types of MGs. In the first contribution (Chapter 4), this dissertation discusses the energy management problem in residential buildings integrated with RES and electric vehicles (EVs). This chapter first models a multi-unit residential apartment combined with roof-installed photovoltaic panels and EVs. Afterward, it reformulates the building energy management problem to a model predictive control optimization problem, considering the building and electric vehicles constraints and occupants' comforts. The second contribution (Chapter 5) tackles the RES stochastic behaviors in peer-to-peer and hierarchical network topologies. This chapter first proposes a distributed method for solving two-stage stochastic optimization with known distribution and proves its convergence. It then formulates the network energy management problem as a two-stage stochastic optimization and decomposes it to the level of each MG by using the proposed method. In this framework, there are several coordinators for the coordination ofMGs depending on the network topology. The third contribution (Chapter 6) addresses the distributed energy control in a hierarchical network of greenhouses. Each greenhouse has several subsystems that control the indoor climatic conditions for plant growth, making controlling greenhouses more complex than the buildings. To contribute to the demand response programs, the coordination of greenhouses is essential. This chapter presents a distributed method in which the aggregator, an entity representing this network in the market, coordinates the greenhouses and manages the shared resources. In this method, different linear and nonlinear energy-saving strategies such as load shaving and shifting are used to enhance the network's performance. Finally, the simulations in each chapter validate, in theory, the performance of proposed approaches, which due to their fast convergence rate and responses, can be used in real-time applications.


identifier: Singhal, M. (2022). Experimental Investigation of Controlled Single and Multiple Impacts of Shot Peening on Titanium Ti-6A1-4V Alloy, 300M Steel and Aluminium Alloy 7050-T7451  [Mémoire de maîtrise, Polytechnique Montréal].

abstract: RÉSUMÉ: Pendant le processus de grenaillage, plusieurs coups sphériques impactent la surface du composant à des vitesses élevées provoquant une déformation plastique de la surface du composant. Cette déformation plastique introduit des contraintes résiduelles de compression bénéfiques sous la surface dans le matériau et, dans certains cas, augmente la dureté sous la surface en raison de l'évolution de la microstructure sous la surface, améliorant durée de vie et résistance à l'usure. Le processus de grenaillage est régi par un certain nombre d'imparamètres importants qui déterminent le rendement de grenaillage. Pour mieux comprendre le coup processus de grenaillage et résultats de grenaillage sur différents matériaux, il est essentiel d'étudier l'effet de paramètres de processus individuels pour différents matériaux cibles. En utilisant un canon de grenaillage à un seul coup, l'effet des paramètres de grenaillage individuels tels que comme la vitesse de tir, le diamètre de tir, l'angle d'impact et les propriétés du matériau sur l'indentation diamètre, profondeur d'indentation et changement de la valeur du coefficient de restitution (CoR) après un et trois impacts sur les alliages aérospatiaux sont étudiés. La recherche porte sur trois différents alliages : alliage Titane Ti- 6Al-4V, acier 300 M (fourni par SAFRAN Tech.) et Alliage d'aluminium AA 7050-T7451. La vitesse et la taille du tir, l'angle d'impact et les qualités du matériau cible sont tous paramètres pertinents, selon la littérature. Pour grenailler les échantillons, 1,19 mm et Des tailles de grenailles de 2,5 mm en acier inoxydable 440 HRC ont été choisies. Au cours de la procédure de grenaillage, une pression de canon allant de 0,013 MPa à 0,55 MPa a été utilisée. Pour l'expérimentation analyse, trois angles d'impact de 0°, 15° et 30° ont été choisis. Deux haute résolution des radars ont été utilisés pour analyser la trajectoire 3D du tir. Caméras haute résolution ont été utilisés pour mesurer l'impact et la vitesse de rebond du tir impactant. Les principales conclusions de l'étude sont que l'augmentation de la pression des canons entraîne une exposition inverse. augmentation essentielle de la vitesse d'impact. La vitesse moyenne passe de 16,4 m/s à 82,1 m/s pour le diamètre de grenaille de 2,5 mm et 9,7 m/s à 57,7 m/s pour le diamètre de grenaille de 1,19 mm lorsque la pression est augmentée de 0,01 MPa à 0,55 MPa. L'angle d'impact réel variait entre +14° pour un angle cible de 0°, ± 8° pour un angle cible de 15° et ±4° pour un angle cible de 30°. Le diamètre et la profondeur d'indentation sont influencés par le diamètre de la taille de la grenaille et l'impact de la grenaille rapidité. Dans le cas d'une interaction tir-cible d'un diamètre de tir de 2,5 mm, l'augmentation de la vitesse de 16,4 m/s à 82,1 m/s entraîne une augmentation du diamètre moyen de l'indentation dans le titane Ti-6Al-4V de 522,83 μm à 1073,3 μm soit seulement 183,12 μm à 432 μm avec 1,19 coup de mm. De même, pour l'acier 300M, le diamètre moyen passe de 465 μm à 1023,3 μm viii pour un diamètre de grenaille de 2,5 et de 181,4 μm à 416,83 μm pour un diamètre de grenaille de 1,19 mm. Aluminium L'alliage AA7050 T-7451 a observé un changement significativement plus élevé du diamètre d'indentation moyen soit 619,83 μm à 1403,6 μm pour un diamètre de grenaille de 2,5 mm et 233,66 μm à 578,6 μm pour diamètre de tir 1,19 mm. Pour vérifier le diamètre de l'indentation, les résultats ont été en outre analysés et comparés avec les deux autres techniques telles que l'analyse des contours GT et analyse de polissage conventionnelle. L'échantillon d'essai grenaillé à 0,06 MPa et 0,27 MPa avec 2,5 mm a été utilisé pour l'analyse. On observe qu'en mesurant l'indentation diamètre, l'erreur maximale avec la technique de l'échantillon de coupe est de 25 % lors de l'utilisation du contour GT analyse, l'erreur maximale pourrait être de 15%. Le diamètre de tir, les angles d'impact de l'incident, les vitesses de tir et le nombre d'impacts ont tous eu un impact sur la valeur du coefficient de restitution (CoR), qui a été mesuré et comparé. Pour résumer, le diamètre du tir n'a pas d'effet sur la valeur du CoR, cependant l'impact l'angle, la vitesse de tir et le nombre d'impacts ont tous un effet sur la valeur CoR. Le CdR la valeur varie de 0,30 à 0,89. La valeur du CoR augmente avec le nombre d'impacts dans le même région augmente. Le diamètre d'indentation augmente à mesure que la vitesse d'impact augmente et le diamètre de la grenaille passe de 1,19 mm à 2,5 mm. La vitesse d'impact varie moins inférieure à ±5 m/s pour une pression d'impact donnée.  ABSTRACT: During the shot peening process, multiple spherical shots impact the component surface at high speeds causing plastic deformation of the component surface. This plastic deformation introduces beneficial sub-surface compressive residual stresses into the material and, in some cases, increases sub-surface hardness due to sub-surface microstructure evolution, improving fatigue life and wear resistance. The shot peening process is governed by a number of important parameters that determine the shot peening output. To better understand the shot peening process and peening results on different materials, it is critical to study the effect of individual process parameters for different target materials. Using a single-shot peening cannon, the effect of individual shot peening parameters such as shot velocity, shot diameter, angle of impact, and material properties on indentation diameter, indentation depth, and change in the coefficient of restitution (CoR) value after a single and three impacts on aerospace alloys is investigated. The research focus on three different alloys: Titanium Ti-6Al-4V Alloy, 300M Steel (supplied by SAFRAN Tech.) and Aluminum Alloy 7050-T7451. The shot velocity and size, the angle of impact, and the target material characteristics are all relevant parameters, according to the literature. To shot peen the samples, 1.19 mm and 2.5 mm stainless steel 440 HRC shot sizes were chosen. During the shot peening procedure, a cannon pressure ranging from 0.013 MPa to 0.55 MPa was used. For the experimental analysis, three impact angles of 0°, 15°, and 30° were chosen. Two high-resolution highspeed cameras were utilised to analyse the shot's 3D trajectory. High-resolution cameras were used to measure the impact and rebound velocity of the impacting shot. The study's main conclusions are that increasing cannon pressure causes an inverse exponential increase in impact velocity. The mean velocity increases from 16.4 m/s to 82.1 m/s for the shot diameter of 2.5 mm and 9.7 m/s to 57.7 m/s for the shot diameter of 1.19 mm when the pressure is increased from 0.01 MPa to 0.55 MPa. The true impacting angle varied between +14° for 0° target angle, ± 8° for 15° target angle and ±4° for 30° target angle. Indentation diameter and depth are influenced by shot size diameter and shot impacting velocity. In the case of shot-target interaction of 2.5 mm shot diameter, the increase in velocity from 16.4 m/s to 82.1 m/s results in increasing mean diameter of indentation in Titanium Ti-6Al- 4V Alloy from 522.83 μm to 1073.3 μm which is only 183.12 μm to 432 μm with 1.19 mm shot. Similarly, for 300M Steel, the mean diameter increases from 465 μm to 1023.3 μm for 2.5 shot diameter and 181.4 μm to 416.83 μm for 1.19 mm shot diameter. Aluminum Alloy 7050-T7451 observed a significantly higher change in mean indentation diameter i.e. 619.83 μm to 1403.6 μm for shot diameter 2.5 mm and 233.66 μm to 578.6 μm for shot diameter 1.19 mm. To verify the diameter of the indentation, the results were further analysed and compared with the other two techniques such as Contour GT analysis and conventional polishing analysis. The test sample shot peened at 0.06 MPa and 0.27 MPa with 2.5 mm has been used for the analysis. It is observed that in measuring indentation diameter, the maximum error with cutting sample technique was 25 % while using contour GT analysis the maximum error could be 15 %. Shot velocity, shot size, incident impacting angle and the number of impacts all had an impact on the CoR value, which was measured and compared. To summarise, the diameter of the shot has no effect on the CoR value, however the impact angle, shot velocity, and the number of impacts all has an effect on the CoR value. The CoR value ranges from 0.30 to 0.89. The CoR value increases as the number of impacts in the same region increases. The indentation diameter increases as the impacting velocity increases and the shot diameter increases from 1.19 mm to 2.5 mm. The impact velocity varies less than ±5 m/s for a given impact pressure.


identifier: Sun, Y. (2021). Flow and heat transfer Analysis in Granular beds for Injection Molding  [Thèse de doctorat, Polytechnique Montréal].

abstract: RÉSUMÉ: Dans la fabrication de composites, des moules avec capacité de chauffage et refroidissement intégrés ont été développés au cours des dernières années pour éviter l'utilisation de l'autoclave ou de fours en raison des limitations de taille et de coût. Cette thèse étudie un concept innovant pour la conception de tels moules à base de matériaux granulaires. La surface du moule est conçue pour être chauffée ou refroidie en passant un fluide à travers le matériau granulaire contenu dans le boîtier du moule. Ce concept présente des avantages en termes de réduction des coûts d'outillage et permet de fabriquer des pièces de géométrie complexe. De plus, l'écoulement à travers le matériau granulaire peut fournir un chauffage plus continu et uniforme de la cavité de moulage que les moules utilisant des sources de chauffage linéaires comme des conduites avec liquide caloporteur ou des éléments résistifs. La performance du chauffage doit être étudiée pour ce nouveau concept d'outillage. À cette fin, des simulations numériques seront effectuées avec la méthode de Reynolds-Averaged Navier-Stokes (RANS) en Computational Fluid Dynamics (CFD), qui fournit une description raisonnable des phénomènes de transport moyen dans les milieux poreux sans demander trop de ressources de calcul. Cependant, cela reste un défi car la présence d'une paroi pose deux problèmes principaux dans la modélisation. Premièrement, la porosité change rapidement près de la paroi. Différents modèles de porosité ont été proposés pour effectuer des simulations RANS-CFD, mais sans règles spécifiques pour sélectionner un modèle. Deuxièmement, les variables calculées par moyenne volumique dans les milieux granulaires ne correspondent pas aux valeurs ponctuelles définies sur la paroi, par exemple les valeurs de température à l'interface entre la paroi et le milieu granulaire. Cet obstacle empêche de définir correctement des conditions aux limites pour la simulation numérique. Cette thèse propose un cadre général de modélisation de l'écoulement et du transfert de chaleur dans des milieux granulaires confinés par une paroi solide, qui permet d'étudier numériquement la performance de chauffage des moules. Cet objectif est atteint à travers la préparation des 5 articles suivants (dont un article en deux parties) : 1. Une nouvelle méthode de caractérisation de la perméabilité est proposée dans l'Article 1, appelée « modified falling head test ». Par rapport à la méthode conventionnelle, cette approche permet d'élargir la plage de l'essai et permet de mesurer la perméabilité de matériaux granulaires de perméabilité de l'ordre de 10-8 m2. Cette étude montre que l'équation d'Ergun revisitée prédit la perméabilité avec précision, et permet donc de calculer la perte de charge à travers le milieu granulaire. 2. La première partie de l'Article 2 résout deux problèmes critiques précédemment mentionnés : la détermination du profil de porosité et l'incompatibilité des variables physiques définies à l'interface avec la paroi. On dérive les équations qui gouvernent l'écoulement et le transfert de chaleur pour un volume élémentaire représentatif non constant (« Representative Elementary Volume » - REV). 3. Dans la partie 2 de l'Article 2, les équations qui gouvernent l'écoulement et le transfert de chaleur sont validées expérimentalement en comparant des mesures expérimentales de la température et du flux de chaleur avec les prédictions numériques. Une analyse plus détaillée montre l'importance de modéliser la turbulence, qui joue ici un rôle critique, particulièrement près de la paroi. 4. À partir des équations dérivées et validées à l'Article 2, une étude paramétrique est présentée dans l'Article 3 pour analyser l'effet de différents paramètres de conception dans un tube chauffé rempli de billes. Pour raccourcir le temps nécessaire pour atteindre l'uniformité de la température, la réduction de l'épaisseur en paroi ou l'utilisation de matériaux à faible capacité thermique jouent un rôle majeur. 5. Dans le cadre de modélisation développé dans les études précédentes, l'Article 4 étudie par simulation numérique les moules granulaires pour deux matériaux du moule : un matériau polymère renforcé par des fibres et l'aluminium. On peut vérifier que la température de la surface du moule devient uniforme dans un délai raisonnable dans les deux cas pour des conditions d'essai réalistes. Cela est comparable aux outils chauffants conventionnels avec des conduits. Avec les méthodes numériques et expérimentales développées dans cette thèse, le concept innovant d'outillage chauffé à base de matériaux granulaires a pu être étudié dans le but de développer des applications. Les résultats confirment la performance de cette méthode de chauffage et favorisent des développements ultérieurs.  ABSTRACT: In composite manufacturing, a number of heated tools were developed over the past decades to avoid the use of autoclaves or ovens due to size and cost limitations. This thesis investigates an innovative concept of heated tool based on granular materials. The mold surface is designed to be heated or cooled by circulating a fluid through the granular material packed in the mold case. This concept has advantages in saving tooling costs and allows conforming parts of complex geometry. Furthermore, the flow through the granular material can provide a more continuous and uniform heating of the part than molds using discrete heating sources like ducts or resistive wires. The heating performance needs to be examined for this new tooling concept. To do this, Reynolds-Averaged Navier-Stokes (RANS) Computational Fluid Dynamics (CFD) simulations will be performed. This method provides a reasonable description of the averaged transport phenomena in bead packings without too much computational resources. However, this remains a challenge because the presence of bounding walls causes two main issues in modelling. Firstly, the porosity changes rapidly near the wall. Various porosity models were proposed to conduct CFD simulations, without systematic guidelines to assist in selecting one. Secondly, volume-averaged variables in bead packings don't match with the pointwise wall values (e.g., wall temperature values) at the interface between the wall and the granular bed, which prevents from defining proper boundary conditions. This thesis aims to propose a general modelling framework for the flow and heat transfer in wall-bounded granular beds, which allows studying numerically the heating performance of granular based molds. The objectives are achieved through 5 articles (including an article of two parts) as follows: 1. A new permeability characterization method is proposed in Article 1, called the “modified falling head test”. Compared with the conventional one, it enlarges the test range, which allows measuring bead packings of relatively large permeability (~10-8 m2). The result shows that the revisited Ergun's equation predicts permeability accurately, which yields the pressure drop through the granular bed. 2. Part 1 of the Article 2 addresses the two above-mentioned critical issues: determination of the porosity distribution in the packed bed and incompatibility of physical parameters defined at the boundary. This is done by deriving equations governing the flow and heat transfer with a non-constant Representative Elementary Volume (REV). 3. In part 2 of Article 2, the governing equations are validated experimentally by comparing with the temperature and heat flux measurements. A more detailed analysis emphasizes the importance of modelling turbulence especially near the wall. 4. Based on the equations derived and validated in Article 2, a parametric study is presented in Article 3, which analyzes the effect of different design parameters in a heated pipe filled with beads. To shorten the time required to reach temperature uniformity, reducing the wall thickness, or using low thermal inertia wall materials play a key role. 5. In the framework developed in previous studies, Article 4 investigates also numerically granular based molds containing beads with two types of mold casings made of Fiber Reinforced Polymers (FRP) and aluminum. The temperature of the mold surface with the part is shown to reach uniformity within a reasonable time in both cases under realistic test conditions. This time is comparable to that of conventional heated tools with ducts. With the numerical and experimental methods developed in this thesis, the innovative concept of heated tool containing granular materials is studied. The results confirm the heating performance and fosters further developments.