Recherche Nordique Positionnement ÉTS 6septembre 2012
Mission L École de technologie supérieure (ÉTS) a pour objet l enseignement universitaire et la recherche en génie d application et en technologie, en vue du développement technologique et économique du Québec. Dans le cadre de cet objet, en liaison avec l industrie, l École oriente ses activités de façon particulière vers l enseignement coopératif ainsi que la recherche appliquée et le transfert technologique. 2
L ÉTS aujourd hui L ÉTS compte près de 6 500 étudiants, dont plus de 1 350 aux cycles supérieurs (près de 350 au doctorat), dans plus de 75 programmes aux 3 cycles. Elle accueille annuellement plus de 1 500 nouveaux étudiants. Près d un ingénieur sur 4 au Québec obtient son diplôme de l ÉTS (750 nouveaux ingénieurs) Plus de 16 000 diplômés depuis 1974 et près de 1 500 diplômés aux cycles supérieurs. Le taux de placement des diplômés est de 100 %. En moyenne, chaque diplômé reçoit 8 offres d emplois. 3
L ÉTS aujourd hui L ÉTS place plus de 2 400 stagiaires (plus de 3 300 offres) par année dans quelque 1 100 entreprises; Près des deux tiers des diplômés font carrière dans les PME; 75 % de nos activités de recherche sont menées en collaboration avec l industrie avec plus de 200 entreprises en moyenne; Près du quart des étudiants proviennent de l extérieur de la grande région de Montréal L ÉTS constitue un apport au développement économique régional, puisqu elle retourne dans les régions une proportion plus grande d ingénieurs que la proportion d étudiants qu elle reçoit de ces mêmes régions. 4
Stratégie ÉTS pour la recherche nordique : Capitaliser sur nos forces Laboratoire de communication multimedia en téléprésence : SYNCHROMEDIA, directeur Mohammed Cheriet Téléopération, télémédecine, analyse à distance de signaux de capteurs environnementaux Équipe de recherche en sécurité du travail : ÉREST, directrice Sylvie Nadeau SST et gestion des risques dans les mines
Chaire de recherche du Canada sur l aérodynamique des éoliennes en milieu nordique : AEMN, titulaire Christian Masson Station expérimentales des procédés pilotes en environnement Génie de l environnement : STEPPE, directeur Robert Hausler soutenir le développement des villes et des communautés durables Eau, matières et énergie renouvelable Réseaux de systèmes de traitement Rejets éco-compatiblest piliers d une évolution responsable Vision systémique fondée sur le biomimétisme Approche intégrée en réseaux maillés de technologies Procédés et processus adaptés aux conditions locales
Chaire de recherche du Canada en technologies de modélisation et simulation des aéronefs : titulaire Ruxandra Botez Développement de Drones
Stratégie ÉTS pour la recherche nordique : Établir des synergies avec les acteurs locaux en R&D TIC vert, réseaux alimentés à l énergie éolienne ou solaire : Greenstar network, Canarie Équipement de protection individuelle - mines profondes : UQAT, Canmet, IRSST, U. Ryerson, U. Waterloo, U. Ottawa Éoliennes en milieu nordique : UQAR-UQAC Développement de Drones : CED Alma
Gestion intégrée des risques de SST aux risques opérationnels Impact des innovations technologiques minières sur la SST et la productivité Collaborateurs: S. Nadeau (ÉTS), K. Zaras (UQAT) et I. Deschamps (ÉTS) Construire un outil d aide à la sélection des fournisseurs diligents en SST Identifier comment intégrer SST dans processus d innovation technologique Recherche-action (modélisation, jugements d experts) Modélisation par la technique des ensembles approximatifs («rough sets») Gestion de projets miniers Collaborateurs: S. Nadeau (ÉTS), A.Badri (ÉREST), A. Gbodossou (UQAT) Introduire SST au démarrage d un projet industriel Recherche-action (modélisation, terrain) Modélisation multi-critères (AHP, rough sets, MACBETH, ELECTRE) Développement d un modèle de gestion intégrée des risques Collaborateurs: S. Nadeau (ÉTS), B. Ateme-Nguema (UQAT) Construire un outil de gestion des risques intégrant certains risques d hygiène industrielle, de lésions musculo-squelettiques et la productivité Recherche-action (modélisation, terrain) Modélisation par intelligence artificielle (réseaux de neurones)
ÉquiNanos Collaborateurs: S. Nadeau (ÉTS), S. Hallé (ÉTS), M.Bouchard (UdeM), M. Debia (UdeM), N.DeMarcellis-Warin (Poly), V.Songmene (ÉTS), M.C.Therrien (ÉNAP), K.Wilkinson (UdeM), B.Ateme-Nguema (UQAT), M. Camus (Ude M), G. Dufour (UdeM), A.Dufresne (UdeM), J. Fatisson (ÉTS), S.Haddad (UdeM), M.Hadioui (UdeM), J.Kouam (ÉTS), F. Morency(ÉTS), R. Tardif (UdeM), M. Viens (ÉTS), S.Weichenthal (UdeM), C. Ostiguy (IRSST), Y.Cloutier (IRSST), L. Tuduri (IRSST), C. Dion (IRSST). 8 plateformes, 3 sous la responsabilité ÉTS Gestion des risques des nanoparticules synthétiques: S. Nadeau (ÉTS), S.. Hallé (ÉTS), J. Fatisson (ÉTS), C. Viau (U de M), B. Ateme-Nguema (UQAT), N. Nahas (UQAT), Y. Cloutier (IRSST), M. Camus (UdeM) Construire un aide à la décision adaptatif Recherche-action (littérature, modélisation et jugement d experts) Modélisation par algorithme de fourmis ou abeilles Contrôle à la source des nano-aérosols: S. Hallé (ÉTS), F. Morency (ÉTS). J. Kouam (ÉTS) Prédire les niveaux d exposition par simulation numérique Prédire l efficacité des moyens de contrôle par l ingénierie Vérifier expérimentalement la conformité des modèles de transport, diffusion et agglomération des NP Fabrication: V. Songmene (ÉTS), M. Viens (ÉTS), S. Hallé (ÉTS), F. Morency (ÉTS), J. Kouam (ÉTS) Optimiser des procédés de fabrication/transformation pour les rendre compétitifs et sains TiO2 Silice et métaux Diesel
Équipement de protection individuelle mines profondes En démarrage Collaborateurs confirmés: D. Morrisson (CEMI), S. Hardcastle (Canmet), S. Nadeau (ÉTS), B. Ateme-Nguema (UQAT), S. Durand (UQAT), C. Gauvin (IRSST), F. Sgard (IRSST), L. Tuduri (IRSST), Y. Cloutier (IRSST), N. Constantin (ÉTS), C. Despins (ÉTS), R. Landry (ÉTS), F. Morency (ÉTS), S. Hallé (ÉTS), J. Voix (ÉTS), M. Debia (UdeM), F. Salustri (U. Ryerson), Z. Saghir (U. Ryerson), P. Neumann (U. Ryerson), R. Wells (U. Waterloo), G. Kenny (U. Ottawa) Situation actuelle Casque, bottes, couvre-tout, protecteurs auditifs, lunettes, optionnellement protection respiratoire et communications Situation prospective Extraire à 2.5 km de profondeur par des températures atteignant 50 C: ventilation classique trop coûteuse, contrainte thermique excessive L opérateur devra : Disposer d un équipement complet et intégré de protection permettant de rediriger un impact à la tête du cou vers les épaules et incluant une visière; Être muni d un signal GPS Être en lien permanent avec l extérieur et ses coéquipiers (système de communication auditif et visuel ne nécessitant pas de manipulation manuelle) Être protégé contre les hautes températures Être équipé de filtres à particules et gaz Être protégé contre le bruit Disposer d un éclairage LED et des batteries au lithium.
GreenStar Green and Sustainable ICT Mohamed Cheriet, Eng., Ph.D., École de technologie supérieure, Montréal, Québec Laboratory for Multimedia Communication in Telepresence
GHG emissions & Green ICT Climate Change is not reversible There will be an urgent need to develop low carbon solutions. Increasingly such solutions will be a major component of all future innovation in every aspect of our lives. ICT are a major consumer of power (8% in the US) and CO2 production which is growing at 6% per year. As such ICT sector is one of the primary areas in which we can develop low carbon solutions 13
The GreenStar Network (1) Current research focuses on energy efficiency Renewable energy sources are hard to connect to the grid Energy loss in transmitting power is higher than when data is moved over networks Khazzoom Brookes postulate: Energy efficiency improvements, on the broadest considerations, are economically justified at the micro level, lead to higher levels of energy consumption at the macro level Bill St. Arnaud: Energy efficiency is an irrelevant network design approach and the objective should be to make networks carbon neutral 14 14
The GreenStar Network (3) Research Directions World s First Zero Carbon Internet & Cloud To develop low-carbon strategies and technologies, including: - renewal energy like wind- and solar-powered networks, - virtualization, - Large-scale network of green data centers (Plan Nord) - Scalable cloud platform models for multiple services - Data intensive analytics: behavioral learning, data mining and cognitive models - Life cycle analysis, power and environmental optimization - Carbon quantification procedures, and tools, 15
Green Star Network 16
Génie de l environnement Soutenir le développement des villes et des communautés durables Création de 6 nouveaux postes de professeur Vision systémique fondée sur le biomimétisme Approche intégrée en réseaux maillés de technologies Procédés et processus adaptés aux conditions locales Eau, matières et énergie renouvelable Réseaux de systèmes de traitement Rejets éco-compatibles piliers d une évolution responsable 17 Mise à jour : septembre 2012