Grant: Applied Research and Technology Partnership Grants

Le centre de recherche du cégep de Sept-Iles (CSI) est basé sur la côte nord du Québec aux limites de ce que l'on nomme un milieu isolé, caractérisé par l'absence de réseau électrique et de réseaux de télécommunication. Cela se traduit par des difficultés pour les entreprises à mettre en place des procédés de suivi efficaces pour améliorer leur processus de production industrielle. Le secteur minier est un secteur prépondérant économiquement pour la côte nord. Les trains nordiques acheminent le minerai de fer des mines du nord du Québec au port de Sept-Iles où le minerai est déchargé des wagons pour subir un prétraitement dans une usine de bouletage et être ensuite acheminé jusqu'aux minéraliers par le biais de convoyeurs géants. La maintenance de ces convoyeurs est primordiale car leur arrêt provoque des pertes financières abyssales pour les compagnies minières de nos régions. Ces convoyeurs sont de véritables mini-usines et à l'heure actuelle, les opérations de maintenance sont effectuées par des équipes qui évoluent le long du convoyeur pour évaluer par thermographie ou par enregistrements des sons ou par mesures de vibrations, les défaillances futures : c'est de la maintenance corrective donc souvent tardive par rapport aux conséquences et de surcroît dangereuse pour les membres de ces équipes. Des solutions plus modernes commencent à voir le jour avec des plateformes de mesures automatiques mais elles ne prennent en compte que deux grandeurs comme par exemple la température et les vibrations et, au regard des longueurs des convoyeurs, elles sont imprécises. L'objectif du projet est de développer une solution efficace de maintenance prédictive intelligente des convoyeurs miniers en milieu isolé par la fusion de toutes les données capteurs (vibrations, thermographie, acoustiques) provenant de plateformes d'acquisition fixes stratégiquement disséminées à certains endroits du convoyeur et complétées par une plateforme mobile embarquant une kyrielle de capteurs : les données sont alors envoyées dans un cloud par des nano-satellites où la fusion des données est effectuée et des algorithmes utilisant l'intelligence artificielle vont prédire les futures défaillances des éléments du convoyeur. Une application effectuant la supervision des données, la génération d'alertes, la planification des opérations de maintenance des convoyeurs et la gestion des stocks de pièces sera développée pour nos partenaires industriels du projet : Arcelor Mittal, IOC, SFPPN.