Grant: Collaborative Science, Technology and Innovation Program – Ideation Fund
The University of British Columbia
$36,000.00
Machine Learning for Prediction of Water Pollution from Mine Wastes
EF 2020-21 · 2020-05-05
Résumé
The general objective of this project is to develop machine learning tools to analyze long-term water quality monitoring data on mine sites. The team will access and extract data from the water quality database to be built. Then suitable machine learning algorithms will be selected and applied through computer coding to analyze these data. The computer coding will be done through Python, a high level programming language. The goal of this data analysis is to identify correlations between water chemistry and other site conditions, such as meteorological conditions. The outcome of this research will help improve water quality prediction and develop strategies for prevention, control, and remediation of pollution from mine waste materials.
Ministère
Programme
Collaborative Science, Technology and Innovation Program – Ideation Fund
Bénéficiaire
Emplacement
Vancouver|Vancouver, British Columbia, Canada
Type de bénéficiaire
Academia
Numéro d'entreprise
108161779
Type
Grant
Source
Proactive Disclosure - Grants and Contributions
Tel que publié
Additional Information
This agreement has been amended 1 time(s). The total amended value is $36000 and the end date of this agreements has been modified by 365 days)
Additional Information (French)
Cet accord a été modifié 1 fois. La valeur totale des modifications est de 36 000 dollars. Cet accord a été modifié 1 fois La date de fin du présent accord a été changé de 365 jours.
Agreement End Date
2022-03-31
Agreement Number
947180
Agreement Start Date
2020-05-05
Agreement Title
Machine Learning for Prediction of Water Pollution from Mine Wastes
Agreement Title (French)
Prévision de la pollution de l’eau par les résidus miniers grâce à l’apprentissage automatique
Agreement Type
Grant
Agreement Value
$36,000.00
Amendment Date
2021-01-22
Amendment Number
1
Description
The general objective of this project is to develop machine learning tools to analyze long-term water quality monitoring data on mine sites. The team will access and extract data from the water quality database to be built. Then suitable machine learning algorithms will be selected and applied through computer coding to analyze these data. The computer coding will be done through Python, a high level programming language. The goal of this data analysis is to identify correlations between water chemistry and other site conditions, such as meteorological conditions. The outcome of this research will help improve water quality prediction and develop strategies for prevention, control, and remediation of pollution from mine waste materials.
Description (French)
L’objectif général de ce projet est de développer des outils d’apprentissage automatique qui permettent d’analyser des données de surveillance à long terme de la qualité de l’eau sur des sites miniers. L’équipe extraira des données enregistrées dans la base de données sur la qualité de l’eau à construire. Des algorithmes d’apprentissage automatique appropriés seront ensuite sélectionnés puis appliqués par l’intermédiaire de programmes informatiques à l’analyse de ces données. Les programmes seront codés en Python, un langage de programmation de haut niveau. Ces analyses visent à déterminer les corrélations entre la composition chimique de l’eau et les conditions observées sur le site, comme les conditions météorologiques. Les résultats de ces travaux permettront d’améliorer les prévisions concernant la qualité de l’eau et de formuler des stratégies axées sur la prévention et le contrôle de la pollution due aux matériaux contenus dans les débris miniers ainsi que sur la remise en état des sites.
Expected Results
In the short term, anticipated outcomes will be strengthened collaborations across industry, academia, and government to support research excellence. In the medium term, anticipated outcomes will be the development of new and potentially disruptive technologies with collaborators.
Expected Results (French)
À court terme, les résultats prévus sont des collaborations renforcées dans l’ensemble de l’industrie, du milieu universitaire et du gouvernement afin d’appuyer l’excellence en recherche. À moyen terme, les résultats prévus sont le développement de technologies potentiellement perturbatrices avec des collaborateurs.
Federal Riding
Vancouver Quadra
Federal Riding (French)
Vancouver Quadra
Federal Riding Number
59039
NAICS Code
541710 - R&D in the physical, engineering and life sciences
Organization Code
nrc-cnrc
Organization
National Research Council Canada | Conseil national de recherches Canada
Program Name
Collaborative Science, Technology and Innovation Program – Ideation Fund
Program Name (French)
Programme de collaboration en science, en technologie et en innovation – Fonds d’idéation
Program Purpose
The Ideation Fund is intended to encourage, test and validate transformative research ideas generated by teams of NRC scientific personnel and external collaborators with complementary capabilities, acting as a demonstration phase for a continually-evolving suite of research and development (R&D) deliverables at the NRC. The fund supports exploratory research through two mechanisms: the New Beginnings Initiative and the Small Teams Initiative.
Program Purpose (French)
Le Fonds d’idéation vise à encourager, à mettre à l’essai et à valider les idées de recherche transformatrice des équipes scientifiques du CNRC et des collaborateurs externes dotés de capacités complémentaires. Il servira ainsi de plateforme de démonstration d’une série de produits livrables en matière de recherche-développement (R-D) en constante évolution au CNRC. Le Fonds appuie la recherche exploratoire au moyen de deux mécanismes : l’Initiative « Nouveaux débuts » et l’Initiative « Petites équipes ».
Recipient Business Number
108161779
Recipient City
Vancouver|Vancouver
Recipient Country
CA
Recipient Legal Name
The University of British Columbia
Recipient Postal Code
V6T 1Z3
Recipient Province or Territory
BC
Recipient Type
S
Reference Number
172-2020-2021-Q4-947180