Optimisation de l’ordonnancement de la production minière (STAGE POSTDOCTORAL)
ABG-133021 | Thesis topic | |
2025-07-24 | Public/private mixed funding |

- Process engineering
- Engineering sciences
Topic description
Stage postdoctoral
L’extraction et la transformation du minerai de fer contribuent de manière importante au produit intérieur brut canadien — 7 G$ en 2023 — et le Québec revendique 59 % de la production nationale de fer. L’industrie sidérurgique à l’échelle mondiale oppose toutefois ses bénéfices économiques à la génération de gaz à effet de serre estimée entre 7 et 9 % des émissions totales planétaires. Or, l’utilisation de concentrés de fer de haute pureté (FHP, > 67 % Fe) constitue une mesure phare que les producteurs canadiens proposent pour réduire à zéro les émissions nettes de CO2 d’ici 2050, d’où leur entrée dans les listes québécoise et canadienne des minéraux critiques et stratégiques (MCS) en 2024. Le minerai de la fosse du Labrador en particulier présente des dispositions évidentes pour l’enrichissement au seuil du FHP, mais la compréhension géométallurgique pour une production soutenue demeure à ce jour insuffisante. Ce projet vise à combler cette lacune importante en réalisant la quantification de l’effet des caractéristiques minéralogiques sur la performance des procédés minéralurgiques. Il s’appuiera sur un outil issu de l’Industrie 4.0, soit le l’optimisation numérique.
Malgré le consensus de la communauté scientifique, l’optimisation demeure peu utilisée par les compagnies minières québécoises. Elle s’appuie sur des techniques mathématiques éprouvées, notamment en recherche opérationnelle, pour déterminer p. ex. la séquence d’acheminement des camions vers le concentrateur de manière à générer le profit maximal respectant les contraintes de la production minière.
Les problèmes combinatoires de grande taille se solutionnent généralement par des approches basées sur la programmation mathématique. Le défi consiste à offrir aux opérateurs miniers une solution de bonne qualité (quasi optimale) en un temps de résolution raisonnable. En s’inspirant des travaux de l’équipe, le stagiaire explorera des approches heuristiques et de programmation par contraintes utilisées avec succès pour résoudre ces problèmes, mais aussi pour tenir compte de la fluctuation de la durée des activités de minage et de différentes estimations du modèle géologique.
Les principaux jalons de l’étude consisteront en :
- la conceptualisation de l’optimisateur de la planification à court terme ;
- la programmation de l’optimisateur et test du jumeau numérique simplifié ;
- l’implantation sur le jumeau numérique complet.
Durée
2 ans
Prise de fonction: hiver, été au automne 2026.
Funding category
Funding further details
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Le projet de recherche se réalisera au sein du LOOP, le Laboratoire d'observation et d'optimisation des procédés.
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Institution awarding doctoral degree
Candidate's profile
Domaines de spécialisation
- optimisation
- commande avancée
Exigences académiques
- diplôme de doctorat récent (postérieur à janvier 2024)
- moyenne cumulative pour le cycle d'ingénieur ≥ 17/20
- moyenne cumulative pour le master ≥ 17/20
Connaissances requises
- Matlab et Simulink
- Programmation de simulateurs numériques
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Experience level :Junior
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Scientific expertises :Biology - Biology - Biotechnology
Experience level :Confirmed