Données ouvertes et infrastructures urbaines
Comment les données ouvertes des villes peuvent-elles améliorer les performances des infrastructures urbaines ?
Comment utiliser des données ouvertes pour distiller des connaissances utiles à la conception et à l'exploitation des systèmes d'infrastructure urbaine. De nouveaux outils permettent aux ingénieurs d'intégrer les données des usagers dans un projet en cours de conception. Cette connaissance collective peut générer des alternatives innovantes et aider à déterminer la meilleure option bien avant que toute décision ne soit prise. Le big data peut également être utile lors de la conception de ponts, de routes, de pistes cyclables, d'itinéraires publics et de transports en commun pour l'amélioration des conditions de vie des citoyens.
Partenaires
Municipalité
- Ville de Montréal (Direction, technologies, architecture, innovation et sécurité)
- Marie-Odette St-Hilaire
Université
- CIVI 691 – Big Data Analytics for Smart City Infrastructure (génie du bâtiment, civil et environnemental)
- Mazdak Nik-Bakht (Professeur)
Benchmark Montreal
Le but du projet est d'analyser les données sur la consommation d'énergie des bâtiments dans les villes d'Amérique du Nord et d'appliquer ces apprentissages aux bâtiments de Montréal. L’équipe a identifié plusieurs attributs associés à la consommation d'énergie et classé les bâtiments comme étant à faible, moyenne ou forte consommation d'énergie.
L'accès à ces données permet aux chercheurs de collaborer avec la ville de Montréal pour analyser les schémas de consommation d'énergie et élaborer des stratégies pour faire face aux effets des changements climatiques. La disponibilité des données peut inciter les propriétaires de bâtiments à apporter des changements, les éclairer sur des décisions d'investissement, ainsi qu’inciter les occupants à agir pour diminuer leur consommation d’énergie.
Équipe
Étudiant·e·s (hiver 2021)
- Kathryn Kaspar
- Masood Shamsaiee
- Sareh Peyman
- Fadel Kamareddine
Hit the Breaks
Image source: montreal.ctvnews.ca
Les ruptures de conduites d'eau sont un problème à Montréal depuis un certain temps déjà, et les coûts environnementaux, sociaux et économiques de chaque rupture sont très élevés. Ce projet vise à réduire ces coûts en utilisant l'analyse de données pour prédire les bris de conduites d'eau, ce qui peut ensuite être utilisé pour réduire les inspections en personne, prioriser les stratégies d'entretien et, en fin de compte, mener à des économies.
Ce projet étudie la charge de trafic, la zone de pression et la criticité de la conduite d'eau, ainsi que de multiples algorithmes. En développant des modèles prédictifs, cela fournit des informations et des recommandations pour développer une stratégie de maintenance préventive.
Équipe
Étudiant·e·s (hiver 2021)
- Atefeh Delnaz
- Husain Dohadwala
- Abdelhady Omar
- Ahmad Rajab
