Électrification de l’aéroport international de Montréal : un laboratoire vivant pour démontrer des voies de décarbonation axées sur les parties prenantes

Superviseur·e et détails

Superviseur: Professeur Andreas K Athienitis
Départment: Département de finance, l'École de gestion John-Molson  
Université: Université Concordia, Montréal, Canada 
Date de début: Flexible (automne 2025, hiver 2026, automne 2026) 
Bourse de doctorat: 35 000 $ CA par année pendant 4 ans

Présentation du projet

Ce projet développe et démontre des systèmes énergétiques résilients et neutres en carbone pour bâtiments et infrastructures, intégrant les énergies renouvelables sur site, le stockage, les véhicules électriques (VE) et l’interaction avec les réseaux intelligents. Il met l’accent sur le photovoltaïque intégré au bâtiment, le stockage thermique et les systèmes CVC avancés, avec des applications en construction neuve et en rénovation. Les résultats attendus comprennent des conceptions modulaires et évolutives à énergie positive ainsi que des feuilles de route pour guider la décarbonation du milieu bâti, influencer les politiques publiques, et améliorer le confort, la résilience et l’esthétique grâce aux technologies solaires et thermiques intégrées.

Description du rôle

• Développer des modèles thermiques d’ordre réduit (grey box), informés par la physique, pour les bâtiments de l’aéroport, basés sur des données de capteurs historiques et le machine learning, permettant des simulations précises et efficaces sur le plan computationnel.
• Concevoir et mettre en œuvre un cadre de contrôle prédictif par modèle (Model Predictive Control – MPC) intégrant les prévisions météorologiques à court terme et les prévisions d’occupation pour optimiser la consommation énergétique des bâtiments tout en respectant le confort des occupants et les contraintes opérationnelles.
• Intégrer des boucles de rétroaction adaptatives dans le MPC afin de mettre à jour dynamiquement les stratégies de contrôle en réponse aux écarts de données en temps réel, assurant une exploitation robuste et résiliente.
• Mener des études de simulation rigoureuses à l’aide de jumeaux numériques pour valider et affiner les stratégies MPC dans divers scénarios opérationnels, avant la mise en œuvre sur le terrain.
• Analyser, concevoir et prototyper l’intégration de solutions solaires, incluant les technologies PV, BIPV, BIPV/T et STPV, adaptées aux différentes composantes de l’expansion de l’aéroport (toits, façades, auvents).
• Collaborer étroitement avec les consultants en conception et les autorités aéroportuaires pour évaluer la faisabilité, la rentabilité et les bénéfices opérationnels de l’intégration des technologies photovoltaïques aux systèmes des bâtiments et aux solutions de dégivrage pour une efficacité hivernale accrue.

Exigences

• Diplôme de maîtrise en génie, systèmes énergétiques, génie mécanique, génie électrique, science du bâtiment ou domaines connexes.
• Solide formation en modélisation énergétique des bâtiments, dynamique thermique et développement de modèles d’ordre réduit (approches grey box ou réseaux RC).
• Expérience en contrôle prédictif par modèle (MPC) et en techniques avancées d’optimisation des systèmes de bâtiments.
• Maîtrise des méthodes de machine learning ou statistiques pour l’étalonnage de modèles et l’affinage des prédictions à partir de données de capteurs et de l’environnement.
• Compétences en simulation de jumeaux numériques et validation des stratégies de contrôle sous divers scénarios opérationnels.
• Connaissance des technologies photovoltaïques solaires, incluant BIPV, BIPV/T et systèmes PV semi-transparents, ainsi que leur intégration dans l’enveloppe et les infrastructures des bâtiments.
• Capacité à collaborer avec des équipes multidisciplinaires incluant des consultants en conception, des gestionnaires d’installations et des parties prenantes pour garantir des solutions pratiques et évolutives en énergie renouvelable et en automatisation.

Questions

Pour toute question, veuillez contacter Alisa Makusheva à alisa.makusheva@concordia.ca.