The University of British Columbia

Objet publié

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.