Development of a novel IoT on power structures in ice storms conditions

Shabani Shahreza, Mohammad Mahdi (2025). Development of a novel IoT on power structures in ice storms conditions. Mémoire de maîtrise électronique, Montréal, École de technologie supérieure.

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Résumé

Freezing rain events are typically considered as the primary cause of structural failure or loss of functionality of a wide range of structural systems in cold regions. Consequently, the primary concern of the recent studies is to look for a solution to predict either the potential hazards (e.g., ice accumulation and wind actions) or estimate freezing rain-induced risk. In the first step, the current study develops a Performance-Based Freezing Rain Engineering (PBFRE) framework for estimation of the potential risk during freezing rain events based on theory of the total probability. PBFRE framework is mainly decomposed in different modules, namely hazard analysis, structural characterization, interaction analysis, structural analysis, damage analysis, loss analysis, and decision-making. Then, it expresses source of uncertainties during freezing rain events and defines performance expectations. Additionally, the application of the PBFRE framework is then illustrated through risk assessment of a transmission towerline system prone to freezing rain events. Additionally, the effect of employing different empirical ice accretion prediction model is highlight. Moreover, to investigate the response of the iced system, a Finite Element model consisting of three transmission towers and some conductors are developed. Various challenges prevent the application of PBFRE framework at structural and spatial scales. For instance, the computational cost for solving the risk problem is intense and it increases dramatically when it comes to applying the PBFRE framework for designing extended networks at extensive geographical regions. In addition, climate change effects are changing the precipitation rate and intensity that eventually changes the climatological patterns and most of so far developed framework are not accounted for such changes. Therefore, in the PBFRE framework potentials are designed to leverage the capabilities of advanced machine learning algorithms for solving the required computational cost and Internet of Things (IoT) to account for variation in climatological patterns. The results revealed the importance of employing empirical model has a fundamental impact of design and maintenance of structural systems prone to freezing rain. In addition, integration of IoT principles results in significant change in extreme freezing rain prediction which could literally affects the megaproject costs. In addition, utilizing advanced machine learning algorithms led to immediate prediction and reduce the prediction time by more than 98%.

Titre traduit

Développement d'une nouvelle technologie IoT pour les infrastructures électriques en conditions de tempêtes de glace

Résumé traduit

Les événements de pluie verglaçante sont généralement considérés comme la principale cause de défaillance structurelle ou de perte de fonctionnalité d'une large gamme de systèmes structurels dans les régions froides. Par conséquent, la préoccupation principale des études récentes est de rechercher une solution pour prédire soit les risques potentiels (par exemple, l'accumulation de glace et les actions du vent), soit d'estimer le risque induit par la pluie verglaçante. Dans un premier temps, la présente étude développe un cadre d'ingénierie de la pluie verglaçante basé sur la performance (PBFRE) pour l'estimation du risque potentiel lors des événements de pluie verglaçante, en s'appuyant sur la théorie de la probabilité totale. Le cadre PBFRE est principalement décomposé en différents modules, à savoir l'analyse des dangers, la caractérisation structurelle, l'analyse d'interaction, l'analyse structurelle, l'analyse des dommages, l'analyse des pertes, et la prise de décision. Ensuite, il exprime les sources d'incertitudes lors des événements de pluie verglaçante et définit les attentes en matière de performance. De plus, l'application du cadre PBFRE est illustrée à travers une évaluation des risques d'un système de ligne de transmission soumis à des événements de pluie verglaçante. En outre, l'effet de l'utilisation de différents modèles empiriques de prédiction de l'accrétion de glace est mis en évidence. De plus, pour étudier la réponse du système glacé, un modèle par éléments finis, comprenant trois pylônes de transmission et certains conducteurs, est développé. Divers défis empêchent l'application du cadre PBFRE à des échelles structurelles et spatiales. Par exemple, le coût computationnel pour résoudre le problème de risque est intense et augmente considérablement lorsqu'il s'agit d'appliquer le cadre PBFRE à la conception de réseaux étendus dans de vastes régions géographiques. En outre, les effets du changement climatique modifient le taux et l'intensité des précipitations, ce qui modifie finalement les schémas climatologiques, et la plupart des cadres développés jusqu'à présent ne tiennent pas compte de ces changements. Par conséquent, dans le cadre PBFRE, des potentiels sont conçus pour exploiter les capacités des algorithmes avancés d'apprentissage automatique afin de résoudre le coût computationnel requis et de l'Internet des objets (IoT) pour prendre en compte les variations des schémas climatologiques. Les résultats ont révélé que l'utilisation d'un modèle empirique a un impact fondamental sur la conception et la maintenance des systèmes structurels sujets à la pluie verglaçante. De plus, l'intégration des principes de l'IoT entraîne une modification significative de la prédiction de la pluie verglaçante extrême, ce qui pourrait littéralement affecter les coûts des mégaprojets.

Type de document:	Mémoire ou thèse (Mémoire de maîtrise électronique)
Renseignements supplémentaires:	"Thesis presented to École de technologie supérieure in partial fulfillement of a master’s degree with thesis in construction engineering". Comprend des références bibliographiques (pages 83-94).
Mots-clés libres:	pluie verglaçante, ingénierie basée sur la performance, internet des objets, accumulation de glace, risque, apprentissage automatique
Directeur de mémoire/thèse:	Directeur de mémoire/thèse Kadoch, Michel
Programme:	Maîtrise en ingénierie > Génie de la construction
Date de dépôt:	23 mai 2025 15:40
Dernière modification:	23 mai 2025 15:40
URI:	https://espace.etsmtl.ca/id/eprint/3603

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