“Acid-spike” effect in spurs/tracks of the low/high linear energy transfer radiolysis of water : potential implications for radiobiology and nuclear industry

Résumé : Les ions hydronium (H3O + ) sont formés, à temps courts, dans les grappes ou le long des trajectoires de la radiolyse de l'eau par des rayonnements ionisants à faible transfert d’énergie linéaire (TEL) ou à TEL élevé. Cette formation in situ de H3O + rend la région des grappes/trajectoires du rayonnement temporairement plus acide que le milieu environnant. Bien que des preuves expérimentales de l’acidité d’une grappe aient déjà été signalées, il n'y a que des informations fragmentaires quant à son ampleur et sa dépendance en temps. Dans ce travail, nous déterminons les concentrations en H3O + et les valeurs de pH correspondantes en fonction du temps à partir des rendements de H3O + calculés à l’aide de simulations Monte Carlo de la chimie intervenant dans les trajectoires. Quatre ions incidents de différents TEL ont été sélectionnés et deux modèles de grappe/trajectoire ont été utilisés : 1) un modèle de grappe isolée "sphérique" (faible TEL) et 2) un modèle de trajectoire "cylindrique" (TEL élevé). Dans tous les cas étudiés, un effet de pH acide brusque transitoire, que nous appelons un effet de "pic acide", est observé immédiatement après l’irradiation. Cet effet ne semble pas avoir été exploré dans l'eau ou un milieu cellulaire soumis à un rayonnement ionisant, en particulier à haut TEL. À cet égard, ce travail soulève des questions sur les implications possibles de cet effet en radiobiologie, dont certaines sont évoquées brièvement. Nos calculs ont ensuite été étendus à l’étude de l'influence de la température, de 25 à 350 °C, sur la formation in situ d’ions H3O + et l’effet de pic acide qui intervient à temps courts lors de la radiolyse de l’eau à faible TEL. Les résultats montrent une augmentation marquée de la réponse de pic acide à hautes températures. Comme de nombreux processus intervenant dans le cœur d’un réacteur nucléaire refroidi à l'eau dépendent de façon critique du pH, la question ici est de savoir si ces fortes variations d’acidité, même si elles sont hautement localisées et transitoires, contribuent à la corrosion et l’endommagement des matériaux.

Transport coopératif d'un objet par deux robots humanoïdes dans un environnement encombré

Il y a présentement de la demande dans plusieurs milieux cherchant à utiliser des robots afin d'accomplir des tâches complexes, par exemple l'industrie de la construction désire des travailleurs pouvant travailler 24/7 ou encore effectuer des operation de sauvetage dans des zones compromises et dangereuses pour l'humain. Dans ces situations, il devient très important de pouvoir transporter des charges dans des environnements encombrés. Bien que ces dernières années il y a eu quelques études destinées à la navigation de robots dans ce type d'environnements, seulement quelques-unes d'entre elles ont abordé le problème de robots pouvant naviguer en déplaçant un objet volumineux ou lourd. Ceci est particulièrement utile pour transporter des charges ayant de poids et de formes variables, sans avoir à modifier physiquement le robot. Un robot humanoïde est une des plateformes disponibles afin d'effectuer efficacement ce type de transport. Celui-ci a, entre autres, l'avantage d'avoir des bras et ils peuvent donc les utiliser afin de manipuler précisément les objets à transporter. Dans ce mémoire de maîtrise, deux différentes techniques sont présentées. Dans la première partie, nous présentons un système inspiré par l'utilisation répandue de chariots de fortune par les humains. Celle-ci répond au problème d'un robot humanoïde naviguant dans un environnement encombré tout en déplaçant une charge lourde qui se trouve sur un chariot de fortune. Nous présentons un système de navigation complet, de la construction incrémentale d'une carte de l'environnement et du calcul des trajectoires sans collision à la commande pour exécuter ces trajectoires. Les principaux points présentés sont : 1) le contrôle de tout le corps permettant au robot humanoïde d'utiliser ses mains et ses bras pour contrôler les mouvements du système à chariot (par exemple, lors de virages serrés) ; 2) une approche sans capteur pour automatiquement sélectionner le jeu approprié de primitives en fonction du poids de la charge ; 3) un algorithme de planification de mouvement qui génère une trajectoire sans collisions en utilisant le jeu de primitive approprié et la carte construite de l'environnement ; 4) une technique de filtrage efficace permettant d'ignorer le chariot et le poids situés dans le champ de vue du robot tout en améliorant les performances générales des algorithmes de SLAM (Simultaneous Localization and Mapping) défini ; et 5) un processus continu et cohérent d'odométrie formés en fusionnant les informations visuelles et celles de l'odométrie du robot. Finalement, nous présentons des expériences menées sur un robot Nao, équipé d'un capteur RGB-D monté sur sa tête, poussant un chariot avec différentes masses. Nos expériences montrent que la charge utile peut être significativement augmentée sans changer physiquement le robot, et donc qu'il est possible d'augmenter la capacité du robot humanoïde dans des situations réelles. Dans la seconde partie, nous abordons le problème de faire naviguer deux robots humanoïdes dans un environnement encombré tout en transportant un très grand objet qui ne peut tout simplement pas être déplacé par un seul robot. Dans cette partie, plusieurs algorithmes et concepts présentés dans la partie précédente sont réutilisés et modifiés afin de convenir à un système comportant deux robot humanoides. Entre autres, nous avons un algorithme de planification de mouvement multi-robots utilisant un espace d'états à faible dimension afin de trouver une trajectoire sans obstacle en utilisant la carte construite de l'environnement, ainsi qu'un contrôle en temps réel efficace de tout le corps pour contrôler les mouvements du système robot-objet-robot en boucle fermée. Aussi, plusieurs systèmes ont été ajoutés, tels que la synchronisation utilisant le décalage relatif des robots, la projection des robots sur la base de leur position des mains ainsi que l'erreur de rétroaction visuelle calculée à partir de la caméra frontale du robot. Encore une fois, nous présentons des expériences faites sur des robots Nao équipés de capteurs RGB-D montés sur leurs têtes, se déplaçant avec un objet tout en contournant d'obstacles. Nos expériences montrent qu'un objet de taille non négligeable peut être transporté sans changer physiquement le robot.