Reference number : 172-2023-2024-Q3-1011122, amendment number : , agreement type : G, recipient legal name : Fraunhofer-Gesellschaft zur Foerderung der Angewandten Forschung E.V., recipient country : DE, recipient province : nan, recipient city : MÜNCHEN, recipient postal code : nan, program name english : Collaborative Science, Technology and Innovation Program - Collaborative R&D Initiatives, program name french : Programme de collaboration en science, en technologie et en innovation - Initiatives de collaboration en R-D, program purpose english : Collaborate on multiparty research and development programs to catalyze transformative, high-risk, high-reward research with the potential for game-changing scientific discoveries and technological breakthroughs in priority areas., program purpose french : Collaborer à des programmes multipartites de recherche-développement dans le but de profiter de la synergie entre la recherche transformatrice à haut risque et à haut rendement et le potentiel de découvertes scientifiques et de percées technologiques révolutionnaires dans des secteurs d’intervention prioritaires., agreement title english : Cyber Physical Production System for Small Datasets Generated from 
Joining and Forming Processes: FSW and Hot-Forming, agreement title french : Système de production cyberphysique pour les petits ensembles de données générés par les procédés d’assemblage et de formage : Soudage par friction-malaxage et formage à chaud, agreement number : 1011122, agreement value : 100000.0, agreement start date : 2023-10-01, agreement end date : 2024-09-30, description english : The Project is aimed at the development of process models and high-quality 
datasets for life cycle and cost assessment of CO2 conversion technologies 
and scalable H2 production solutions. Following a data quality check, the 
developed datasets will be integrated to the NRC’s data hub and made 
available to researchers through open access. The Project will initially focus 
on building high quality life cycle inventory (LCI) and life cycle cost inventory
(LCCI) datasets for mature technologies including captured CO2 conversion 
to e-fuels (CCTeF) and direct air carbon to e-fuels (DACeF) and later focus 
on early-stage CO2 and H2 technologies. A benchmarking framework will be 
also developed and implemented to enable a fair comparison of early stage 
and mature technologies. The LCA/TEA Project team will assess current and 
forecast future performance using end-to-end process modeling considering 
operating conditions close to “real-world” operations. Insights on promising 
CO2/H2 technologies and other carbon mitigation solutions will be provided., description french : Dans les environnements de production, une chaîne de procédés comprend généralement un grand nombre de paramètres et d’indicateurs de rendement clés (IRC), par exemple de 10 à 100 paramètres et de 2 à 20 IRC. Afin d’utiliser avantageusement les connaissances tirées des données recueillies, il faut construire rapidement des modèles exploitables. Dans de nombreux cas liés à la science des données de fabrication, les données numériques ne sont pas suffisamment précises et les données expérimentales sont relativement très coûteuses. Dans le cas présent, où plusieurs opérations prennent énormément de temps à s’effectuer, l’acquisition des données est particulièrement coûteuse. Les petits ensembles de données de moins de 10 000 échantillons pour l’apprentissage automatique posent un problème. Une nouvelle méthode d’évaluation développée par l’Institut Fraunhofer pour les machines-outils et les techniques de formage a été conçue pour construire des modèles multivariés et sera adaptée pour fonctionner parallèlement à la nouvelle chaîne de procédés du CNRC en cours de développement pour l’assemblage et le formage. Le projet démontrera que même avec un nombre d’échantillons sensiblement inférieur à 10 000, il est possible d’obtenir de bons modèles en adaptant la méthode de l’institut Fraunhofer. Il sera aussi montré que le nombre minimal d’échantillons doit être supérieur au nombre de paramètres d’entrée variables d’un facteur de trois. Ainsi, les modèles utiliseront mieux le contenu informatif des données disponibles et pourront être utilisés pour le contrôle en cours de procédés de l’ensemble de la chaîne de fabrication., expected results english : In the short term, anticipated outcomes will be strengthened collaborations across industry, academia, and government to support research excellence. In the medium term, anticipated outcomes will be the development of new and potentially disruptive technologies with collaborators. In the long term, find collaborative solutions to public policy challenges and create stronger innovation systems., expected results french : À court terme, les résultats prévus seront des collaborations renforcées entre l'industrie, le milieu universitaire et le gouvernement pour soutenir l'excellence en recherche. À moyen terme, les résultats attendus seront le développement de nouvelles technologies potentiellement perturbatrices avec des collaborateurs. À long terme, trouver des solutions collaboratives aux défis des politiques publiques et créer des systèmes d'innovation plus solides., additional information english : nan, additional information french : nan, owner organization : nrc-cnrc, owner organization title : National Research Council Canada | Conseil national de recherches Canada