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Ryan Gosselin

ing., Ph. D.
Professeur agrégé

Coordonnées

Diplômes

  • B. Ing., Université Laval, Génie Chimique (2003)
  • M. Sc., Université Laval, Génie Chimique (2005)
  • Ph. D., Université Laval, Génie Chimique (2010)

Domaines d'expertises et de recherche

Analyse Statistique Multivariée. Modélisation et Méthodes de Régression.
Chimiométrie.  Imagerie (couleur et spectrale). Optimisation de Procédés Industriels.

Activités de recherche

La qualité d’un produit industrielest normalement mesurée en laboratoire à partir de tests destructifs et de méthodes nécessitant la préparation des échantillons. La mesure en-ligne de la qualité, quant à elle, permet une rétroaction quasi-immédiate sur les conditions d’opération des équipements, en plus d’être directement utilisable pour le contrôle de la qualité dans une situation de production industrielle. Il s’agit donc ici de développer des outils de contrôle de qualité en-ligne visant à assurer la qualité de matériaux industriels de tout genre. Deux axes de recherches sont présentement en cours :

  •  La mise au point de méthodes d’analyse des procédés pharmaceutiques dans le cadre de la chaire industrielle Pfizer sur les technologies d’analyse de procédés en génie pharmaceutique (PAT) ainsi que la qualité par le design (QbD).
  • L’élaboration de capteurs basés sur l’imagerie spectrale. À l’aide dece type d’appareil, il est possible de balayer une surface et d’obtenir une image hyperspectrale, c’est-à-dire une image formée de l’intensité lumineuse à des centaines de longueurs d’ondepassant de l’ultraviolet à l’infrarouge,et ce, pour chaque pixel de l’image.

L’applicationde méthodes statistiques multivariées, dites chimiométriques,permet enfin d’extraire les caractéristiques spatiales et/ouspectrales de l’échantillon. Finalement, des méthodes de régression sont utilisées afin d’établir un modèle liant les caractéristiques identifiées aux propriétés des échantillons. La construction d’un modèle mathématique forme donc un outil d’analyse en-ligne de la qualité qui peut également prédire et optimiser les conditions de fabrication.

Activités d'enseignement

  • GCB140  Statistiques en ingénierie
  • GCH321  Systèmes réactionnels
  • GCH747  Plans d'expérience et analyse multivariée