Biographie
Le Dr Jahanbakhshzadeh est professeur adjoint au Département de génie des mines, de la métallurgie et des matériaux de l’Université Laval. Ses travaux s’inscrivent principalement dans les domaines de la géotechnique minière et de la mécanique des roches. Il s’est spécialisé dans l’analyse du comportement géotechnique des ouvrages miniers, notamment au moyen d’approches analytiques et de modélisation numérique. Ses projets de recherche portent principalement sur la stabilité des ouvrages miniers, la gestion et le comportement des résidus miniers, les remblais miniers souterrains, la mécanique des roches ainsi que l’évaluation de la réponse statique et dynamique des sols et des matériaux miniers.
Fort d’une expérience combinant la recherche universitaire et la pratique dans l’industrie minière, le Dr. Jahanbakhshzadeh cherche à développer des méthodes et des solutions permettant de mieux comprendre et de prévoir le comportement des ouvrages géotechniques miniers. Ses travaux visent ainsi à contribuer au développement de pratiques minières plus sécuritaires et durables, notamment en matière de gestion des résidus, de stabilité des ouvrages et de conception géotechnique.
Parcours académique et expériences professionnelles
Ph.D., Génie minéral, Polytechnique Montréal (université Montréal), 2016
M.Sc., Mécanique des sols, des roches et des structures en génie de l’environnement, École centrale Paris, 2009
M.Sc., Géosciences et génie civil, Institut National Polytechnique de Lorraine (I.N.P.L), 2008
B.Sc. Ingénierie des mines, Azad Téhéran, 2004
Spécialiste en mécanique des roches, Golder Associates, 2018-2019
Ingénieur en géotechnique minière, WSP, 2019-2023
Ingénieur principal – Eau, résidus miniers, environnement et sécurité des barrages, IAMGOLD, 2023-2024
Ingénieur principal – Géotechnique, résidus miniers et environnement, AtkinsRéalis, 2024-2026
Associé de recherche, Institut de recherche en mines et en environnement, Polytechnique Montréal, 2016-2026
Domaines de recherche
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Computational neurosciences
Dynamical systems in applications
Machine learning
Mathematical physics
Apprentissage machine
Neurosciences computationnelles
Physique mathématique
Systèmes dynamiques appliqués
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