Brevet FR2545938A1 — publié le 19841116

l 2545938 La présente invention concerne un procédé et un appareil d'évaluation des caractéristiques d'une substance à constituants multiples pour faciliter la détermination des possibilités d'exploitation de la substance, et pour la manipulation en masse de cette substance. L'expression "substance à constituants multi- ples" désigne ici des substances qui contiennent une ou plusieurs espèces moléculaires et qui possèdent des propriétés déterminées par la somme des constituants, comme des constituants chimiques et de structure Dans ce contexte, des structures cristallines différentes de la même molécule constituent des espèces molécu- laires distinctes En général, les proportions relatives des constituants peuvent varier et ainsi, la substance à évaluer et éventuellement à manipuler doit être nor- malement un élément d'un large groupe de substances à constituants multiples possédant des propriétés communes identifiables et un nom générique, appelés ci-après des "classes" par exemple du charbon, du schiste, du pétrole, des terrains, des minerais de métaux spéci- fiques, des tissus végétaux ou animaux, du verre, du caoutchouc, des matières plastiques, des peintures et des produits pharmaceutiques, et des catégories spécifi- ques de produits alimentaires. A titre d'explication, l'invention sera décrit en détail dans son application à l'analyse du charbon en utilisant des mesures spectroscopiques aux infra- rouges à transformation de Fourrier, mais il est bien entendu que l'invention offre une spécification beaucoup plus large, à la fois en ce qui concerne les classes des substances analysées et les techniques de mesure. L'évaluation des caractéristiques d'une substance à constituants multiples, en vue de faciliter la détermination des possibilités d'exploitation de la substance ou pour sa manipulation (par exemple par contre de mélange ou par triage) se fait généralement en se référant à des valeurs d'un certain nombre de paramètres choisis en fonction de l'application voulue Jusqu'ici-, il était nécessaire d'appliquer une large gamme de techniques analytiques ou autres pour déterminer les valeurs des paramètres choisis Par exemple, dans le cas du charbon, lorsque des caractéristiques exactes sont essentielles pour assurer un contrôle serré sur des matières premières en vue d'un processus final hautement sensible, il est nécessaire par des opérations séparées de déterminer les teneurs en carbone, en hydrogène, en oxygène, en azote et en soufre, et des constituants volatils des matières organiques dans le charbon ainsi que des constituants minéraux qui forment la matière minérale ou les cendres du charbon En outre, des propriétés physiques comme l'énergie spécifique du charbon, le pouvoir réflecteur des constituants de la vitrinite et les possibilités de concassage du charbon sont déterminées chacune par les techniques séparées. Il en résulte que l'évaluation complète des caractéris- tiques d'un échantillon de charbon dans un but de contrôle de qualité ou de contrôle de mélange, ou pour déterminer ses possibilités d'exploitation dans un processus par- ticulier, nécessite habituellement plusieurs techniques instrumentales et plusieurs échantillons à traiter par ces techniques, ainsi qu'un nombre important d'équipes bien entraînées pour appliquer chacune des différentes techniques En outre, le temps nécessaire pour déterminer la valeur de chaque paramètre choisi est important et peut souvent s'étendre sur au moins plusieurs jours. A titre d'autres exemples dans le cas des minerais métalliques, la détermination de l'activité dans une pile d'un minerai de manganèse, nécessaire car seul un minerai produisant une forte activité d'une pile convient pour certaines applications, nécessite actuel- lement la fabrication et la décharge d'une petite pile échantillon: un travail qui prend au moins 24 heures par échantillon. Un objet de l'invention est donc de proposer un procédé par lequel une substance à constituants multiples peut être évaluéepour faciliter la détermi- nation des possibilités d'exploitation de la substance et/ou sa manipulation, d'une manière qui élimine la nécessité de multiples techniques analytiques pour les paramètres respectifs. Selon un aspect, l'invention concerne donc un nouveau développement des techniques d'analyse des facteurs avec des effets surprenants en ce qui concerne la corrélation et la prévisibilité Selon l'invention, des facteurs introduits, obtenus par une analyse des facteurs d'un large groupe de points de données obtenus par des mesures sur des échantillons standard multiples, sont mis directement en corrélation avec des valeurs connues de paramètres déterminés des échantillons, par exemple par régression linéaire multiple Ces paramètres peuvent être par exemple des propriétés physiques et/ou des compositions chimiques Il s'est avéré que de bonnes corrélations peuvent être établies et qu'il est alors possible d'utiliser des coefficients de régression dérivés pour calculer des valeurs prévues sur des paramètres respectifs pour des échantillons inconnus. Il en résulte qu'il est possible de réduire considéra- blement le nombre des instruments coûteux, le nombre des opérateurs entraînés et le temps nécessaire pour carac- tériser des échantillons inconnus. Dans un premier aspect, l'invention concerne donc un procédé pour évaluer des caractéristiques d'une substance, consistant en un élément d'une classe de substances à constituants multiples en se référant à au moins un paramètre déterminé pour faciliter la déter- mination des possibilités d'exploitation de la substance, ce procédé consistant à soumettre un échantillon d'essai de la substance à une série de mesures qui produisent des points de données multiples influencés par le ou les paramètre(s) déterminé(s), et en déterminant a partir des points de données les facteurs introduits pour l'échantillon d'essai de chacun des facteurs d'analyse prédéterminés multiples, et à utiliser des coefficients de régression déterminés pour calculer à partir desdits facteurs introduits une valeur prévue pour le ou chaque- paramètre déterminé afin de caractériser la substance de l'échantillon d'essai et de faciliter ainsi la déter- mination des possibilités d'exploitation de la substance, procédé dans lequel les coefficients de régression ont été déterminés en mettant en corrélation des valeurs connues du ou de chaque paramètre choisi pour des échan- tillons caractéristiques standard de chacune des subs- tances multiples de cette classe, avec des facteurs introduits obtenus par une analyse des facteurs de points de données multiples qui ont été obtenus en soumettant des échantillons caractéristiques standard à ladite série de mesures, et dans lequel les facteurs d'analyse sont ceux obtenus par l'analyse des facteurs. L'invention concerne également un appareil pour évaluer les caractéristiques d'une substance consis- tant en un élément d'une classe de substances à constituants multiples, en se référant à au moins un paramètre déter- miné afin de faciliter l'évaluation des possibilités d'exploitation de la substance, l'appareil comprenant un dispositif de mesures destiné à soumettre un échantillon d'essai de la substance à une série de mesures donnant des points de données multiples influencés par le ou les paramètre(s) choisi(s), un dispositif pour déterminer à partir des points de données, les facteurs introduits pour l'échantillon d'essai des facteurs d'analyse mul- tiples prédéterminés, un dispositif de mémorisation de coefficients de régression prédéterminés et-un dispositif pour utiliser les coefficients de-régression calculés à partir des facteurs introduits, une valeur prévue pour le ou chaque paramètre choisi, de manière à caractériser la substance d'échantillon d'essai et de faciliter ainsi une évaluation des possibilités d'exploitation de la susbstance, les coefficients de régression ayant été déterminés en mettant en corrélation des valeurs connues du ou de chaque périmètre choisi pour des échantillons caractéristiques standard de chacune des-substances multiples de cette classe avec des facteurs introduits obtenus par une analyse des facteurs de points de données multiples ont été obtenus en soumet- tant des échantillons caractéristiques standard à la série de mesures, les facteurs d'analyse étant ceux obtenus par l'analyse des facteurs. La série des mesures auxquelles l'échantillon d'essai et les échantillons standard sont soumis peut consister en des mesures continues ou discontinues faites par diverses méthodes spectroscopiques, par exemple par spectroscopie visible, en infra-rouges ou en infra-rouges par transformation de Fourrier, par diffraction de rayons X ou par résonance magnétique nucléaire ou tout autre procédé qui permet un grand nombre de mesures pouvant varier avec la constitution chimique et/ou de structure des échantillons. Les classes des substances à constituants multiples comprennent généralement des substances avec des similitudes substantielles, et peuvent être choisies dans le groupe comprenant le charbon, le schiste, le pétrole, les terrains, les minerais de métaux spécifiques, les tissus végétaux ou animaux, le verre, le caoutchouc, les matières plastiques, les peintures, les produits pharmaceutiques et diverses catégories de produits alimentaires Il faut noter que les échantillons d'essais qui diffèrent notablement des échantillons standard donnent généralement un résultat qui n'est pas entière- ment satisfaisant, par exemple, des propriétés d'une lignite ne sont pas estimées correctement quand les facteurs d'analyse et les coefficients de régression utilisés ont été déterminés à partir d'un groupe de charbons à coke. Le dispositif de détermination, de mémorisation et d'utilisation peut consister en un calculateur programmé. Selon un autre aspect, l'invention concerne un procédé de manipulation, comme d'une matière en masse, d'une substance qui fait partie d'une classe de substances à constituants multiples possédant des propriétés communes identifiables, et consistant à soumettre des échantillons d'essai successifs de la substance à une série de mesures qui donnent des points de données multiples influencés par au moins un para- mètre choisi, déterminer à partir des points de données les facteurs introduits pour l'échantillon d'essai respectif de chacun des facteurs d'analyse multiples prédéterminés, à utiliser des coefficients de régression prédéterminés pour calculer à partir des facteurs intro- duits une valeur prévue pour le ou chaque paramètre choisi pour l'échantillon d'essai respectif, à comparer la ou chaque valeur prévue avec un ou plusieurs points associés et à contrôler la constitution et/ou l'élimination de la substance en réponse au résultat des comparaisons successives, les coefficients de régression ayant été déterminés en mettant en corréla- tion des valeurs connues du ou de chaque paramètre choisi pour des échantillons caractéristiques standard de chacune des substances multiples des classes, avec -des facteurs introduits obtenus par une analyse des facteurs de points de données multiples qui ont été obtenus en soumettant les échantillons caractéristiques standard à la série des mesures, et les facteurs d'analyse étant ceux obtenus par l'analyse des facteurs. Selon un autre aspect encore, l'invention concerne un appareil de manipulation, comme matière en masse, d'une substance qui est un élément d'une classe de substances à constituants multiples possédant des propriétés communes identifiables, et comportant un dispositif pour soumettre des échantillons d'essai successifs de la substance à une série de mesures qui donnent des points de données multiples influencés par au moins un paramètre choisi, un dispositif pour déter- miner à partir des points de données les facteurs introduits pour l'échantillon d'essai respectif de chacun des facteurs d'analyse prédéterminés multiples, un dispositif de mémorisation de coefficients de ré- gression prédéterminés, un dispositif pour utiliser les coefficients de régression afin de calculer à partir des facteurs introduits une valeur prévue pour le ou chaque paramètre choisi pour l'échantillon d'essai respectif, un dispositif pour comparer la ou chaque valeur prévue avec un ou plusieurs points associés, un dispositif couplé avec ledit dispositif de comparai- son et lui réagissant en commandant la constitution et/ou l'élimination de la substance, dans lequel les coefficients de régression ont été déterminés par une corrélation de valeurs connues du ou de chaque paramètre choisi pour des échantillons caractéristiques standard de chacune des substances multiples desdites classes, avec des facteurs introduits obtenus par une analyse des facteurs de points de données multiples qui ont été obtenus en soumettant les échantillons caractéris- tiques standard à la série des mesures, les facteurs d'analyse étant ceux obtenus à partir de l'analyse des facteurs. Les échantillons d'essai peuvent se recouvrir, être juxtaposés ou espacés les uns des autres et ils peuvent être des parties d'un courant de la substance, ou peuvent être des échantillons séparés. Dans une application particulière, l'inven- tion permet d'évaluer les caractéristiques ou de manipuler un charbon ou unuminerai de métal d'une composition inconnue et de propriétés inconnues, en utilisant un ou plusieurs spectres d'infra-rouges à transformation de Fourrier constituant la série précitée des mesures Dans le cas du charbon, les paramètres choisis qui le caractérisent peuvent comprendre par exemple le pouvoir de réflexion maximal de la vitrinite, la teneur en matières volatiles, la teneur en hydrogène, la fluidité et l'indice de concassage de Hardgrove. Il apparaît que le procédé selon l'inven- tion convient particulièrement quand les informations obtenues à partir des mesures et les paramètres voulus qui doivent être déterminés sont fortement liés à un ensemble commun de constituants fondamentaux chimiques et de structure de la substance, bien que cette relation puisse ne pas être apparente, et qu'il puisse n'y avoir aucune relation directe évidente entre la technique de mesure et les paramètres La précision et l'exactitude de la valeur prévue d'un paramètre voulu dépendent de l'importance de ces relations et de la plage des échantillons standard qui ont été utilisés pour obtenir les coefficients de régression. L'exactitude et la précision de l'établis- sement des coefficients de régression peuvent être améliorées en examinait ceux des nombreux points de données obtenus par la série des mesures ayant le plus grand contenu d'informations concernant le paramètre considéré et les mesures qui contribuent aux parasites. Ces mesures qui contribuent le plus aux parasites qu'aux informations peuvent alors être éliminées avant que l'analyse des facteurs soit entreprise D'une façon générale, toutes les mesures peuvent être pondérées en importance en fonction du signe et de la valeur du rapport information/bruit, concernant le paramètre considéré avant que l'analyse des facteurs soit entreprise D'une façon similaire, les facteurs d'analyse et les facteurs introduits associés peuvent être examinés en ce qui concerne le rapport information/ bruit par rapport à chacun des paramètres considérés et peuvent être éliminés ou-rejetés du processus d'analyse et/ou du processus de régression. D'autres caractéristiques et avantages de l'invention apparaîtront au cours de la description qui va suivre. Aux dessins annexés, donnés uniquement à titre d'exemples, nullement limitatifs: - La figure 1 est un schéma d'une installation de mélange de minerais de fer selon l'invention, La figure 2 est un organigramme illustrant à la fois les phases principales et préférées du procédé selon l'invention, La figure 3 est un schéma similaire à celui de la figure 1 d'une installation de détournement commandée selon l'invention, et Les figures 4 et 5 sont des courbes de corrélation d'analyse chimique (figure 4) et d'analyse pétrographique-et de cendres (figure 5) d'un mélange de charbon donnant la valeur mesurée en fonction de la valeur calculée à partir de l'équation de régression respective. A titre d'introduction à la figure 1, il faut noter que le minerai de fer est souvent vendu sur la base de sa teneur en fer (Fe) Si la teneur en fer passe en-dessous d'un niveau spécifié, des paiements de pénalité sont imposés Mais si la teneur en fer s'élève nettement au-dessus du niveau spécifié, la matière de valeur est expédiée sans que le fournisseur reçoive paiement Il importe donc de mélanger le minerai de fer jusqu'à une teneur en fer spécifiée. La figure 1 illustre schématiquement une installation courante de mélange 10 pour obtenir par exemple un mélange à 62 % de fer Des minerais à faible teneur et à forte teneur (respectivement de 55 à %, et de 60 à 65 %), sont délivrés à partir de trémies respectives 12,13 par l'intermédiaire d'appareils d'alimentation vibrants 14,15 et des convoyeurs à bande séparés 16,17 à une installation de mélange comprenant une trémie 18 le mélange est analysé pério- diquement par un appareil de contrôle 22 aux infra- rouges de transformation de Fourrier, pendant qu'il est emmené par un autre convoyeur à bandes 20 La sortie de l'appareil de-contrôle est délivrée à un calculateur 24 de commande de processus, qui, selon l'invention, détermine des prévisions successives de la teneur en fer du mélange Le calculateur compare les informations avec des points de réglage programmés, et, en fonction de cette comparaison, il commande en retour 14 a, 15 a, les dispositifs d'alimentation 14,15 pour établir les proportions relatives des deux qualités de minerais dans le mélange Ainsi, des échantillons successifs du mélange, comprenant les parties analysées, , donnent lieu à des comparaisons successives en fonction desquelles 2 D 45938 les proportions sont contrôlées En général, les échantillons d'essai se chevauchent, sont juxtaposés ou espacés et peuvent être des échantillons sortant du convoyage Le contrôle peut se faire de façon conti- nue intermittente. Un spectromètre 22 aux infra-rouges à transformation de Fourrier qui convient est un appareil Nicolet MX-1 E équipé avec un équipement de traitement de données Nicolet 1200 S Le calculateur 24 peut être un pini-calculateur Hewlett Packard HP 1000, série S, fonctionnant en FORTRAN 77, sous RTE-6/VM, mais les progrès dans la technologie des micro-calculateurs peuvent permettre l'exécution du programme dans des calculateurs beaucoup plus petits et moins coûteux. Environ 400 000 multiplets de mémoire à accès direct et 2 000 000 de multiplets de disques rigides sont nécessaires pour un étalonnage allant jusqu'à 200 échantillons Si l'analyse des facteurs est effectuée avec un calculateur séparé, il suffit de mémoriser les équations de corrélation avec un programme pour déter- miner les facteurs introduits du spectre des échantillons inconnus Dans ce cas, un micro-calculateur avec environ 256 000 multiplets de mémoire à accès direct suffit. Ainsi, pour l'application des procédés d'analyse des facteurs, un petit spectromètre aux infra-rouges à transformation de Fourrier ou éventuellement un appareil à dispersion équipé avec une sortie d'étalonnage numérique, et avec un micro-calculateur relativement peu coûteux sont suffisants pour de nombreuses applications de contrôle de qualité Des groupes d'échantillons pour l'étalonnage peuvent être larges afin d'éviter des informations semi-quantitatives sur des échantillons largement différents, o ils peuvent être limités afin d'obtenir des résultats quantitatifs de qualité comparable à ceux des procédés classiques sur des groupes d'échantillons plus importants L'avan- tage principal du procédé est qu'un certain nocbre de propriétés peuvent être estimées simultanément dans la durée nécessaire pour obtenir un spectre aux infra- rouges à tranformation de Fourrier et pour traiter les données. Les spectres aux infra-rouges à transfor- mation de Fourrier obtenus par le dispositif de contrôle 22 sont analysés et la teneur en fer est prévue en fonction de l'organigramme de la figure 2. Cet organigramme est partiellement divisé en deux parties par la ligne pointillée 30: la partie 32 concerne l'analyse préliminaire utilisant les spectres aux infra-rouges d'échantillons caractéristiques standard de chacune des substances multiples des classes consi- dérées, dans ce cas, la classe des minerais de fer. La partie 34 concerne l'examen des spectres successifs pour le minerai inconnu (le mélange passant par l'appa- reil de contrôle 22) et l'utilisation des résultats de l'analyse préliminaire pour extraire une valeur prévue soit une bonne estimation de la teneur en fer du mélange. En regard de la figure 2, pour l'analyse préliminaire, les spectres de mélanges standard sont transférés de l'appareil à infra rouges à des fichiers à disques 40 en format ASCII Si des spectres de réflexion diffuse (DR) plutôt que de transmission sont obtenus, ils sont traités par le programme 42 pour linéariser les spectres Ces derniers peuvent être tracés sur une unité de visualisation 44 et/ou un traceur de courbe 45 en utilisant un programme 46 La phase 48 dirige un spectre d'échantillons standard pour la fusion par un programme 50 et mémorisation dans un fichier 52 de données binaires à accès direct. Le contenu du fichier 52 est soumis à une' analyse des facteurs par un programme 54 qui peut sélectionner des sous-groupes de données et qui produit deux fichiers de sortie des facteurs introduits 56 et les inverses des valeurs propres 58 Le fichier 56 est lu par un programme 60 qui émet une statistique de distance de Mahalanobis 61 à partir de chaque échantillon dans le groupe d'étalonnage Cette dernière est utilisée pour identifier des échantillons avec un haut degré d'exactitude, et qui peuvent ensuite être éliminés de l'analyse des facteurs Le fichier 56 est également utilisé-avec le fichier 52 des données initiales pour produire, en 53, un fichier 62 contenant les facteurs d'analyse obtenus. Les valeurs mesurées des diverses propriétés des échantillons caractéristiques standard, le groupe d'étalonnage comprenant en particulier la propriété choisie dans ce cas, la teneur en fer, sont introduites au clavier 64 et mémorisées dans le fichier 66 Le fichier 66 est fusionné en 68 avec le fichier 56 des facteurs introduits dans un format qui convient pour l'analyse à régression linéaire multiple 72, produisant des statistiques de régression 72, un fichier 74 des coefficients de régression et un fichier 76 des résidus. Le fichier 76 est fusionné en 78 avec les données initiales introduites au clavier (fichier 66) pour permettre de tracer en 79 les propriétés mesurées en fonction des valeurs prévues par l'équation de régression. Un spectre pour un mélange inconnu est prélevé par le programme 80 qui utilise également les fichiers 58, 62 (respectivement les inverses des valeurs propres primaires et les facteurs d'analyse) pour calculer les facteurs introduits pour chaque facteur d'analyse nécessaires pour obtenir le spectre, c'est-à-, dire-les facteurs introduits pour la partie échantillonnée du mélange inconnu de chacun des facteurs d'analyse multiples prédéterminés Ces facteurs introduits sont mémorisés dans un fichier 82 Un programme 80 utilise le fichier 74 des coefficients prédéterminés de régres- sion pour calculer à partir des facteurs introduits, une valeur prévue 83 pour les paramètres choisis, par exemple la teneur en fer - La valeur prévue est comparée en 84 avec des points de réglage programmés associés comprenant une valeur optimale (ici 62 % de teneur en fer) et/ou une plage d'écarts acceptables Si la valeur-se situe à l'extérieur, des signaux d'instruction sont émis pour le réglage contrôlé de l'un ou des deux dispositifs d'alimentation 14,15 afin de régler la teneur en fer du mélange. Le spectre reproduit est conservé en 81 pour un tracé ultérieur par le programme 46 sur les mêmes axes que le spectre initial, donnant ainsi une indication visuelle de la bonne qualité de l'article. Une mesure statistique de la qualité de la prévision peut être faite par le programme 86 qui émet des intervalles de confiance de 95 %. Le contenu des articles suivants est incor- poré à titre de référence, dans le but d'expliquer l'application de l'analyse des facteurs aux problèmes de chimie physique: H.H Harmon, Modern Factor Analysis (University of Chicago Press, Chicago, 1976). P.H Weiner, E R Malinowski and A R Levin- stone, J Phys Chem 74, 4537 ( 1970). P H Weiner, Chemtech, 321 ( 1977). E.R Malinowski and D G Howery, Factor Analysis in Chemistry (Wiley, New York, 1980). Le programme d'analyse des facteurs peut consister en un programme FACTANAL, ou en un certain nombre de programmes d'analyse des facteurs dispo- nibles dans le commerce (par exemple BMDP, SAS) modifié de façon appropriée pour tenir compte du nombre des échantillons et du nombre des mesures faites pour chaque échantillon FACTANAL est diffusé par Program 320, Quantitative Chemistry Program Exchange, Indiana University, Bloomington, Indiana, Etats-Unis d'Amérique. La régression linéaire multiple 70 peut être effectuée au moyen du programme JSTAT (J J. Deakin, JSTAT Statistical Computer Program package, diffusé par HP 1000 Users'Group). La figure 3 illustre schématiquement un autre mode de réalisation selon l'invention Il faut noter que du minerai de bioxyde de manganèse (Mn O 2) 14 2545938 peut être utilisé en métallurgie ou pour fabriquer des piles, en fonction de la structure moléculaire des phases minérales présentes La matière de qualité pour les piles est beaucoup plus coûteuse Un spectromètre aux infra-rouges à transformation de Fourrier relié à un calculateur équipé avec un programme fonction- nant de façon générale selon l'organigramme de la figure 2, peut être utilisé pour dériver automatiquement du minerai sortant de la mine vers un stock de qualité pour piles ou un stock de qualité métallurgique en utilisant une corrélation obtenue à partir d'essais sur piles du minerai En même temps, la quantité de gangue dans le minerai peut être estimée et la matière à forte teneur en gangue peut être dérivée vers un troi- sième stock pour l'utilisation ou le rebut En pratique courant, l'utilité des piles est mesurée répétitivement à partir d'importants lots prescrits en fabriquant et en déchargeant des petites piles dans des conditions standard. Dans la disposition représenté sur la figure 3, du minerai Mn O 2 sortant de la mine est délivré depuis une trémie 90, sur un convoyeur à bande 92 vers une gouttière de dérivation 94 avec trois sorties 96, 97, 98commandées sélectivement vers des stocks de minerai actif en piles 100, riche en Vernadite, du minerai de qualité métallurgique 102 riche en pyrolusite, et pour l'élimination ou l'utilisation 104 dans le cas de minerai de basse qualité Un dispositif de commande 95 des sorties est lui même commandé par un calculateur de commande de processus 93 qui reçoit des spectres provenant d'un appareil de contrôle 91 aux infra-rouges à transformation de Fourrier analy- sant périodiquement le minerai sur le convoyeur 92. Selon l'invention, le calculateur est programmé pour estimer périodiquement l'activité en piles et la teneur en gangue du minerai à partir des spectres d'infra-rouges, pour comparer les estimations avec différents points de réglage programmés à l'avance, et en fonction du résultat des comparaisons, pour déterminer par quelle sortie est aiguillé le minerai du lot considéré. Les exemples ci-après illustrent des appli- cations analytiques de l'invention pour l'établissement des caractéristiques du charbon, l'estimation de l'activité dans des piles et des constituants élémen- taires du minerai de Mn O 2, l'établissement des carac- téristiques de la bauxite et l'estimation de propriétés particulières du mazout. Exemple 1 Les échantillons caractéristiques standard utilisés pour obtenir les points de données pour l'ana- lyse des facteurs consistaient en une large variété de 43 charbons internationaux utilisés dans la fabrication du coke commercial, et provenant d'un certain nombre de pays. Chaque série de mesures consistait en un spectre d'infra-rouges de transformation de Fourrier obtenu par la technique des plaquettes halogénées alkalin Dans chaque cas, un échantillon de charbon concassé est séché à l'air était additionné à une quantité connue d'iodure de caesium de grande pureté dans la capsule en agate d'un petit broyeur vibratoire. Le mélange a été broyé après quoi deux plaquettes ont été comprimées La moyenne des signaux de 270 interfé- rogrammes a été établie et un spectre primaire a été obtenu par transformation de Fourrier dans la plage des longueurs d'ondes de 4800 à 225 cm 1, à partir duquel un spectre de référence d'iodure de caesium a été soustrait pour obtenir le spectre du charbon. L'instrument était purgé continuellement avec de l'azote sec Des spectres ont été obtenus pour les deux plaquettes et chaque charbon a été mesuré deux fois, donnant un total de 4 spectres standard pour chaque charbon Les spectres ont été normalisés à une teneur déterminée en charbon et la moyenne a été faite des quatre spectres pour chaque charbon. Après une correction de lignes de base, les données spectrales ont été transférées à un mini- calculateur Hewlett Packard HP 1000 pour l'analyse des facteurs. La région d'étalement C-H, 3100 cm 1 2800 cm 1 des spectres des 43 charbons a été numérisée dans 312 points de données et soumise à une analyse des facteurs pour extraire une matrice de 13 facteurs d'analyse Le programme du calculateur qui a été dérivé et modifié par rapport au programme d'analyse des facteurs précités (FACTANAL), a également calculé les matrices de chargement associées comprenant les facteurs intro- duits des facteurs d'analyse pour chaque charbon. Il s'est avéré qu'une régression linéaire multiple des chargements des 13 facteurs d'analyse pour chaque charbon par rapport aux valeurs connues des propriétés acceptées et sélectionnées des charbons donnait un certain nombre de bonnes corrélations Il est même apparu que ces corrélations existaient malgré la petite région étudiée dans le spectre Des corré- lations étroites, avec des coefficients de corrélation supérieurs à 0,9 ont été obtenues pour chaque-pouvoir de réflexion maximal moyen de la vitrinite, de la teneur en matières volatiles, de la teneur en hydrogène, de la fluidité et de l'indice de concassage de Hardgrove. Des coefficients de corrélation de l'ordre de 0,8 à 0,9 ont été obtenus-pour la teneur en carbone, la - teneur en cendres et l'énergie spécifique Le tableau 1 montre des corrélations pour des paramètres repré- sentatifs. Des spectres aux infra-rouges à transfor- mation de Fourrier sont obtenus de la-même manière à partir d'échantillons d'essai préparés de façon appropriée de 14 charbons inconnus ou de mélanges de charbon ont ensuite été produits Les facteurs intro- duits pour les échantillons d'essai de chacun des facteurs dérivés ont été déterminés et les coefficients de régression obtenus par régression linéaire multiple ont été utilisés pour calculer des valeurs prévues pour chacun des paramètres précités A la comparaison des valeurs prévues avec les valeurs obtenues par les techniques courantes d'analyse, il est apparu que, pour des propriétés comme les teneurs en cendres, en matières minérales, en matières volatiles, en carbone, en hydrogène, en azote et en soufre total ainsi qu'en C 2 et l'énergie spécifique, les valeurs prévues étaient correctes avec la précision attendue à partir de l'erreur standard des estimations'trouvées pour la régression' linéaire, à partir des échantillons standard connus dans la plupart des cas. Le temps nécessaire pour obtenir une analyse complète d'un charbon inconnu, bien qu'à un niveau de précision inférieur à celui des procédés standard, était d'environ 2 heures en utilisant un seul assistant de laboratoire. Exemple 2 Il est également apparu que l'invention pouvait être utilisée pour prévoir les propriétés des cokes fabriqués dans des conditions standard à partir d'un certain nombre de charbons Une corrélation sur- prenante a été obtenue pour l'indice de micro-rigidité (MSI 600) de cokes individuels fabriqués à partir de 13 des charbons standard précités, avec 10 autres cokes fabriqués à partir de divers mélanges de ces 13 charbons. 23 charbons et mélanges ont été soumis séparément à une analyse des facteurs dans la région des longueurs d'ondes de 3100 à 2800 comme précédemment et il est - apparu que 7 facteurs d'analyse étaient nécessaires Des corrélations ont été trouvées avec l'indice de micro- rigidité et avec différents paramètres de rigidité du coke et avec des propriétés de réactivité du coke Ainsi, la connaissance du spectre infrarouge du charbon pouvait donner des informations utiles sur les proprié- tés du coke obtenu à partir de ce charbon. Exemple 3 Les phases de l'exemple 1 ont été répétées sauf que dans ce cas, la région spectrale choisie pour l'analyse des facteurs était celle des longueurs d'onde de 2100 à 300, et comprenait 1867 points de données 26 facteurs d'analyse se sont avérés nécessaires. Les facteurs introduits pour chacun des charbons étaient ensuite associés avec des propriétés mesurées en utilisant comme précédemment des procédés de régres- sion linéaire multiples donnant plusieurs corrélations étroites Dans le cas de certains paramètres, le coefficient de corrélation était nettement meilleur que dans l'exemple 1, indiquant que le choix de la région spectrale influence la précision pouvant être obtenue pour les prévisions d'un paramètre particulier. Les résultats sont indiqués dans le tableau 2 sur lequel des coefficients de détermination et des écarts standard sont donnés pour chaque paramètre pour lesquels une corrélation a été tentée La figure 4 montre les corrélations pour l'analyse chimique, tracée comme valeur mesurée, en fonction de la valeur calculée à partir de l'équation de régression respective La figure 5 montre des courbes similaires des corrélations pour l'analyse pétrographique et des cendres. Exemples 4, 5, 6 En plus du charbon, l'analyse des facteurs a également été appliquée au minerai de bioxyde de manganèse, à la bauxite et au mazout Différentes régions du spectre en infra-rouges à transformation de Fourrier ont été choisies pour chaque matière avec en vue d'inclure des informations sur toutes les structures moléculaires majeures présentes dans l'échantillon Ces régions étaient pour le minerai de manganèse 822320 cm-1 ( 549 points d'étalonnage) pour la bauxite 1800-200 cm 1 ( 1659 points d'étalonnage) et pour le mazout 3100-2800 cm 1 ( 311 points d'étalonnage) Les résultats sont donnés dans le tableau 3 Lç également, des corrélations étroites ont été obtenues avec une large variété des propriétés mesurées. Les groupes d'étalonnage, notamment ceux pour le mazout, étaient nettement plus petits que ceux qui auraient été utilisés en pratique et des améliorations de corrélation peuvent être attendues si d'avantage d'échantillons sont inclus dans le groupe d'étalonnage de base Ces corrélations obtenues illus- trent les avantages de cette technique pour l'établis- sement rapide des caractéristiques des matériaux Par exemple, l'activité dans les piles du minerai de bioxyde de manganèse est mesurée couramment par un procédé long qui implique de préparer et de décharger une petite pile dans des conditions contrôlées. Des corrélations ne peuvent pas être obtenues pour un certain nombre d'autres propriétés du mazout, y compris le point de rosée (ASTM D 250081) et les types d'hydrocarbures (ASTM D 1319-77). Exemple 7 La prévision des propriétés d'échantillons inconnus a été démontrée pour le groupe d'étalonnage restreint consistant en des échantillons d'une seule mine de charbon Des corrélations ont été obtenues pour les cendres et l'énergie spécifique, avec diverses combinaisons de 90 échantillons (tableau 4) La capacité de prévision des corrélations a été contrôlée en les utilisant pour estimer les cendres et l'énergie spécifique de 30 autres échantillons inconnus, 10 de chacun de trois types de produits, charbon de * qualité A, un charbon de qualité C et du poussier. Comme le montre le tableau 4, différentes équations de corrélation ont été obtenues en fonction desquelles les 90 échantillons ont été inclus dans le groupe de corrélation La qualité des corrélations variait avec le groupe d'étalonnage utilisé et ainsi, l'exactitude des résultats prévus variait de la même manière. Le tableau 5 résume les résultats De meilleurs résultats pour les charbons A et B ont été obtenus avec un groupe d'étalonnage comprenant tous les 90 échantillons d'étalonnage Une différence de racines moyennes des carrés entre les résultats mesurés et prévus de 0,43 % pour les cendres a été obtenue. Ce résultat est à peu près l'erreur inhérente dans la mesure des cendres par combustion et indique que le procédé aux infra-rouges à transformation de Fourrier peut produire des résultats de la qualité des mesures courantes, mais en un temps beaucoup plus court. L'énergie spécifique ne pouvait pas être estimée avec l'ensemble du groupe d'étalonnage car les valeurs mesurées n'étaient pas disponibles pour les échantillons de poussier Mais elles pouvaient être estimées avec une différence de racines moyennes des carrés: à 0,11 MJ/kg pour les échantillons inconnus combinés A et C en utilisant le groupe d'étalonnage A et C Les différences entre les valeurs mesurées et prévues quand les autres groupes d'étalonnage étaient utilisés, -sont cohérentes avec la qualité des corrélations données dans le tableau 4. TABLEAU 1 Propriétés du charbon Coefficient de corrélation Pouvoir réflecteur (max) 0,99 Matières volatiles (%) 0,99 Hydrogène (%) 0,92 Carbone t%) 0,87 Cendres (M) 0,78 Energie spécifique MJ/kg 0,82 Fluidité (log F max) 0,92 Indice de concassage Hardgrove 0,97 No N O de Plage des NO de termes Coef f Ecart Propriété échant facteurs valeurs d'équation de de déter standard régression mination ANALYSE CHIMIQUE Carbone (% 43 26 70,9-86,9 17 0,990 0,39 Hydrogène organique 43 243 4)205,73 12 0,936 0,12 Oxygène (%) 43 26 2,11-8 j,30 il 0,957 0,41 Azote (%) 43 26 0,96-2,37 10 0,907 0,09 Soufre total (% 43 26 0,25-2,33 9 0,a 68 Orl O matières volatiles M% 43 26 17,m 2-42,3 i 10,975 0,96 Matières minérales M% 43 26 2,8-17,0 9 0,973 0,54 Cendres (% 43, 26 2,5-16,2 i 4 ' 0,985 0,42 Energie spécifique MJ/kg 43 26 29,58-35,10 70,935 07,39 Fluidité (log F max) 29 I 0-4 2 0,251 0,93 Indice de concassage Hardgrove 30 12 49-99 3 01847 6,0 ANALYSE PETROGRAPHIQUE Pouvoir réflecteur vitrinite 42 26 0,76-1,72 150,988 Or C->- Vitrinite(% 43 26 36,6-81,4 8 0,905 4, - Inertinite 43 26 210-56,6 10 Oqv,o Plage des No des termes Coefficient Ecart valeurs dans l'équa de standard tion de régres détermination sion BAUXITE ( 37 échantillons, 16 facteurs, 1236-229 cm) Alumine totale 17-54 6 0,975 1,8 Alumine extractable 7-46 2 O o 978 1,9 Silice totale 1-24 12 0,987 0,7 %Fe 203 12-60 5 07977 2,8 Perte en combustion 4-29 4 0,938 1,9 Carbone total 0,15-0,64 11 0,893 0,04 MINERAI DE BIOXYDE DE MANGANESE ( 22 échantillonsf 12 facteurs, 822-320 cm-) "J Activité en pile 70-120 6 0, 892 4,7 & Manganèse 44-57 4 0,955 0,8 ? % Fer 1-7 9 0,962 0,39 % Silice 113 7 0,962 0,61 % Alumine 1-7 3 0,821 0,43 % Magnésie 0-1 4 0,957,C 6 MAZOUT ( 17 échantillons, 7 facteurs, 3100 2800 cm) Ln Gravité A Pl 32,4-38,4 6 0,968 0,41 4. IL Index Cétone 46 6-53,0 0,979 0,43 %O La C O Cendres M Ecart standard 0, 67 0,23 0,25 0,-37 1,10 Energie spécifique Mi/kg Nbre des termes Nbre des de l'équation de facteurs régression cendres énergie Groupe d'éta- lonnages (Nbre êchantj) ACF ( 90) A c ( 60) à C 30) c ( 30) F ( 30) Coeff de détermi. 0,997 0,987 coef déterm. ND or 995 0,870 0,969 ND Ecart standard NI) orio 0,13 0, 19 lyn il 13 13 3 5 r 1 j w N Ln 4- t A % O w Co Résumé des résultats pour caractériser des charbons de qualité A, C et F à partir d'une même mine de charbon en utilisant des corrélations obtenues:;à partir de l'analyse des facteurs d'un spectre aux rayons infra- rouges à transformation de Fourrier. A = Charbon qualité A (cendres 12-15 %), C = charbon qualité C (cendres 16-25 %) et F = poussier (cendres > 25 %). Groupe d'étalonnage Inconnues Différence RMS Cendres (%) Energie spécifique MJ/kg) A,C,F ( 90 échan) A,C ( 60 échan) A ( 30 échan) C ( 30 échan) F ( 30 échan) A,C,F A,C A C F A,C A C A C F 1,05 0,43 0,47 0,38 1, 72 0,50 0,52 0,48 0,59 0,58 2,17 0,11 0,09 0,13 0,48 0,31 REVENDICATIONS 1 Procédé d'évaluation des caractéristiques d'une substance, consistant en un élément d'une classe de substances à constituants multiples en se référant à au moins un paramètre sélectionné pour faciliter l'établissement des possibilités d'exploitation de la substance, procédé caractérisé en ce qu'il consiste essentiellement à soumettre ( 22) un échantillon d'essai de la substance à une série de mesures qui donnent des points de données multiples influencés par le ou les paramètre(s) sélectionné(s) et à déterminer à partir des points de données les facteurs introduits pour l'échantillon d'essai de chacun des facteurs d'analyse prédéterminés multiples et à utiliser ( 24) des coefficients de régression prédéterminés pour cal- culer à partir desdits facteurs introduits une valeur prévue pour le ou chaque paramètre sélectionné de manière à caractériser la substance de l'échantillon d'essai et faciliter ain# la détermination des possibilités dl'ex- ploitation de cette substance, dans lequel les ceofficients de régression ont été déterminés par une mise en corrélation de valeurs connues du ou de chaque paramètre sélectionné pour des échantillons caractéristiques standard de chacune des substances multiples desdites classes, avec des facteurs introduits dérivés par analyse des facteurs des points de données multiples qui ont été obtenus en soumettant les échan- tillons caractéristiques standard à ladite série de mesures, et dans lequel lesdits facteurs abstraits sont ceux obtenus par ladite analyse des facteurs. 2 Procédé selon la revendication 1, caractérisé en ce que la série de mesures est telle que les informations obtenues à partir des mesures et des paramètres sélectionnés sont étroitement liées à un groupe commun de constituants fondamentaux chimiques et de structure de la substance. 3 Procédé selon la revendication 2, caractérisé en ce que la série de mesures consiste à obtenir un spectre en infra-rouges. 4 Procédé selon l'une quelconque des revendications 1 à 3, caractérisé en ce que ladite mise en corrélation est effectuée par une régression linéaire multiple des facteurs introduits, dérivés par ladite analyse des facteurs, par rapport auxdites valeurs connues. Procédé selon l'une quelconque des revendications 1 à 4, caractérisé en ce que le ou chaque paramètre sélectionné est une propriété physique variable entre les substances de la classe. 6 Procédé selon l'une quelconque des revendications 1 à 5, caractérisé en ce que la classe des substances à constituants multiples est choisie dans le groupe comprenant le charbon, le schiste, le pétrole, les terrains, les minerais de métaux spécifiques comme le minerai de manganèse et la bauxite, des tissus végétaux ou animaux, le verre, le caoutchouc, les matières plastiques, les peintures, des produits pharmaceutiques, des produits pétroliers comme le mazout et des classes spécifiques de produits alimentaires. 7 Appareil d'évaluation d'une caractéristique d'une substance, consistant en un élément d'une classe de substances à constituants multiples par référence à au moins un paramètre sélectionné pour faciliter la détermination des possibilités d'exploitation de la substance, appareil caractérisé-en ce qu'il comporte essentiellement un dispositif de mesure ( 22) pour soumettre un échantillon d'essai de la substance à une série de mesures qui donne des points de données multiples influencés par le ou les paramètre(s) sélectionné(s), un dispositif ( 24) pour déterminer à partir des points de données les facteurs introduits pour l'échantillon d'essai des facteurs d'analyse prédéterminés multiples, un dispositif de mémorisation de coefficients de régression prédéterminéset un dispo- sitif pour utiliser lesdits coefficients de régression pour calculer à partir des facteurs introduits une valeur prévue pour le ou chaque paramètre sélectionné de manière à caractériser la substance de l'échantillon d'essai et de faciliter ainsi la détermination de ses possibilités d'exploitation, dans lequel lesdits coefficients de régression ont été déterminés par une mise en corrélation de valeurs connues du ou de chaque paramètre sélectionné pour des échantillons carac- téristiques standard de chacune des substances multiples de ladite classe avec des facteurs introduits dérivés par une analyse des facteurs de points de données multiples qui ont été obtenus en soumettant les échantillons carac- téristiques standard à ladite série de mesures, et dans lequel lesdits facteurs d'analyse sont ceux obtenus par ladite analyse des facteurs. 8 Appareil selon la revendication 7, carac- térisé en ce que ledit dispositif de mesures ( 22) est tel que les informations obtenues par les mesures et les paramètres sélectionnés sont fortement liées à un groupe commun de constituants fondamentaux chimiques et de structures de-la substance. 9 Appareil selon la revendication 8 carac- térisé en ce que le dispositif de mesures ( 22) consiste en un spectromètre aux infra-rouges. 10 Appareil selon l'une quelconque des revendications 6 à 9, caractérisé en ce que ledit dispositif de détermination, de mémorisation et d'u- tilisation consiste en un calculateur programmé ( 24). 11 Procédé d'évaluation des caractéristiques d'une substance consistant en un élément d'une classe de substancesà constituants multiples par référence à au moins un paramètre sélectionné, pour faciliter la détermination des possibilités d'exploitation des substances, procédé caractérisé en ce qu'il consiste à préparer des échantillons caractéristiques standard de chacune des substances multiples de ladite classe, à soumettre ( 22) lesdits échantillons caractéristiques standard à une série de mesures qui donnent des points de données influencés par le ou les paramètre(s) sélectionné(s), à analyser ( 24) les points de données obtenus dans ladite série de mesures par une analyse des facteurs pour en dériver des facteurs d'analyse et des facteurs introduits associés, à mettre en corrélation lesdits facteurs introduits avec des valeurs connues du ou des paramètre(s) sélectionné(s) pour les échantillons standard afin d'obtenir des coefficients de régression pour le ou chaque paramètre, à soumettre ( 22) un échantillon d'essai de la substance à évaluer à ladite série de mesures et à déterminer les facteurs introduits pour l'échantillon d'essai de chacun des facteurs d'analyse obtenus et à utiliser lesdits coefficients de régression calculés à partir des facteurs introduits pour l'échantillon d'essai une valeur prévue pour le ou chaque paramètre sélectionné de l'échantillon d'essai, de manière à caractériser la substance de l'échantillon d'essai et faciliter l'éta- blissement des possibilités d'exploitation de la substance. 12 Procédé selon la revendication 11, carac- térisé en ce que la série de mesures est telle que les informations obtenues à partir des mesures et des paramètres sélectionnés sont fortement liées à un groupe commun de constituants fondamentaux chimiques et de structure de la substance. 13 Procédé selon la revendication 12, carac- térisé en ce que la série de mesures consiste à obtenir un spectre aux infra-rouges. 14 Procédé selon l'une quelconque des revendications 1 à 13, caractérisé en ce que ladite mise en corrélation est effectuée par régression linéaire multiple des facteurs introduits, dérivés de ladite analyse des facteurs, par rapport auxdites valeurs connues. 15 Procédé selon l'une quelconque des revendications 10 à 14, caractérisé en ce que le ou chaque paramètre sélectionné est une propriété physique variable entre les substances de la classe. 16 Procédé selon l'une quelconque des revendications 11 à 13, caractérisé en ce que la classe des substances à constituants multiples est choisie dans le groupe comprenant le charbon, le schiste, le pétrole, les terrains, les minerais de métaux spécifiques comme le minerai de manganèse et la bauxite, des tissus végétaux ou animaux, verre, le caoutchouc, les matières plastiques, les peintures, les produits pharmaceutiques et pétroliers comme le mazout et des catégories spécifiques de produits alimentaires. 17 Appareil d'évaluation d'une caracté- ristique d'une substance, consistant en un élément d'une classe de substances à constituants multiples en référence à au moins un paramètre sélectionné pour faciliter la détermination des possibilités d'exploi- tation de la substance, appareil caractérisé en ce qu'il comporte un dispositif ( 22) destiné à soumettre des échantillons caractérisés standard de chacune de subs- tances multiples de ladite classe, à une série de mesures qui donnent des points de données multiples influencés par le ou les paramètre(s) sélectionné(s), un dispositif ( 24) d'analyse des points de données obtenus dans ladite série de mesures pour une analyse des facteurs pour en dériver les facteurs d'analyse et les facteurs introduits, un dispositif de mise en corrélation desdits facteurs introduits avec des valeurs connues du ou des paramètre(s) sélectionné(s) pour les échantillons standard àfin d'obtenir un coefficient de régression pour le ou chaque paramètre, un dispositif ( 22) pour soumettre un échantillon d'essai de la substance à caractériser à ladite série de mesures et pour déterminer les facteurs introduits pour l'échan- tillon d'essai de chacun des facteurs d'analyse dérivé et un dispositif pour utiliser lesdits coefficients de régression afin de calculer à partir des facteurs introduits pour l'échantillon d'essai une valeur prévue pour le ou chaque paramètre sélectionné de l'échantil- lon d'essai de manière à caractériser la substance de l'échantillon d'essai et de faciliter ainsi la déter- mination des possibilités d'exploitation de la substance. 18 Appareil selon la revendication 17, caractérisé en ce que lesdites mesures sont telles que les informations obtenues à partir des mesures et les paramètres sélectionnés sont fortement liées à un groupe commun de constituants fondamentaux chimiques et de structure de la substance. 19 Appareil selon la revendication 18, caractérisé en ce que la série de mesures consiste à obtenir un spectre en infra-rouges. Appareil selon l'une quelconque des revendications 17 à 19, caractérisé en ce que ledit dispositif de détermination, de mémorisation et d'utilisation consiste en un calculateur programmé ( 24). 21 Prbcédé de manipulation, comme une matière en masse, d'une substance qui est un élément d'une classe de substances à composants multiples ayant des propriétés communes identifiables, procédé caractérisé en ce qu'il consiste essentiellement à soumettre ( 91) des échantillons d'essai successifs de la substance à une série de mesures qui donne des points de données multiples influencés par au moins un paramètre sélectionné, à déterminer ( 93) à partir des points de données, les facteurs introduits pour l'échantillon d'essai respectif de chacun des fac- teurs d'analyse prédéterminés multiples, à utiliser des coefficients de régression prédéterminés pour calculer à partir desdits facteurs introduits une valeur prévue pour le ou chaque paramètre sélectionné de l'échantillon d'essai respectif, à comparer la ou chaque valeur prévue avec un ou plusieurs points de réglage associés, et à commander ( 95) la constitution, ou l'élimination, ou les deux, de la substance en réponse à la sortie des comparaisons successives, dans lequel lesdits coefficients de régression ont été déterminés en mettant en corrélation des valeurs connues du ou de chaque paramètre sélectionné pour des échantillons caractérisés standard de chacune des susbtances multiples de ladite classe avec des facteurs introduits dérivés par analyse des facteurs de points de données multiples qui ont été obtenus en soumettant les échantillons caractérisés standard à ladite série de mesures et dans lequel lesdits facteurs d'analyse sont ceux produits par ladite analyse des facteurs. 22 Procédé selon la revendication 21, caractérisé en ce que la substance manipulée est mélangée à partir de sources en masses d'autres substances de ladite classe, ledit dispositif de commande ( 95) commandant les proportions relatives desdites autres substances dans le mélange. 23 Procédé selon la revendication 21,- caractérisé en ce que ladite commande consiste à déter- miner celle de plusieurs directions'alternées dans laquelle la substance est aiguillée. 24 Procédé selon l'une quelconque des revendications 21 à 23, caractérisé en ce que la substance est du charbon. Procédé selon l'une quelconque des. revendications 21 à 23, caractérisé en ce que la substance est un minerai d'un métal spécifique, comme du minerai de manganèse ou de la bauxite. 26 Procédé selon l'une quelconque des revendications 21 à 25, caractérisé en ce que la série de mesures est telle que les informations obtenues à partir des mesures et les paramètres sélec- tionnés sont fortement liées à un groupe commun de constituants fondamentaux chimiques et de structure de la substance. 27 Procédé selon la revendication 26, caractérisé en ce que la série de mesures consiste à obtenir un spectre en infra-rouges. 28 Procédé selon l'une quelconque des revendications 21 à 27, caractérisé en ce que ladite mise en corrélation est effectuée par régression linéaire multiple des facteurs introduits, dérivés par ladite analyse des facteurs par rapport auxdites valeurs connues. 29 Procédé selon l'une quelconque des revendications 21 à 28, caractérisé en ce que le ou chaque paramètre sélectionné est une propriété physique variable entre les substances de la classe. 30.Appareil de manipulation, comme une matière en masse, d'une substance qui consiste en un élément de classe de substances à constituants multiples ayant des propriétés communes identifiables, caractérisé en ce qu'il comporte un dispositif ( 91) destiné à soumettre des échantillons d'essai successifs de la substance d'une classe à des mesures qui donnent des points de données multiples influencés par au moins un paramètre sélectionné, un dispositif ( 93) destiné à déterminer à partir des points de données les facteurs introduits pour l'échantillon d'essai respectif de chacun des facteurs d'analyse prédéterminés multiples, un dispositif de mémorisation de coefficients prédé- terminés de régression, un dispositif pour utiliser lesdits coefficients de régression pour calculer à partir desdits facteurs introduits une valeur prévue pour le ou chaque paramètre sélectionné de l'échan- tillon d'essai respectif, un dispositif pour compa- rer la ou chaque valeur prévue avec un ou plusieurs points de réglage associés, un dispositif ( 94,95) relié audit dispositif de comparaisonet réagissant à celui- ci pour Soneader la constitution, ou l'élimination, ou les deux, de la substance, dans lequel lesdits coef- ficients de régression ont été déterminés en mettant en corrélation des valeurs connues du ou de chaque paramètre sélectionné pour des échantillons caracté- risés standard de chacune des substances multiples de ladite classe, avec des facteurs introduits dérivés par une analyse des facteurs de points de données multiples qui ont été obtenus en soumettant les échan- tillons caractérisés standard à ladite série de mesures et dans lequel lesdits facteurs d'analyse sont ceux obtenus par ladite analyse des facteurs. 31 Appareil selon la revendication 30, caractérisé en ce que ledit dispositif de commande ( 95) consiste en une installation de mélange destinée à mélanger ladite substance à partir de sources de masses d'autres substances de ladite classe, ladite installation réagissant à la sortie desdites comparai- sons successives en commandant la proportion relative desdites autres substances dans le mélange. 32 Appareil selon la revendication 30, caractérisé en ce que ledit dispositif de commande consiste en une installation d'aiguillage ( 94) réagissant à la sortie des comparaisons successives déterminant celles parmi plusieurs directions alternées dans lequel la substance est aiguillée. 33 Appareil selon l'une quelconque des revendications 30 à 32, caractérisé en ce que ledit dispositif de mesure ( 91) consiste en un spectromètre tel que les informations obtenues à partir des mesures et des paramètres sélectionnés sont fortement liées à un groupe commun de constituants fondamentaux chimiques et de structure de la substance. 34 Appareil selon la revendication 33,- caractérisé en ce que la série dé mesures consiste à obtenir un spectre en infra-rouges. 35 Appareil selon l'une quelconque des revendications 30 à 34, caractérisé en ce que ledit dispositif de détermination, de mémorisation, d'utilisa- tion et de comparaison consiste en un calculateur programmé ( 93).