Brevet FR3082035A1 — publié le 20191206

La présente invention concerne le domaine de la prédiction de la fréquence de résonance future d'un catalyseur de réduction sélective des oxydes d'azote (SCR), qui est représentative d'une concentration d'un agent réducteur à l'intérieur du SCR. Plus précisément, elle concerne des modèles d'apprentissage automatique entrainés, des procédés, des appareils et un ensemble de programmes informatiques permettant de prédire une telle fréquence de résonance. L'amélioration de la qualité de l'air dans les grandes agglomérations des pays industrialisés passe par une diminution des concentrations d'oxydes d'azote (NOx) et donc de leurs émissions. La part du transport étant très importante sur les émissions de NOx, les législateurs ont imposé aux véhicules automobiles des normes de plus en plus sévères. Ainsi, il est connu d'utiliser des techniques de réduction catalytique comme la réduction catalytique sélective (SCR pour Le SCR est une technique de post-traitement des gaz d'échappement qui consiste à réduire sélectivement les NOx en azote par injection continue d'un agent réducteur spécifique en présence d'un catalyseur. En pratique, l'agent réducteur utilisé consiste en une solution aqueuse d'urée qui, lorsqu'elle subit une thermolyse suivie d'une hydrolyse, se décompose en ammoniac et en dioxyde de carbone. Par la suite, en réaction avec l'ammoniac, les molécules NOx présentent à l'intérieur du SCR, sont transformées en azote et en vapeur d'eau, avant la mise à l'atmosphère. Toutefois, l'injection en continu d'une trop grande quantité d'agent réducteur peut provoquer la formation surabondante d'ammoniac dans le SCR par rapport à la quantité de molécules de NOx à traiter. Ainsi, une telle surabondance d'ammoniac peut se retrouver dans les émissions de gaz en sortie du SCR lors de la mise à l'atmosphère (« ammonia slip » en langue anglaise). Or, il est connu que l'exposition à l'ammoniac peut affecter le système respiratoire humain tout en irritant et en enflammant les voies respiratoires. Il est donc nécessaire de pouvoir déterminer la concentration d'ammoniac 30 présente à l'intérieur du SCR afin de commander, de manière appropriée, l'injection continue de l'agent réducteur. La présente invention vise donc à résoudre les inconvénients précités. Pour cela, dans un premier aspect de l'invention, l'invention propose un modèle d'apprentissage automatique entrainé pour prédire fréquence de résonance future d'un 35 catalyseur de réduction sélective des oxydes d'azote (SCR). Selon l'invention, la 2 fréquence de résonance est représentative d'une concentration d'un agent réducteur à l'intérieur du SCR. Dans un deuxième aspect de l'invention, il est proposé un procédé de prédiction de la fréquence de résonance future d'un SCR à partir du modèle 5 d'apprentissage automatique &drainé du premier aspect de l'invention. Dans un troisième aspect de l'invention, il est proposé un procédé de prédiction de la concentration future d'un agent réducteur dans un SCR à partir des étapes de procédé du deuxième aspect de l'invention. Dans un quatrième aspect de l'invention, il est proposé un appareil pour prédire la fréquence de résonance future d'un SCR à partir des étapes de procédé du deuxième aspect de l'invention. Dans un cinquième aspect de l'invention, il est proposé un appareil pour prédire la concentration future d'un agent réducteur dans un SCR à partir des étapes de procédé du troisième aspect de l'invention. 15 Enfin, dans un sixième aspect de l'invention, il est proposé un appareil pour commander l'ajout d'un agent réducteur dans une ligne d'échappement à partir des appareils des quatrième et cinquième aspects de l'invention. Ainsi, l'invention se rapporte à un modèle d'apprentissage automatique entrainè pour prédire une fréquence de résonance future d'un catalyseur de réduction 20 sélective des oxydes d'azote (SCR), la fréquence de résonance étant représentative d'une concentration d'un agent réducteur à l'intérieur du SCR, le SCR faisant partie d'un système de post-traitement d'un écoulement de gaz d'échappement d'un moteur a combustion interne dont est pourvu un véhicule automobile, le système de post-traitement comprenant l'agent réducteur prévu pour être ajouté à l'écoulement de gaz 25 d'échappement en amont du SCR. Le modèle d'apprentissage automatique entrainé est obtenu selon les étapes suivantes acquérir à chacun des instants d'acquisition d'une pluralité d'instants d'acquisition successifs, pour chacun parmi une pluralité de véhicules automobiles d'entraînement comprenant le moteur à combustion interne en fonctionnement et le SCR, une fréquence de résonance du SCR, des caractéristiques du moteur à combustion interne et des caractéristiques du SCR, - calculer à chaque instant d'acquisition, pour chacun parmi la pluralité de véhicules automobiles d'entraînement, des premières grandeurs mathématiques à partir d'une pluralité de caractéristiques du moteur à combustion interne et d'une pluralité de caractéristiques du SCR, acquises à des instants d'acquisition compris dans une période de temps prédéterminée précédant 'instant d'acquisition courant, 3 - créer, pour chacun parmi la pluralité de véhicules automobiles d'entraînement, un vecteur caractéristique à partir des caractéristiques du moteur à combustion interne, des caractéristiques du SCR et des premières grandeurs mathématiques, - associer à chaque instant d'acquisition, pour chacun parmi la pluralité de véhicules 5 automobiles d'entraînement, le vecteur caractéristique avec la fréquence de résonance du SCR, de sorte à obtenir des premières variables de modèle d'apprentissage automatique, et - entraîner un modèle d'apprentissage automatique pour prédire sur un horizon temporel futur inférieur ou égal à la période de temps prédéterminée, une 10 fréquence de résonance future du SCR faisant partie du système de post- traitement de l'écoulement de gaz d'échappement du moteur à combustion interne d'un véhicule automobile, à partir d'un algorithme d'apprentissage automatique et des premières variables de modèle d'apprentissage automatique. Selon un premier mode de réalisation, le modèle d'apprentissage automatique 15 entrainé est en outre obtenu selon les étapes suivantes - acquérir à chaque instant d'acquisition, pour chacun parmi la pluralité de véhicules automobiles d'entraînement, des caractéristiques des fluides s'écoulant dans le système de post-traitement, - calculer à chaque instant d'acquisition, pour chacun parmi la pluralité de véhicules 20 automobiles d'entraînement, des deuxièmes grandeurs mathématiques à partir d'une pluralité de caractéristiques des fluides s'écoulant dans le système de post traitement, acquises à des instants d'acquisition compris dans une période de temps prédéterminée précédant l'instant d'acquisition courant, - ajouter, pour chacun parmi la pluralité de véhicules automobiles d'entraînement, 25 les deuxièmes grandeurs mathématiques au vecteur caractéristique. Selon un deuxième mode de réalisation, les premières grandeurs mathématiques et/ou les secondes grandeurs mathématiques comprennent un ou plusieurs gradients et/ou moyennes glissantes, calculés sur tout ou partie de la période de temps prédéterminée. 30 Selon un troisième mode de réalisation, l'algorithme d'apprentissage automatique est basé sur la méthode des forêts d'arbres décisionnels ou la méthode de réseau de neurones. L'invention concerne aussi un procédé de prédiction de la fréquence de résonance future d'un catalyseur de réduction sélective des oxydes d'azote (SCR), la 35 fréquence de résonance étant représentative d'une concentration d'un agent réducteur à l'intérieur du SCR, le SCR faisant partie d'un système de post-traitement d'un écoulement de gaz d'échappement d'un moteur à combustion interne dont est pourvu un véhicule 4 automobile, le véhicule automobile comprenant un bus de communication de données, couplé à une pluralité de capteurs de l'état de fonctionnement du moteur à combustion interne et du SCR. Le procédé comprend les étapes suivantes : - acquérir à chacun des instants d'acquisition d'une pluralité d'instants d'acquisition 5 successifs, des caractéristiques du moteur à combustion interne et des caractéristiques du SCR à partir du bus de communication de données, - calculer à l'instant d'acquisition courant, des premières grandeurs mathématiques à partir d'une pluralité de caractéristiques du moteur à combustion interne et d'une pluralité de caractéristiques du SCR, acquises à des instants d'acquisition compris /0 dans une période de temps prédéterminée précédant l'instant d'acquisition courant, - créer un vecteur caractéristique courant à partir des caractéristiques du moteur à combustion interne, des caractéristiques du SCR et des premières grandeurs mathématiques, 15 - déterminer une fréquence de résonance future du SCR sur un horizon temporel futur inférieur ou égal à la période de temps prédéterminée, à partir du vecteur caractéristique courant et d'un modèle d'apprentissage automatique entrainé selon le premier aspect de l'invention. Selon un premier mode de réalisation, le bus de communication de données 20 est en outre couplé à une pluralité de capteurs de l'état de fluides s'écoulant dans le système de post-traitement, le procédé comprenant en outre les étapes suivantes - acquérir à l'instant d'acquisition courant, des caractéristiques des fluides s'écoulant dans le système de post-traitement, - calculer à l'instant d'acquisition courant, des deuxièmes grandeurs mathématiques 25 à partir d'une pluralité de caractéristiques des fluides s'écoulant dans le système de post-traitement, acquises à des instants d'acquisition compris dans une période de temps prédéterminée précédant l'instant d'acquisition courant, - ajouter les deuxièmes grandeurs mathématiques au vecteur caractéristique courant. 30 Selon un deuxième mode de réalisation, le bus de communication de données est en outre couplé à un capteur de la fréquence de résonance du SCR, le procédé comprenant en outre les étapes suivantes : - acquérir à l'instant d'acquisition courant, la fréquence de résonance du SCR à partir du bus de communication de données, 35 - associer à l'instant d'acquisition courant, le vecteur caractéristique courant avec la fréquence de résonance acquise du SCR, de sorte à obtenir des secondes variables de modèle d'apprentissage automatique, et 5 - entraîner le modèle d'apprentissage automatique entrainé selon le premier aspect de l'invention, à partir d'un algorithme d'apprentissage automatique et des secondes variables de modèle d'apprentissage automatique. L'invention concerne aussi un procédé de prédiction de la concentration future 5 d'un agent réducteur dans un catalyseur de réduction sélective des oxydes d'azote (SCR) faisant partie d'un système de post-traitement d'un écoulement de gaz d'échappement d'un moteur à combustion interne dont est pourvu un véhicule automobile. Le procédé comprend les étapes suivantes - lorsque le moteur à combustion interne est en fonctionnement, prédire une 10 fréquence de résonance future du SCR selon deuxième aspect de l'invention, - déterminer la concentration future de l'agent réducteur à l'intérieur du SCR à partir d'une base de données prédéterminée, mettant en correspondance la fréquence de résonance du SCR avec la concentration d'agent réducteur à l'intérieur du SCR. /5 L'invention concerne aussi un appareil pour prédire la fréquence de résonance future d'un catalyseur de réduction sélective des oxydes d'azote (SCR), la fréquence de résonance étant représentative d'une concentration d'un agent réducteur à l'intérieur du SCR, le SCR faisant partie d'un système de post-traitement d'un écoulement de gaz d'échappement d'un moteur à combustion interne dont est pourvu un véhicule 20 automobile, le véhicule automobile comprenant un bus de communication de données, couplé à une pluralité de capteurs de l'état de fonctionnement du moteur à combustion interne, du SCR et de l'état de fluides s'écoulant dans le système de post-traitement L'appareil comprend - une mémoire pour stocker des caractéristiques du moteur à combustion interne, 25 des caractéristiques du SCR, des caractéristiques des fluides s'écoulant dans le système de post-traitement et des caractéristiques des fluides s'écoulant autour du moteur à combustion interne et/ou du système de post-traitement, - une unité de commande électronique (ECU) couplée à la mémoire, l'unité de commande électronique étant configurée pour exécuter des instructions pour 30 mettre en oeuvre un procédé selon deuxième aspect de l'invention. L'invention concerne aussi un appareil pour prédire la concentration future d'un agent réducteur dans un catalyseur de réduction sélective des oxydes d'azote (SCR) faisant partie d'un système de post-traitement d'un écoulement de gaz d'échappement d'un moteur à combustion interne dont est pourvu un véhicule automobile, le véhicule 35 automobile comprenant un bus de communication de données, couplé à une pluralité de capteurs de l'état de fonctionnement du moteur à combustion interne, du SCR et de l'état de fluides s'écoulant dans le système de post-traitement. L'appareil comprend : 6 - une mémoire pour stocker une fréquence de résonance future du SCR obtenue selon le deuxième aspect de l'invention et une base de données prédéterminée, mettant en correspondance la fréquence de résonance du SCR avec la quantité d'agent réducteur à l'intérieur du SCR, 5 - une unité de commande électronique (ECU) couplée à la mémoire, l'unité de commande électronique étant configurée pour exécuter des instructions pour mettre en oeuvre un procédé selon le troisième aspect de l'invention. Selon un mode de réalisation, l'unité de commande est en outre configurée pour: 10 - commander l'ajout d'un agent réducteur en fonction de la fréquence de résonance future prédite ou de la concentration future d'agent réducteur prédite, et arrêter l'ajout l'agent réducteur lorsque la fréquence de résonance prédite est au-delà d'un premier seuil prédéterminé ou la concentration future d'agent réducteur prédite est au-delà d'un deuxième seuil prédéterminé. 15 D'autres caractéristiques et avantages de l'invention seront mieux compris à la lecture de la description qui va suivre et en référence aux dessins annexes, donnés à titre illustratif et nullement limitatif : - La figure I représente, sous forme graphique, l'influence de l'ammoniac sur les NOx dans un SCR. 20 - Les figures 2a et 2b représentent respectivement, sous forme graphique, l'évolution de la fréquence de résonance, du SCR utilisé dans la figure I et l'évolution de la masse d'ammoniac à l'intérieur du SCR utilisé dans la figure 1. - La figure 3 représente, sous forme graphique, les corrélations entre 25 l'évolution de la fréquence de résonance de la figure 2a et l'évolution de la masse d'ammoniac de la figure 2, - La figure 4 représente le principe général de l'entrainemen d'un modèle d'apprentissage automatique, selon l'invention. - La figure 5 représente un procédé d'obtention d'un modèle 30 d'apprentissage automatique entrainé, selon l'invention. - La figure 6 représente un procédé d'utilisation du modèle d'apprentissage automatique entrainé dans la figure 5. - La figure 7 représente un appareil de prédiction selon une mise en oeuvre de l'invention. 35 7 Pour des raisons de clarté, les éléments représentés ne sont pas nécessairement représentés à la même échelle, les uns par rapport aux autres, sauf mention contraire. Le principe général de l'invention est basé sur l'observation de corrélations 5 entre la fréquence de résonance d'un catalyseur de réduction sélective (SCR) des oxydes d'azote (NOx) d'un véhicule automobile et la concentration d'ammoniac présente à l'intérieur du SCR. Ainsi, en mesurant la fréquence de résonance d'un SCR, il est possible de déduire la masse d'ammoniac présente à l'intérieur du SCR. Par la suite, cette information peut être utilisée pour réguler le dosage de l'agent réducteur afin de réduire 10 voire supprimer la surabondance d'ammoniac en sortie du SCR. Pour arriver à cette conclusion, de nombreuses expérimentations ont été réalisées. L'une d'entre elles est illustrée dans la figure 1. La figure 1 montre l'évolution dans le temps des concentrations de NOx et d'ammoniac, contenues dans les gaz circulants dans le SCR. Le temps figure en abscisse 110 et est exprimé en secondes 15 tandis que la concentration de NOx figure en ordonnée 120 et est exprimée en partie par million (ppm). On observe également quatre courbes 130, 140, 150 et 160 illustrant les concentrations de NOx et d'ammoniac en entrée et sortie du SCR. La courbe 130 correspond à la concentration de NOx en entrée du SCR. Dans l'expérimentation de la figure 1, la courbe 130 est constante, ce qui signifie que la quantité de NOx en entrée du 20 SCR est constante pendant toute l'expérimentation. La courbe 140 correspond à la concentration d'ammoniac en entrée du SCR. Comme indiqué plus haut, l'ammoniac est obtenu, en entrée du SCR, suite à une thermolyse suivie d'une hydrolyse d'un agent réducteur, tel que l'urée. La courbe 150 correspond à la concentration de NOx en sortie du SCR. La courbe 160 correspond à la concentration d'ammoniac en sortie du SCR. 25 Dans l'expérimentation de la figure 1, dans une première phase temporelle 10, comprise entre 0 seconde et environ 110 secondes, on n'observe pas d'ammoniac en entrée du SCR, car la courbe 140 y est nulle. Cela signifie que l'agent réducteur n'a pas été injecté dans la ligne d'échappement débouchant sur le SCR. Dans ce cas, on observe que les courbes 130 et 150 sont sensiblement identiques. Cela signifie 30 qu'en l'absence d'ammoniac en entrée du SCR, la concentration de NOx en entrée du SCR est sensiblement égale à la concentration de NOx en sortie du SCR. En outre, on note que la courbe 160 est sensiblement nulle. Dans une deuxième phase temporelle 20 de la figure 1, comprise entre environ 110 secondes et environ 320 secondes, on observe en entrée du SCR, une 35 concentration continue d'ammoniac de l'ordre de 580 ppm. Cela signifie que l'agent réducteur a été injecté dans la ligne d'échappement débouchant sur le SCR. Dans ce cas, on observe que la courbe 150 décroît sensiblement et régulièrement par rapport à la 8 courbe 130. Cela signifie qu'en présence d'ammoniac en entrée du SCR, la concentration de NOx en sortie du SCR décroît sensiblement par rapport à la concentration de NOx en entrée du SCR. En outre, on note que la courbe 160 est sensiblement nulle. Cela signifie que l'ammoniac présenté en entrée du SCR est entièrement consommé lors de la 5 réduction des NOx. Dans une troisième phase temporelle 30 de la figure 1, comprise entre environ 320 secondes et environ 1120 secondes, on observe en entrée du SCR, une concentration continue d'ammoniac de l'ordre de 710 ppm. Cela signifie que la quantité d'agent réducteur injectée dans la ligne d'échappement débouchant sur le SCR a été 10 augmentée par rapport à la deuxième phase temporelle 20. Dans ce cas, on observe que la courbe 150 continue de décroître sensiblement et régulièrement par rapport à la courbe 130, jusqu'à devenir nulle aux alentours de 600 secondes. Cela signifie que la concentration d'ammoniac à l'intérieur du SCR permet de réduire et faire disparaître les NOx présentés en entrée du SCR. En outre, on note que la courbe 160 est sensiblement 15 nulle jusqu'à environ 780 secondes. En effet, au moins une très grande partie de l'ammoniac en entrée du SCR est consommée lors de la réduction des NOx. En outre, il est connu que l'excédent d'ammoniac éventuel est stocké dans le SCR afin d'éviter les fuites d'ammoniac e, ammonia slip » en langue anglaise). Toutefois, on note entre environ 780 secondes et 1120 secondes, que la courbe 160 commence à croître alors 20 que les NOx ont été complètement réduits dans le SCR. Cela signifie que la capacité maximale de stockage d'ammoniac dans le SCR a été dépassée, de sorte que la concentration d'ammoniac en sortie du SCR croît sensiblement. Dit autrement, on se trouve dans une situation dans laquelle tous les NOx ont été réduits alors qu'il reste de l'ammoniac non consommé et impossible à stocker dans le SCR. Cette concentration 25 d'ammoniac non consommée et non stockée dans le SCR se retrouve alors en sortie du SCR pour ensuite déboucher à l'atmosphère. La figure 2b, qui sera décrite ci-après. montre l'évolution dans le temps de la concentration massique d'ammoniac à l'intérieur du SCR. Enfin, dans une quatrième et dernière phase temporelle 40 de la figure 1, à 30 partir d'environ 1120 secondes jusqu'à au-delà, on observe en entrée du SCR une réduction totale de la concentration d'ammoniac. Cela signifie que l'on a arrêté d'injecter l'agent réducteur dans la ligne déchappernent débouchant sur le SCR. Dans ce cas, on observe que la courbe 150 croît sensiblement et régulièrement jusqu'à devenir sensiblement identique à la courbe 130. En outre, la courbe 160 décroît sensiblement 35 jusqu'à devenir nulle. Cela signifie que l'on se retrouve peu à peu dans la configuration de première phase temporelle 10. 9 En parallèle de l'expérimentation de la figure 1, l'inventeur a eu l'idée d'observer le comportement de la fréquence de résonance du SCR, puisque ce dernier se comporte comme une cavité résonante. Comme le SCR présente une cavité résonante sensiblement cylindrique, on pourra choisir d'exciter dans la cavité le mode TE , qui 5 représente le mode fondamental pour une telle cavité. En pratique, deux antennes hyperfréquences ont été positionnées de manière appropriée à l'intérieur du SCR. Ensuite, l'une des antennes hyperfréquence a été configurée pour diriger une onde électromagnétique à la fréquence de résonance du SCR, tandis que l'autre antenne hyperfréquence a été configurée pour recevoir une ou plusieurs répliques de l'onde 10 électromagnétique émise. Ainsi, il a été observé une variation de la fréquence de résonance du SCR au cours de l'expérimentation de la figure 1. En outre, il a été observé que cette variation de la fréquence de résonance du SCR est fortement corrélée avec la concentration d'ammoniac à l'intérieur du SCR. Ces observations sont illustrées dans les figures 2a et 2b. La figure 2a montre l'évolution dans le temps de la fréquence de 15 résonance du SCH. Dans la figure 2a, le temps figure en abscisse 110 comme dans la figure 1 tandis que la fréquence de résonance figure en ordonnée 170 et est exprimée en GHz. La figure 2b montre l'évolution dans le temps de la concentration massique d'ammoniac à l'intérieur du SCR. Dans la figure 2b, le temps figure en abscisse 110 comme dans la figure 1 tandis que la concentration massique figure en ordonnée 180 et 20 est exprimée en gramme par litre (g/1). Ainsi, selon les figures 2a et 2b, il est clair que la fréquence de résonance baisse proportionnellement avec l'augmentation de la concentration d'ammoniac à l'intérieur du SCR. En outre, la forte corrélation entre la fréquence de résonance du SCR et la concentration d'ammoniac à l'intérieur du SCR, est illustrée dans figure 3. Dans la figure 3, la concentration massique d'ammoniac figure en 25 abscisse 180 tandis que la fréquence de résonance figure en ordonnée 170. Par ailleurs, comme on peut mesurer les concentrations d'ammoniac à l'intérieur du SCR, il est alors possible de contrôler, en fonction de la fréquence de résonance, l'injection d'agent réducteur dans la ligne d'échappement de manière à transformer tous les NOx tout en minimisant la surabondance d'ammoniac en sortie du 30 SCR. Ainsi, il est possible de réduire, voire supprimer la surabondance d'ammoniac en sortie du SCH. Ces observations ont conduit l'inventeur à envisager l'utilisation de l'apprentissage automatique ( ), en langue anglaise) pour créer un modèle d'apprentissage automatique pour prédire la fréquence de résonance d'un SCR. 35 Dans l'invention, le modèle d'apprentissage automatique entrainé est un modèle dit prédictif dans lequel on découvre des corrélations significatives dans un jeu d'observations passées et dans lequel on cherche à généraliser ces corrélations à des 10 cas non encore observés. À ce titre, le modèle d'apprentissage automatique entrainé selon l'invention se distingue des modèles dits explicatifs dans lesquels on cherche à comprendre le mécanisme causal qui sous-tend le phénomène à prédire. En outre. le modèle d'apprentissage automatique entrainé selon l'invention est 5 obtenu selon une démarche d'apprentissage dite supervisée dans laquelle les observations passées sont « labélisées ». En pratique, des observations sont dites « labélisées » lorsque chacune d'entre elles est accompagnée d'un label qui identifie le phénomène à prédire. Dans ce cadre, le modèle d'apprentissage automatique entrainé se comporte 10 alors comme un filtre dont les paramètres de transfert sont ajustés à partir de couples entrée/sortie présentés et où l'entrée correspond aux données relatives au moteur à combustion interne et du SCR d'un véhicule automobile et la sortie correspond à la fréquence de résonance du SCR. Dans un souci de précision, on notera que la notion de paramètres de 15 transfert d'un filtre, telle qu'utilisée ci-dessus pour illustrer les effets du comportement couple moteur à combustion interne/SCR du véhicule automobile sur la fréquence de résonance du SCR, constitue ce que l'on appelle la rétroaction (« feedback », en langue anglaise) qui est obtenue dans le cadre de l'optimisation d'un algorithme d'apprentissage supervisé. Dans une telle optimisation, on calcule le gradient de la fonction de coût 20 choisie selon chaque entrée du système en fonction des entrées/sorties présentées dans le but d'ajuster les paramètres de transfert. La figure 4 illustre le principe général de l'entrainement d'un modèle d'apprentissage automatique. Dans la figure 4, des données brutes Di sont utilisées par un procédé 200 pour obtenir un modèle d'apprentissage automatique entrainé 300. 25 La figure 5 illustre le procédé 200 d'obtention du modèle d'apprentissage automatique entrainé 300, selon de l'invention. Le procédé 200 nécessite une pluralité (non représentée) de véhicules automobiles d'entrainement, comprenant chacun un moteur à combustion interne en fonctionnement et un SCR. Le SCR fait partie d'un système de post-traitement d'un 30 écoulement de gaz d'échappement de chaque véhicule automobile d'entrainement. En outre, chaque véhicule automobile d'entrainement comprend un bus de communication de données, par exemple, de type CAN (« Controller Area Network », en langue anglaise) ou FlexRay. Le bus de communication de chaque véhicule automobile d'entrainement est couplé à une pluralité de capteurs de l'état de fonctionnement du moteur à combustion 35 interne et du SCR. Dans un exemple, les capteurs de l'état de fonctionnement du moteur à combustion interne d'un véhicule automobile d'entrainement peuvent être choisis parmi les capteurs suivants capteur de la vitesse de rotation du moteur, capteur de la valeur de 11 consigne du couple moteur, capteur du couple moteur, capteur du régime moteur, capteur de débit de carburant du moteur, capteur de température du liquide de refroidissement du moteur ou une combinaison de ceux-ci. Dans un autre exemple, les capteurs de l'état de fonctionnement du SCR d'un véhicule automobile d'entrainement peuvent être choisis 5 parmi les capteurs suivants : capteur de la température de surface du SCR en une ou plusieurs positions le long de la surface du SCR, capteur du flux volumique du SCR ou une combinaison de ceux-ci. Dans l'exemple de la figure 5, le procédé 200 consiste tout d'abord à acquérir à l'étape 210, à chacun des instants d'acquisition d'une pluralité d'instants d'acquisition 10 successifs, pour chacun parmi une pluralité de véhicules automobiles d'entraînement comprenant le moteur à combustion interne en fonctionnement et le SCR, une fréquence de résonance du SCR, des caractéristiques du moteur à combustion interne et des caractéristiques du SCR, Dans un exemple de l'étape 210, les instants d'acquisition successifs sont espacés les uns des autres d'une durée T, par 15 exemple 100 ms, 200 ms, 500 ms ou 1 s. Dans un autre exemple, les instants d'acquisition successifs sont espacés les uns des autres d'une durée aléatoire. En effet, dans cet exemple, on considère que les différents capteurs du véhicule automobile d'entrainement émettent des messages sur le bus de communication de données à une fréquence répondant à leurs besoins. Dans ce cas, le procédé 200 comprend une étape 20 consistant à écouter les messages émis sur le bus de communication de données. Dans l'étape de cet exemple, il sera nécessaire de réaliser un traitement postérieur des données recueillies du bus de communication de données afin de rectifier la distribution temporelle des messages observés, et ce, afin que la distribution temporelle des messages observés soit régulièrement espacée dans le temps, par 25 exemple 100 ms, 200 ms, 500 ms ou 1 s. Par exemple, on pourra réaliser des interpolations ou calculer des moyennes adéquates pour obtenir une valeur représentative des messages observés dans l'intervalle de temps souhaité. Ensuite, on calcule à l'étape 220, à chaque instant d'acquisition, pour chacun parmi la pluralité de véhicules automobiles d'entraînement, des premières grandeurs 30 mathématiques à partir d'une pluralité de caractéristiques du moteur à combustion interne et d'une pluralité de caractéristiques du SCR, acquises à des instants d'acquisition compris dans une période de temps prédéterminée précédant l'instant d'acquisition courant. Dans un exemple de l'étape 220, les premières grandeurs mathématiques 35 sont obtenues à partir d'une fonction mathématique choisie parmi : racine carrée, puissance, logarithme, exponentiel, gradient, moyenne glissante ou une combinaison de celles-ci. Toutefois, d'autres fonctions mathématiques peuvent être envisagées. 12 Dans un autre exemple de l'étape 220, la période de temps prédéterminée est choisie par les valeurs suivantes : 2 s, 5 s, 10 s, 15 s, 30 s ou 60 s. Par ailleurs, on crée à l'étape 230, pour chacun parmi la pluralité de véhicules automobiles d'entraînement, un vecteur caractéristique à partir des caractéristiques du 5 moteur à combustion interne> des caractéristiques du SCR et des premières grandeurs mathématiques. Puis, on associe à l'étape 240, à chaque instant d'acquisition, pour chacun parmi la pluralité de véhicules automobiles d'entraînement, le vecteur caractéristique avec la fréquence de résonance du SCR, de sorte à obtenir des premières variables de modèle 10 d'apprentissage automatique. Enfin, on entraîne à l'étape 250, un modèle d'apprentissage automatique pour prédire sur un horizon temporel futur inférieur ou égal à la période de temps prédéterminée> une fréquence de résonance future du 8CF1 faisant partie du système de post-traitement de l'écoulement de gaz d'échappement du moteur à combustion interne 15 d'un véhicule automobile, à partir d'un algorithme d'apprentissage automatique et des premières variables de modèle d'apprentissage automatique. Dans une mise en oeuvre particulière, l'horizon temporel futur prédéterminé est inférieur ou égal à la période de temps prédéterminée. Dans l'étape 250, on réalise l'apprentissage du modèle d'apprentissage 20 automatique en fournissant au modèle d'apprentissage automatique un jeu de données d'apprentissage ( , en langue anglaise) et Y correspond à une variable prédite (« output feature », en langue anglaise). Dans l'invention, le jeu de données d'apprentissage est déterminé à partir des 25 premières variables de modèle d'apprentissage automatique. En pratique, un couple (X. Y) est défini de telle sorte que la variable prédictive X comprend le vecteur caractéristique des premières variables de modèle d'apprentissage automatique et la variable prédite Y comprend la fréquence de résonance du SCR du véhicule automobile d'entraînement, des premières variables de modèle d'apprentissage automatique qui sont 30 associées à l'horizon temporel futur prédéterminé. Pour illustrer l'étape 250, prenons un exemple dans lequel on considère que l'horizon temporel futur prédéterminé est fixé à 100 ms. Dans ce cas, pour chaque couple (X, Y), si la variable prédictive X comprend le vecteur caractéristique des premières variables de modèle d'apprentissage automatique associées à instant 35 d'acquisition t, alors la variable prédite Y comprendra la fréquence de résonance du SCR du véhicule automobile d'entraînement des premières variables de modèle d'apprentissage automatique qui sont associées à l'instant d'acquisition 14. 100 ms. 13 Prenons un autre exemple dans lequel on considère que l'horizon temporel futur prédéterminé est fixé à 250 ms. Dans ce cas, pour chaque couple (X, Y), si la variable prédictive X comprend le vecteur caractéristique des premières variables de modèle d'apprentissage automatique associées à instant d'acquisition t, alors la variable prédite Y 5 comprendra la fréquence de résonance du SCR du véhicule automobile d'entraînement des premières variables de modèle d'apprentissage automatique qui sont associées à l'instant d'acquisition t + 250 ms. On notera qu'il est envisagé crentrainer une pluralité de modèles d'apprentissage automatique entraîné 300 afin de prédire la fréquence de résonance 10 future du SCR d'un véhicule automobile comprenant le moteur à combustion interne utilisé par les véhicules automobiles d'entraînement, et ce, sur une pluralité d'horizons temporels futurs prédéterminés. Ainsi, par exemple, on pourra obtenir un premier modèle d'apprentissage automatique entraîné 300 sur un l'horizon temporel futur prédéterminé de 100 ms, un deuxième modèle d'apprentissage automatique entraîné 300 sur un 15 l'horizon temporel futur prédéterminé de 150 ms, un troisième modèle d'apprentissage automatique entraîné 300 sur un l'horizon temporel futur prédéterminé de 250 ms et un quatrième modèle d'apprentissage automatique entraîné 300 sur un l'horizon temporel futur prédéterminé de 500 ms, Dans cet exemple, chaque modèle d'apprentissage automatique entraîné 300 utilise alors, un jeu de données d'apprentissage différents, 20 dérivé des premières variables de modèle d'apprentissage automatique. Dans un exemple de l'étape 250, l'algorithme d'apprentissage automatique est basé sur la méthode des forêts d'arbres décisionnels (, REVENDICATIONS1. Modèle d'apprentissage automatique entrainé (300) pour prédire une fréquence de résonance future d'un catalyseur de réduction sélective des oxydes d'azote, SCR, la fréquence de résonance étant représentative d'une concentration d'un agent réducteur à l'intérieur du SCR, le SCR faisant partie d'un système de post-traitement d'un écoulement de gaz d'échappement d'un moteur à combustion interne dont est pourvu un véhicule automobile, le système de post-traitement comprenant l'agent réducteur prévu pour être ajouté à l'écoulement de gaz d'échappement en amont du SCR, le modèle d'apprentissage automatique entrainé étant obtenu selon les étapes suivantes : - acquérir (210) à chacun des instants d'acquisition d'une pluralité d'instants d'acquisition successifs, pour chacun parmi une pluralité de véhicules automobiles d'entraînement comprenant le moteur à combustion interne en fonctionnement et le SCR, une fréquence de résonance du SCR, des caractéristiques du moteur à combustion interne et des caractéristiques du SCR, - calculer (220) à chaque instant d'acquisition, pour chacun parmi la pluralité de véhicules automobiles d'entraînement, des premières grandeurs mathématiques à partir d'une pluralité de caractéristiques du moteur à combustion interne et d'une pluralité de caractéristiques du SCR, acquises à des instants d'acquisition compris dans une période de temps prédéterminée précédant l'instant d'acquisition courant, - créer (230), pour chacun parmi la pluralité de véhicules automobiles d'entraînement, un vecteur caractéristique à partir des caractéristiques du moteur à combustion interne, des caractéristiques du SCR et des premières grandeurs mathématiques, - associer (240) à chaque instant d'acquisition, pour chacun parmi la pluralité de véhicules automobiles d'entraînement, le vecteur caractéristique avec la fréquence de résonance du SCR, de sorte à obtenir des premières variables de modèle d'apprentissage automatique, et - entraîner (250) un modèle d'apprentissage automatique pour prédire sur un horizon temporel futur inférieur ou égal à la période de temps prédéterminée, une fréquence de résonance future du SCR faisant partie du système de post- traitement de l'écoulement de gaz d'échappement du moteur à combustion interne d'un véhicule automobile, à partir d'un algorithme d'apprentissage automatique et des premières variables de modèle d'apprentissage automatique. 15 2. Modèle d'apprentissage automatique entrainé selon la revendication 1, étant en outre obtenu selon les étapes suivantes : - acquérir (260) à chaque instant d'acquisition, pour chacun parmi la pluralité de véhicules automobiles d'entraînement, des caractéristiques des fluides 5 s'écoulant dans le système de post-traitement, - calculer (270) à chaque instant d'acquisition, pour chacun parmi la pluralité de véhicules automobiles d'entraînement, des deuxièmes grandeurs mathématiques à partir d'une pluralité de caractéristiques des fluides s'écoulant dans le système de post-traitement, acquises à des instants d'acquisition compris dans une 10 période de temps prédéterminée précédant l'instant d'acquisition courant, - ajouter (280), pour chacun parmi la pluralité de véhicules automobiles d'entraînement, les deuxièmes grandeurs mathématiques au vecteur caractéristique. 3. Modèle d'apprentissage automatique entrainé selon l'une quelconque des 15 revendications 1 à 2, dans lequel les premières grandeurs mathématiques et/ou les secondes grandeurs mathématiques comprennent un ou plusieurs gradients et/ou moyennes glissantes, calculés sur tout ou partie de la période de temps prédéterminée. 4. Modèle d'apprentissage automatique entrainé selon l'une quelconque des revendications 1 à 3, dans lequel l'algorithme d'apprentissage automatique est basé sur la 20 méthode des forêts d'arbres décisionnels ou la méthode de réseau de neurones. 5. Procédé de prédiction de la fréquence de résonance future d'un catalyseur de réduction sélective des oxydes d'azote, SCR, la fréquence de résonance étant représentative d'une concentration d'un agent réducteur à l'intérieur du SCR, le SCR faisant partie d'un système de post-traitement d'un écoulement de gaz d'échappement 25 d'un moteur à combustion interne dont est pourvu un véhicule automobile, le véhicule automobile comprenant un bus de communication de données, couplé à une pluralité de capteurs de l'état de fonctionnement du moteur à combustion interne et du SCR, le procédé comprenant les étapes suivantes : - acquérir (410) à chacun des instants d'acquisition d'une pluralité d'instants 30 d'acquisition successifs, des caractéristiques du moteur à combustion interne et des caractéristiques du SCR à partir du bus de communication de données, - calculer (420) à l'instant d'acquisition courant, des premières grandeurs mathématiques à partir d'une pluralité de caractéristiques du moteur à combustion interne et d'une pluralité de caractéristiques du SCR, acquises à des 16 instants d'acquisition compris dans une période de temps prédéterminée précédant l'instant d'acquisition courant, - créer (430) un vecteur caractéristique courant à partir des caractéristiques du moteur à combustion interne, des caractéristiques du SCR et des premières 5 grandeurs mathématiques, - déterminer (440) une fréquence de résonance future du SCR sur un horizon temporel futur inférieur ou égal à la période de temps prédéterminée, à partir du vecteur caractéristique courant et d'un modèle d'apprentissage automatique entrainé selon l'une quelconque des revendications 1 à 4. 10 6. Procédé de prédiction selon la revendication 5, dans lequel le bus de communication de données est en outre couplé à une pluralité de capteurs de l'état de fluides s'écoulant dans le système de post-traitement, le procédé comprenant en outre les étapes suivantes : - acquérir à l'instant d'acquisition courant, des caractéristiques des fluides 15 s'écoulant dans le système de post-traitement, - calculer à l'instant d'acquisition courant, des deuxièmes grandeurs mathématiques à partir d'une pluralité de caractéristiques des fluides s'écoulant dans le système de post-traitement, acquises à des instants d'acquisition compris dans une période de temps prédéterminée précédant l'instant 20 d'acquisition courant, - ajouter les deuxièmes grandeurs mathématiques au vecteur caractéristique courant. 7. Procédé de prédiction selon l'une quelconque des revendications 5 à 6, dans lequel le bus de communication de données est en outre couplé à un capteur de la 25 fréquence de résonance du SCR, le procédé comprenant en outre les étapes suivantes : - acquérir (450) à l'instant d'acquisition courant, la fréquence de résonance du SCR à partir du bus de communication de données, - associer (460) à l'instant d'acquisition courant, le vecteur caractéristique courant avec la fréquence de résonance acquise du SCR, de sorte à obtenir des 30 secondes variables de modèle d'apprentissage automatique, et - entraîner (470) le modèle d'apprentissage automatique entrainé (300) selon l'une quelconque des revendications 1 à 4, à partir d'un algorithme d'apprentissage automatique et des secondes variables de modèle d'apprentissage automatique. 17 8. Procédé de prédiction de la concentration future d'un agent réducteur dans un catalyseur de réduction sélective des oxydes d'azote, SCR, faisant partie d'un système de post-traitement d'un écoulement de gaz d'échappement d'un moteur à combustion interne dont est pourvu un véhicule automobile, le procédé comprenant les étapes suivantes : 5 - lorsque le moteur à combustion interne est en fonctionnement, prédire une fréquence de résonance future du SCR selon l'une quelconque des revendications 5 à 7, - déterminer la concentration future de l'agent réducteur à l'intérieur du SCR à partir d'une base de données prédéterminée, mettant en correspondance la 10 fréquence de résonance du SCR avec la concentration d'agent réducteur à l'intérieur du SCR. 9. Appareil pour prédire la fréquence de résonance future d'un catalyseur de réduction sélective des oxydes d'azote, SCR, la fréquence de résonance étant représentative d'une concentration d'un agent réducteur à l'intérieur du SCR, le SCR 15 faisant partie d'un système de post-traitement d'un écoulement de gaz d'échappement d'un moteur à combustion interne dont est pourvu un véhicule automobile, le véhicule automobile comprenant un bus de communication de données, couplé à une pluralité de capteurs de l'état de fonctionnement du moteur à combustion interne, du SCR et de l'état de fluides s'écoulant dans le système de post-traitement, l'appareil comprenant : 20 - une mémoire (510) pour stocker des caractéristiques du moteur à combustion interne, des caractéristiques du SCR, des caractéristiques des fluides s'écoulant dans le système de post-traitement et des caractéristiques des fluides s'écoulant autour du moteur à combustion interne et/ou du système de post-traitement, - une unité de commande électronique, ECU, (520) couplée à la mémoire, l'unité 25 de commande électronique étant configurée pour exécuter des instructions pour mettre en oeuvre un procédé selon l'une quelconque des revendications 5 à 7. 10. Appareil pour prédire la concentration future d'un agent réducteur dans un catalyseur de réduction sélective des oxydes d'azote, SCR faisant partie d'un système de post-traitement d'un écoulement de gaz d'échappement d'un moteur à combustion interne 30 dont est pourvu un véhicule automobile, le véhicule automobile comprenant un bus de communication de données, couplé à une pluralité de capteurs de l'état de fonctionnement du moteur à combustion interne, du SCR et de l'état de fluides s'écoulant dans le système de post-traitement, l'appareil comprenant : - une mémoire (510) pour stocker une fréquence de résonance future du SCR obtenue selon l'une quelconque des revendications 5 à 7 et une base de 18 données prédéterminée, mettant en correspondance la fréquence de résonance du SCR avec la quantité d'agent réducteur à l'intérieur du SCR, - une unité de commande électronique, ECU, (520) couplée à la mémoire, l'unité de commande électronique étant configurée pour exécuter des instructions pour 5 mettre en oeuvre un procédé selon la revendication 8. 11. Appareil selon l'une quelconque des revendications 9 à 10, dans lequel l'unité de commande est en outre configurée pour : - commander l'ajout d'un agent réducteur en fonction de la fréquence de résonance future prédite ou de la concentration future d'agent réducteur prédite, /0 et, - arrêter l'ajout l'agent réducteur lorsque la fréquence de résonance prédite est au-delà d'un premier seuil prédéterminé ou la concentration future d'agent réducteur prédite est au-delà d'un deuxième seuil prédéterminé.