FR 2981747 A1 20130426 FR 1159630 A 20111024 98174 7 PROCEDE ET APPAREIL DE CARACTERISATION D'UN FLUIDE HYDRAULIQUE L'invention porte sur un procédé de caractérisation d'un fluide hydraulique, et en particulier un procédé pour la détermination de l'état de 5 dégradation du fluide hydraulique (« huile ») de type ester phosphate contenu dans les circuits hydrauliques d'un avion. L'invention porte également sur un appareil pour la mise en oeuvre d'une telle méthode. Les avions, et notamment les avions de ligne, comprennent plusieurs circuits d'actionnement hydraulique (pour le levage du train 10 d'atterrissage, la commande des volets hypersustentateurs, etc.), contenant des huiles qui sont souvent de type ester phosphate. Ces huiles sont sujettes à diverses dégradations, notamment liées à l'absorption d'eau ou la présence de composés chlorés, qui affectent leurs propriétés physiques et physico-chimiques telles que la viscosité, la densité (masse volumique) et l'acidité. En 15 effet, les esters phosphates réagissent avec l'eau selon une réaction du type : Esters phosphates + eau 4--> Acide phosphorique + alcools. Une huile qui ne respecte certaines normes concernant les propriétés physico-chimiques évoquées précédemment doit être changée rapidement, car un avion dont l'huile n'est pas conforme peut être soumis à 2 0 une interdiction de voler. Un exemple de norme couramment utilisée pour la qualité d'une huile aéronautique ester phosphate est la suivante : - teneur en eau 5000 ppm (parts par million) - teneur en chlore ..200 ppm - indice d'acidité 1,5 mgKOH/g 25 - conductivité _ Ensuite, des techniques de régression multiple et/ou de classification peuvent être appliquées à ce vecteur pour quantifier les paramètres physico-chimiques de l'huile, ou pour déterminer directement sa conformité ou non-conformité à une norme prédéfinie. Ainsi, un objet de l'invention est un procédé de caractérisation d'un fluide hydraulique par application à un spectre d'un échantillon du fluide à caractériser d'une technique d'analyse statistique fonctionnelle pour déterminer une pluralité de grandeurs physico-chimiques dudit fluides. Selon différents modes de réalisation de l'invention : - Le procédé peut comprendre les étapes suivantes : a) l'acquisition d'un spectre d'un échantillon du fluide à caractériser ; b) le calcul, par une technique d'analyse statistique fonctionnelle, d'un vecteur de paramètres représentatifs dudit spectre ; et C) la détermination d'une pluralité de grandeurs physico- chimiques du fluide à caractériser à partir dudit vecteur de paramètres représentatifs dudit spectre. - Ladite technique d'analyse statistique peut être une analyse en composantes principales fonctionnelle régularisée. - L'application de ladite technique d'analyse statistique peut comprendre : le découpage dudit spectre en une pluralité de portions ; - le calcul, par analyse en composantes principales fonctionnelle, d'un vecteur de paramètres représentatifs de chaque dite portion ; et - la concaténation des vecteurs de paramètres ainsi obtenus. - Après l'application de ladite technique d'analyse 30 statistique, il peut être prévu de déterminer si ledit spectre doit être écarté par application de la méthode de Wilks audit vecteur de paramètres. - Ladite technique d'analyse statistique peut être mise en oeuvre en décomposant ledit spectre sur une base de fonctions propres déterminée à partir d'une base de données de spectres de référence. - Les valeurs desdites grandeurs physico-chimiques 5 peuvent être calculées par régression multivariée l'aide de coefficients de régression déterminée à partir d'une base de données de spectres de référence. - En variante ou en complément, le procédé peut comprendre également une opération de classification pour attribuer ledit 10 spectre à une classe d'échantillons, lesdits coefficients de régression dépendant de ladite classe. Le spectre dudit échantillon peut être ajouté à ladite ou au moins une dite base de données de spectres des référence. - Le procédé peut comporter le fractionnement de 15 l'échantillon à caractériser en une pluralité de sous-échantillons, l'acquisition de deux spectres d'absorption de chaque sous-échantillons de manière à obtenir une pluralité de paires de spectres, et la détermination de régions de confiance desdites grandeurs physico-chimiques par application d'un test circulaire sur les vecteurs de paramètres caractéristiques obtenus pour 20 lesdites paires de spectres. Ledit test circulaire peut comprendre la détermination d'un ellipsoïde de confiance de répétabilité et d'un ellipsoïde de confiance de reproductibilité, et la sélection des seules spectres caractérisés par une répétabilité et une reproductibilité considérées comme suffisantes. Ladite sélection des seuls spectres caractérisés par une répétabilité et une 25 reproductibilité considérées comme suffisantes peut être itérée. - Le procédé peut comporter également, préalablement à l'application de ladite technique d'analyse statistique, une étape de prétraitement dudit spectre comprenant la soustraction d'une moyenne lissée, calculée à partir d'une base de données de spectres de référence. 30 - Préalablement à l'application de ladite technique d'analyse statistique, il peut être prévu de déterminer si ledit spectre doit être écarté par mesure de l'aire sous-tendue par un pic ou massif prédéterminé du spectre. Ledit fluide hydraulique peut être type ester phosphate. Ledit spectre peut être un spectre d'absorption. En 5 particulier, ledit spectre d'absorption peut être ou comprendre un spectre d'absorption infrarouge. - Lesdites grandeurs physico-chimiques peuvent comprendre au moins un parmi : la teneur en eau, un indice d'acidité, la conductivité, la viscosité, la densité, la teneur en chlore. Plus particulièrement 10 elles peuvent comprendre la teneur en eau, un indice d'acidité, la conductivité, la viscosité et la densité. - Le spectre acquis peut être transmis, par l'intermédiaire d'un système de télécommunications, à un serveur qui met en oeuvre ladite technique d'analyse statistique. 15 - Ledit spectre peut être acquis au moyen d'un équipement embarqué sur un avion, relié à un circuit hydraulique de ce dernier. L'invention porte également sur l'application d'un tel procédé à la détermination de l'état de dégradation du fluide hydraulique de type ester phosphate d'un avion, ainsi que sur un appareil pour la mise en oeuvre d'un 20 tel procédé. D'autres caractéristiques, détails et avantages de l'invention ressortiront à la lecture de la description faite en référence aux dessins annexés donnés à titre d'exemple et qui représentent, respectivement : - La figure 1, le schéma d'un appareil pour la mise en 25 oeuvre d'un procédé selon un mode de réalisation de l'invention ; La figure 2, des spectres infrarouges d'absorption d'une pluralité d'échantillons d'une huile hydraulique de type ester phosphate ; - La figure 3, les mêmes spectres reconstitués après vectorisation ACPF ; et 30 - Les figures 4 à 7 des courbes de régression pour la teneur en eau, l'indice d'acidité, la conductivité et la teneur en chlore desdits échantillons. Le dispositif de la figure 1 comprend un récipient RE destiné à contenir un échantillon du fluide hydraulique à caractériser, typiquement d'une contenance de quelques centaines de millilitres. Le fluide est aspiré dans un conduit CE au moyen d'une pompe volumétrique P, et amené dans un spectromètre infrarouge SP. Il peut s'agir par exemple d'un spectromètre infrarouge à transformé de Fourier du type à réflexion totale atténuée (FTIRATR), par exemple le spectromètre Alpha de la société Bruker. Un tel spectromètre comprend un cristal CR transparent à l'infrarouge, dont une surface est mise en contact avec le fluide. Un faisceau de lumière infrarouge se propage à l'intérieur du cristal et subit une réflexion interne totale sur la surface mouillée par le fluide. Une onde évanescente s'étend à l'intérieur du fluide, sur une faible distance, et est partiellement absorbée, ce qui se traduit par une atténuation de la réflexion totale. L'analyse spectrale du rayonnement réfléchi se fait au moyen d'un interféromètre, sur la base du principe de la spectroscopie par transformée de Fourier. D'autres types de spectromètres peuvent aussi être utilisés. Le fluide quitte ensuite le spectromètre et est amené dans un bac de collecte BC ; il peut ensuite être analysé selon une technique conventionnelle afin d'étalonner le dispositif de l'invention, ou dans un but de 20 vérification ; ou bien être éliminé. Le spectre d'absorption acquis par le spectromètre est numérisé et converti en un fichier informatique d'un format prédéfini. Un moyen de transmission MTR transmet ce fichier, par l'intermédiaire d'un réseau de télécommunications (téléphone, internet...), à un moyen de 25 traitement des données MTD - généralement un ordinateur programmé de manière opportune - qui en extrait les informations physico-chimiques recherchées. En pratique l'utilisateur (compagnie aérienne, aéroport...) détient seulement la partie de l'appareil de l'invention qui permet d'acquérir, mettre en forme et transmettre les spectres ; le traitement des données est 30 effectué de manière centralisée par un fournisseur de services. Cela permet, notamment, de perfectionner sans cesse le traitement, par exemple en 2 98174 7 8 enrichissant la base de données sur laquelle se basent la vectorisation et la régression. Bien entendu, il est également possible d'effectuer une partie du traitement (notamment le prétraitement, ou conditionnement, des 5 spectres), voire la totalité, en local. En variante, le dispositif selon un mode de réalisation peut être embarqué sur un avion ; dans ce cas le récipient RE et le bac de collecte BC peuvent être remplacés par des piquages sur un circuit hydraulique. Dans ce cas également, le traitement des données peut se faire en local ou à 10 distance, de manière centralisée. La figure 2 montre un ensemble de spectres d'absorption de plusieurs échantillons d'une huile hydraulique aéronautique de type ester phosphate ; l'axe des abscisses représente le nombre d'onde en cm-1, l'axe des ordonnées l'absorbance en unités arbitraires ; dans un souci de simplicité, 15 seule la partie des spectres correspondant à des nombres d'onde compris entre 1560 et 1760 cm-1 est représentée. Les spectres présentent deux pics principaux centrés à 1590 et 1740 cm-1 et, entre les deux, une région ne présentant pas de pics bien définis. C'est principalement cette région qui est utilisée par le procédé de caractérisation proprement dit. L'aire sous-tendue 2 0 par des pics principaux (notamment un massif de pics situé autour de 3500 cm-1) peut être utilisée pour détecter des spectres aberrants, à écarter : en effet, une aire trop faible indique vraisemblablement un défaut dans la mesure ou son environnement. Chaque spectre d'absorption qui n'est pas écarté en tant 25 qu'aberrant est soumis à un prétraitement ou conditionnement qui comporte, notamment, la soustraction d'un spectre moyen lissé obtenu à partir d'une base de données de spectres de référence. Cette moyenne lissée peut être obtenue en calculant une interpolation spline, comme expliqué aux chapitres 2 et 3 de l'ouvrage de P. J. Green, et B. W. Silverman « Nonparametric 30 Regression and Generalized Linear Models - a roughness penalty approach », 1e éd., Chapman & Hall, Londres, 1994. La soustraction de la moyenne met en évidence les différences entre les spectres ; ce sont en effet ces différences qui contiennent l'information recherchée. L'utilisation d'une moyenne lissée permet d'éviter les discontinuités dues aux erreurs aléatoires et qui apparaissent nécessairement dans une moyenne ordinaire. Soit l'intervalle [a; b] et {t1, j e [1, p]} tels que a ffl. de norme euclidienne 1 et vérifiant, pour ot>0 : n - ) p n (IS =--- I aX 17 11=1 Comme pour le calcul de la moyenne lissée, a peut être 25 déterminé de manière automatique par validation croisée. On démontre que 4,1 est une spline. Soient : pour i=1 ... n-1 : hi=ti+i-t;; Q la matrice de taille p, (p-2) dont les éléments sont: cloi=1/1104; cuji=-1/h1.1-1/hi; ; qi,i= 0 pour li-jI>1 ; R la matrice symétrique de dimensions (p-2), (p-2) dont les éléments sont, pour i et j allant de 2 à p-1 : - ; ri,m=hi/6; ni= 0 pour On définit K par K=QR-1QT, l'exposant T indiquant la transposée. On démontre que (1)1 est la plus grande valeur propre de V- a1K, avec ai déterminé par validation croisée comme expliqué plus haut. Puis on détermine la deuxième fonction propre par une optimisation sous contrainte d'orthogonalité avec (1)1: LW' où le paramètre de régularisation a prend une valeur soc2 15 déterminé à son tour par validation croisée, et ainsi de suite. Pour plus de détails sur l'ACPF on peut se rapporter au chapitre 8 du livre de J.O. Ramsay et B.W. Silverman « Functional Data Analysis », 2e édition, Springer-Verlag, 2006. Plusieurs techniques de régularisation existent ; celle décrite ci-dessus a été développée par Green et 20 Silverman (voir le livre précité de ces auteurs). Une autre approche est décrite par le chapitre 9 du livre précité de J.O. Ramsay et B.W. Silverman. Au final, chaque portion de spectre peut être représentée de manière approchée par un vecteur constitué par les premiers coefficients de la décomposition en fonctions propres de I'ACPF (on parle donc de 25 « vectorisation »). Un petit nombre (généralement inférieur à 10, par exemple égal à 4 ou 5) est généralement suffisant pour obtenir une bonne approximation. Puis, les vecteurs associés à chaque portion de spectre sont concaténés entre eux pour former un vecteur plus grand, mais toujours beaucoup plus petit que le spectre complet. La figure 3 montre les spectres de la figure 2, reconstitués à partir d'une dizaine de composantes principales et de la moyenne lissée. Il est important de noter que l'on peut combiner par concaténation des vecteurs représentatif issus de portions disjointes du 5 spectre d'absorption, notamment dans d'autres régions spectrales que l'infrarouge (par exemple dans le visible-proche ultraviolet, région sensible aux alcools et aux phénols), ou même associer des vecteurs issus d'autres mesures physiques. Mais, comme cela sera montré ci-après, la prise en compte des spectres d'absorption infrarouges entre 600 et 3600 cm-1 environ 10 suffit pour caractériser les huiles hydrauliques ester phosphates de manière satisfaisante. Une fois effectuée la vectorisation, il est possible d'effectuer une nouvelle étape de détection d'échantillons aberrants par un test statistique (par exemple un test de Wilks) - voir à ce propose H. Kres 15 « Statistical Tables for Multivariate Analysis », table 13, pages 235 et suivantes. Le principe de ce test est de considérer aberrants et éliminer les échantillons qui sont trop éloignés, selon une métrique déterminée, d'un ensemble d'échantillons de référence. Comme pour la détermination des fonctions propres de l'ACPF, la base de données d'échantillons de référence 20 pour le test statistique peut être enrichie progressivement en y intégrant les échantillons considérés comme non aberrants. Une alerte peut être émise si l'échantillon est considéré aberrant. Cela peut indiquer, par exemple, que l'échantillon n'est pas du type attendu (par exemple, il ne s'agit pas d'une huile hydraulique), ou alors que 25 l'appareil d'analyse ne fonctionne pas correctement (par exemple, le spectromètre est désaligné). Ensuite, on effectue une régression multiple pour déterminer des valeurs numériques des paramètres physico-chimiques recherchés en fonction du vecteur obtenu par ACPF. Les coefficients de régression sont 30 déterminés à partir des échantillons de référence, dont les propriétés sont supposées connues (mesurées par des analyses de laboratoire conventionnelles). La base de données des échantillons de référence peut être enrichie au cours du temps. Les figures 4 à 6 montrent les droites de régression linéaire pour la teneur en eau (en ppm, parties par million), l'indice d'acidité (en mgKOH/g), la conductivité (0,3 pS/cm), respectivement. L'axe des abscisses donne les valeurs obtenues par des mesures de laboratoire conventionnelles, et l'axe des ordonnées les valeurs prédites par la méthode de l'invention. On peut vérifier que tant la pente de la droite de régression que le coefficient de corrélation linéaire R2 sont très proches de 1, ce qui est très satisfaisant. Comme on peut le voir sur la figure 7, pour la teneur en chlore (en ppm) on doit recourir à une régression non linéaire, et il est plus difficile d'obtenir une estimation quantitative de ce paramètre. Il reste possible d'identifier les échantillons qui présentent une teneur en chlore supérieure à la limite autorisée, en acceptant quelques faux positifs. En variante, il est possible de ne pas effectuer une régression multiple mais une simple classification, pour distinguer les échantillons conformes » de ceux qui sont « non conformes ». Ainsi, on ne détermine pas les paramètres physico-chimiques d'intérêt individuellement et de manière quantitative, mais conjointement et de manière plus qualitative. 2 0 Des nombreuses techniques de classifications sont connues de l'art antérieur. Il est également possible d'effectuer une classification préalable à la régression. Ainsi, la base de données peut comprendre des échantillons de références regroupés en classes (par exemple, associés à 25 différents producteurs d'huile), des coefficients de régression étant déterminés pour chaque classe. Un algorithme de classification attribue le vecteur représentatif du spectre d'un échantillon à caractériser à une dite classe, puis les coefficients de régression correspondants sont appliqués. Des mesures, quelle que soit la méthode par laquelle elles ont 30 été obtenues, doivent en général être accompagnées de leur intervalles de confiance. Plus précisément, on distingue : 2 9 8 1 7 4 7 14 - la justesse, qui indique si la mesure observée est proche de la valeur vraie (ou supposée telle) ; - la répétabilité, qui donne la dispersion des mesures effectuées dans des conditions expérimentales quasiment identiques, ou, au 5 moins, très proches ; - la reproductibilité, qui donne la dispersion des mesures effectuées dans des conditions différentes, suivant le même protocole expérimental. Dans chaque cas, on définit des intervalles, ou zones, de 10 confiance. On appelle zone de confiance à N% la dispersion des résultats de mesures concernant N% des échantillons mesurés. A titre d'exemple, on suppose d'effectuer 100 mesures de teneur en eau sur un même échantillon d'huile avec la même méthode : 95% de ces mesures se 15 situent entre 2500 et 2600 ppm ; 3 mesures sont au-delà de 2700 ppm et 2 en-deçà de 2400 ppm. On dira que la zone de confiance, pour cette mesure avec cette méthode, est 2500 à 2600 ppm, à 95%. Si, et seulement si, la répartition est gaussienne (loi normale), alors la zone de confiance à 95% est de la forme : m±1,96a où m est la moyenne expérimentale et a l'écart-type 2 0 expérimental. L'hypothèse gaussienne est généralement implicite. L'ensemble des conditions de répétabilité et de reproductibilité constituent la fidélité des mesures. La justesse et la fidélité définissent l'exactitude. La fidélité est normalisée par la norme IS05725, lorsqu'une 2 5 seule valeur, scalaire, définit une mesure. C'est l'approche généralement utilisées dans les méthodes d'analyse connues de l'art antérieur : les zones de confiance des différents paramètres physico-chimiques sont déterminées indépendamment les unes des autres. Une approche beaucoup plus intéressante consiste à déterminer des ellipsoïdes de confiance pour la 30 répétabilité et la reproducibilité, ce qui permet de prendre en compte le fait que les différents paramètres ne sont pas réellement indépendants les uns des autres. Cette approche à été suggérée dans l'article de J. P. Richard, P. Deheuvels et D. Pierre-Loti-Viaud « Une approche nouvelle pour l'exploitation des données chromatographiques », Ann. Fals. Exp. Chim. 92, 455 - 470 (2000). Le procédé et l'appareil de l'invention conviennent particulièrement bien à sa mise en oeuvre. Concrètement, il est possible de réaliser un « test circulaire » (appelé aussi « ring test » ou « cooperative study » dans la littérature en langue anglaise) avec l'appareil de la figure 1 de la manière suivante. La pompe P est utilisée pour déposer une goutte d'un échantillon de fluide hydraulique sur le cristal CR du spectromètre. Deux spectres de cette goutte sont acquis avec un intervalle de temps fixé entre les deux acquisitions. Ces deux mesures successives sont assimilées à deux mesures de répétabilité effectuées dans un seul laboratoire, selon la technique, connue en soi, des échantillons appariés. Puis on actionne à nouveau la pompe pour évacuer la goutte ayant déjà fait l'objet d'une double acquisition, et on dépose une nouvelle goutte sur le cristal du spectromètre, et ainsi de suite. Un rinçage avec un liquide « neutre » (par exemple, de l'isopropanol) peut être prévu entre deux acquisitions. Ainsi, on acquiert une pluralité (par exemple, 25) de paires de spectres. Chacune desdites paires est assimilée à un laboratoire au sens de 2 0 la norme IS05725 et de sa généralisation mentionnée par l'article précité de J.P. Richard et al. En comparant les paires d'acquisitions successives il est possible de détecter des dérives, qui peuvent être dues à un dysfonctionnement du spectromètre ou bien à une insuffisante d'homogénéité 25 de l'échantillon (à cause, notamment, d'une décantation suivie par une agitation insuffisante). Si ces dérives dépassent un seuil statistique, une alerte peut être émise. En outre, les différentes paires de mesure permettent de définir un ellipsoïde de confiance pour la répétabilité, et donc de sélectionner 30 seulement certaines paires de spectres (cela correspond à la sélection, dans un test circulaire classique, des laboratoires compétents). Puis un ellipsoïde de confiance pour la reproductibilité est déterminé à partir des seules paires retenues après l'étape précédente ; on procède ainsi à une nouvelle sélection des spectres acquis. Les spectres retenus après cette double sélection sont utilisés pour calculer, par vectorisation et régression, les valeurs numériques des grandeurs physico-chimiques recherchées. Les moyennes des valeurs ainsi obtenues constituent les valeurs finales caractérisant l'échantillon. En variante, la double sélection basée sur les ellipsoïdes de confiance pour la répétabilité et la reproductibilité peut être itérée jusqu'à converger sur un ensemble de spectres « fidèles », qui seuls sont utilisés pour la régression ou la classification.10 REVENDICATIONS1. Procédé de caractérisation d'un fluide hydraulique par application à un spectre d'un échantillon du fluide à caractériser d'une 5 technique d'analyse statistique fonctionnelle pour déterminer une pluralité de grandeurs physico-chimiques dudit fluide. Procédé selon la revendication 1 comportant les étapes suivantes : 10 a) l'acquisition d'un spectre d'un échantillon du fluide à caractériser ; b) le calcul, par une technique d'analyse statistique fonctionnelle, d'un vecteur de paramètres représentatifs dudit spectre ; et c) la détermination d'une pluralité de grandeurs physico- 15 chimiques du fluide à caractériser à partir dudit vecteur de paramètres représentatifs dudit spectre. 3. Procédé selon la revendication 2 dans lequel ladite technique d'analyse statistique est une analyse en composantes principales 20 fonctionnelle régularisée. 4. Procédé selon l'une des revendications 2 ou 3, dans lequel l'application de ladite technique d'analyse statistique comprend : le découpage dudit spectre en une pluralité de 2 5 portions ; le calcul, par analyse en composantes principales fonctionnelle, d'un vecteur de paramètres représentatifs de chaque dite portion ; et la concaténation des vecteurs de paramètres ainsi 30 obtenus.5. Procédé selon l'une des revendications 2 à 4 dans lequel, après l'application de ladite technique d'analyse statistique, on détermine si ledit spectre doit être écarté par application de la méthode de Wilks audit vecteur de paramètres. 6. Procédé selon l'une des revendications 2 à 5, dans lequel ladite technique d'analyse statistique est mise en oeuvre en décomposant ledit spectre sur une base de fonctions propres déterminée à partir d'une base de données de spectres de référence. 7. Procédé selon l'une des revendications 2 à 6, dans lequel les valeurs desdites grandeurs physico-chimiques sont calculées par régression multivariée l'aide de coefficients de régression déterminée à partir d'une base de données de spectres de référence. 8. Procédé selon la revendication 7, comprenant également une opération de classification pour attribuer ledit spectre à une classe d'échantillons, lesdits coefficients de régression dépendant de ladite classe. 9. Procédé selon l'une des revendications 5 à 8, dans lequel le spectre dudit échantillon est ajouté à ladite ou au moins une dite base de données de spectres des référence. 10. Procédé selon l'une des revendications 2 à 9 comportant le fractionnement de l'échantillon à caractériser en une pluralité de sous-échantillons, l'acquisition de deux spectres d'absorption de chaque sous-échantillons de manière à obtenir une pluralité de paires de spectres, et la détermination de régions de confiance desdites grandeurs physico-chimiques par application d'un test circulaire sur les vecteurs de paramètres - 30 caractéristiques obtenus pour lesdites paires de spectres. 2 98174 7 19 11. Procédé selon la revendication 10 dans lequel ledit test circulaire comprend la détermination d'un ellipsoïde de confiance de répétabilité et d'un ellipsoïde de confiance de reproductibilité, et la sélection des seules spectres caractérisés par une répétabilité et une reproductibilité 5 considérées comme suffisantes. 12. Procédé selon la revendication 11 dans lequel ladite sélection des seuls spectres caractérisés par une répétabilité et une reproductibilité considérées comme suffisantes est itérée. 10 13. Procédé selon l'une des revendications précédentes comportant également, préalablement à l'application de ladite technique d'analyse statistique, une étape de prétraitement dudit spectre comprenant la soustraction d'une moyenne lissée, calculée à partir d'une base de données 15 de spectres de référence. 14. Procédé selon l'une des revendications précédentes dans lequel, préalablement à l'application de ladite technique d'analyse statistique, on détermine si ledit spectre doit être écarté par mesure de l'aire sous-tendue 20 par un pic ou massif prédéterminé du spectre. 15. Procédé selon l'une des revendications précédentes, dans lequel ledit fluide hydraulique est du type ester phosphate. 25 16. Procédé selon l'une des revendications précédentes, dans lequel ledit spectre est un spectre d'absorption. 17. Procédé selon la revendication 16 dans lequel ledit spectre d'absorption est ou comprend un spectre d'absorption infrarouge. 18. Procédé selon l'une des revendications précédentes, dans lequel lesdites grandeurs physico-chimiques comprennent au moins unparmi : la teneur en eau, un indice d'acidité, la conductivité, la viscosité, la densité, la teneur en chlore. 19. Procédé selon la revendication 18, dans lequel lesdites 5 grandeurs physico-chimiques comprennent la teneur en eau, un indice d'acidité, la conductivité, la viscosité et la densité. 20. Procédé selon l'une des revendications précédentes dans lequel le spectre acquis est transmis, par l'intermédiaire d'un système de 10 télécommunications, à un serveur qui met en oeuvre ladite technique d'analyse statistique. 21. Procédé selon l'une des revendications précédentes, dans lequel ledit spectre est acquis au moyen d'un équipement embarqué sur 15 un avion, relié à un circuit hydraulique de ce dernier. 22. Application d'un procédé selon l'une des revendications précédentes à la détermination de l'état de dégradation du fluide hydraulique de type ester phosphate d'un avion. 20 23. Appareil de caractérisation d'un fluide hydraulique, comprenant : - un spectromètre (SP), pour acquérir un spectre d'un échantillon d'un fluide hydraulique à caractériser ; et 25 - un moyen de traitement des données (MTD) pour déterminer une pluralité de grandeurs physico-chimiques dudit fluide par application audit spectre d'une technique d'analyse statistique fonctionnelle ; ledit appareil étant adapté pour la mise en oeuvre d'un procédé selon l'une des revendications 1 à 21. 30