FR 3026188 A1 20160325 FR 1458893 A 20140920 La présente invention concerne un procédé de détermination d'une composition d'un échantillon gazeux traité par chromatographie gazeuse. Elle concerne également un dispositif mettant en oeuvre ce procédé. L'invention s'applique plus particulièrement à un procédé comportant les étapes suivantes : faire passer l'échantillon par une chaîne de traitement comportant une colonne de chromatographie gazeuse et un détecteur de gaz disposé en sortie de la colonne de chromatographie gazeuse, obtenir, en sortie du détecteur de gaz, un signal électrique représentatif de la composition de l'échantillon, déterminer la composition de l'échantillon à l'aide d'un dispositif de traitement de ce signal électrique. Un tel procédé est mis en oeuvre dans des dispositifs proposés par la société APIX Technology, comme cela est par exemple décrit dans la demande de brevet FR 2 996 219 Al. Selon ce procédé, en sortie de la colonne de chromatographie, une partie des molécules de différentes espèces gazeuses de l'échantillon est adsorbée sur un capteur à poutre vibrante d'un détecteur électromécanique de gaz provoquant ainsi une ou plusieurs chutes temporaires des fréquences fondamentale et harmoniques de résonance de cette poutre vibrante. L'étude de l'un des modes de résonance du détecteur électromécanique de gaz permet alors de détecter cette ou ces chutes temporaires de fréquences pour identifier voire quantifier individuellement les espèces gazeuses présentes dans l'échantillon. Grâce à l'évolution rapide des technologies en termes de miniaturisation, il est aujourd'hui possible de développer des colonnes de chromatographie gazeuse à l'échelle micrométrique et des détecteurs de gaz à l'échelle nanométrique, ces derniers étant avantageusement conçus sur la base de capteurs NEMS (de l'Anglais « Nano Electro Mechanical Systems »), afin d'analyser des volumes d'échantillons de plus en plus petits et de disposer d'outils de mesure adaptables et transportables dans de nombreux d'environnements. Des applications particulièrement prometteuses et à l'étude actuellement concernent par exemple de façon non exhaustive : la détection d'espèces gazeuses dangereuses dans l'air, dans les domaines de la prévention des risques nucléaires, radiologiques, biologiques et chimiques, la détection d'explosifs dans le domaine de la lutte anti-terrorisme, la détection de polluants toxiques dans l'eau tels que les hydrocarbures aromatiques polycycliques, une telle détection mettant généralement en oeuvre une étape pré-analytique en phase liquide et une étape analytique en phase gazeuse, la détermination du pouvoir calorifique d'un gaz naturel par détermination de sa composition précise en espèces gazeuses identifiées, ce pouvoir calorifique pouvant en effet être estimé de façon très simple en tant que combinaison linéaire des pouvoirs calorifiques connus des espèces gazeuses identifiées pondérés par leurs concentrations respectives dans un échantillon de gaz naturel. Cette dernière application présente des enjeux non négligeables pour les industriels du domaine de l'énergie. En effet, le prix de vente du gaz naturel repose sur son pouvoir calorifique, exprimé en KWh. Il est donc particulièrement avantageux de pouvoir disposer d'outils de mesure implantables sur des conduits de transport de gaz ou chez des particuliers pour contrôler en temps réel le pouvoir calorifique d'un gaz naturel transporté ou fourni. Mais le traitement de signal proposé, notamment dans le document FR 2 996 219 Ai, reste généralement assez élémentaire et peu précis alors que les instants de chutes de fréquences, l'ampleur de ces chutes de fréquences ou la forme que prennent ces variations de fréquences dans le signal fourni par le détecteur de gaz constituent des informations pertinentes dans l'analyse de la composition de l'échantillon gazeux. Il peut ainsi être souhaité de prévoir un procédé de détermination d'une composition d'un échantillon gazeux traité par chromatographie gazeuse qui permette d'améliorer l'analyse du signal obtenu en sortie du détecteur de gaz. Il est donc proposé un procédé du type défini précédemment dans lequel la détermination de la composition de l'échantillon se fait sur la base d'une combinaison stockée en mémoire : d'un modèle probabiliste direct de la colonne de chromatographie gazeuse, ce modèle comportant au moins une loi de probabilité définissant, pour au moins une espèce gazeuse susceptible de se trouver dans l'échantillon, une probabilité à chaque instant qu'une molécule de cette espèce gazeuse sorte de la colonne de chromatographie, et d'un modèle de réponse impulsionnelle du détecteur de gaz, et dans lequel l'étape de détermination est réalisée par inversion de cette combinaison de modèles à partir du signal électrique, l'inversion étant exécutée par le dispositif de traitement disposant de moyens d'accès à la mémoire. Ainsi, en modélisant de façon probabiliste la chaîne de traitement, l'analyse directe du signal obtenu en sortie de cette chaîne peut être affinée de sorte que l'application d'une inversion permet ensuite de retrouver avec précision la composition a priori inconnue d'un échantillon passant par cette chaîne de traitement. Il convient en outre de noter que les paramètres des modèles mis en jeux dans ce procédé peuvent être définis simplement, par exemple soit par un apprentissage spécifique, soit par un modèle réaliste imposé par l'expérience, de sorte que la mise en oeuvre du procédé s'avère simple. Le modèle probabiliste direct de la colonne de chromatographie gazeuse peut en particulier être déterminé en fonction d'au moins un paramètre technique de cette colonne. De façon optionnelle, le modèle probabiliste direct de la colonne de chromatographie gazeuse comporte une loi de probabilité définie pour chaque espèce gazeuse d'un ensemble de référence d'espèces gazeuses prédéterminées, cette loi de probabilité définissant une probabilité à chaque instant qu'une molécule de l'espèce gazeuse considérée sorte de la colonne de chromatographie. Les paramètres de cette loi peuvent notamment être exprimés en fonction des paramètres techniques suivants de la colonne de chromatographie : - un facteur d'adsorption de l'espèce gazeuse considérée dans la colonne de chromatographie, un facteur de désorption de l'espèce gazeuse considérée dans la colonne de chromatographie, un temps mort correspondant au temps mis par un gaz porteur sans affinité avec sa paroi pour traverser cette colonne de chromatographie. Les paramètres de cette loi peuvent également être déterminés expérimentalement, pour chacune desdites espèces gazeuses prédéterminées. De façon optionnelle également, la loi de probabilité définie pour chaque espèce gazeuse dans le modèle probabiliste direct de la colonne de chromatographie gazeuse présente la forme suivante : .\/4. Ica,j - k,1 - to - t 13(t,eJ) ( j4 - Ica,j - kd,i - to - t) - e-kaj-to-kcid-t 2 - t où t est le temps, t 0, l'indice j identifie l'espèce gazeuse considérée, Ica,j est le facteur d'adsorption de cette espèce gazeuse dans la colonne de chromatographie, kdi est le facteur de désorption de cette espèce gazeuse dans la colonne de chromatographie, Oi = (kai , kdi ), ti est la fonction de Bessel modifiée de première espèce et de premier ordre et to est le temps mort de la colonne de chromatographie. De façon optionnelle également, le modèle de réponse impulsionnelle du détecteur de gaz comporte une loi de probabilité définie pour chaque espèce gazeuse d'un ensemble de référence d'espèces gazeuses prédéterminées, cette loi de probabilité définissant une réponse impulsionnelle probabiliste du détecteur électromécanique de gaz à une impulsion que constitue une molécule de l'espèce gazeuse considérée. Cette réponse impulsionnelle probabiliste du détecteur de gaz peut être obtenue de façon analytique, en établissant un modèle direct, mais elle peut également être obtenue de façon expérimentale. De façon optionnelle également, lequel le détecteur de gaz est un détecteur électromécanique de gaz et les paramètres de chaque loi de probabilité dudit modèle de réponse impulsionnelle sont exprimés en fonction de paramètres techniques du détecteur de gaz incluant : un facteur d'adsorption de l'espèce gazeuse considérée dans le détecteur électromécanique de gaz, un facteur de désorption de l'espèce gazeuse considérée dans le détecteur électromécanique de gaz, un temps d'interaction correspondant au temps de présence d'une molécule en phase mobile au regard du détecteur électromécanique de gaz. De façon optionnelle également, la loi de probabilité définie pour chaque espèce gazeuse dans le modèle de réponse impulsionnelle du détecteur électromécanique de gaz présente la forme suivante : ,NEMS NEMS e ri (0 = Trimj ' (1- e -r'ad 'Te fheaviside(t) où t est le temps, l'indice j identifie l'espèce gazeuse considérée, mmi est la masse moléculaire de cette espèce gazeuse, kaNrls est le facteur d'adsorption de cette espèce gazeuse dans le détecteur électromécanique de gaz, klcves est le facteur de désorption de cette espèce gazeuse dans le détecteur électromécanique de gaz, fheaviside est la fonction de Heaviside et Te est le temps d'intégration du détecteur électromécanique de gaz. De façon optionnelle également, la combinaison des modèles stockée en mémoire est une combinaison linéaire de produits de convolution entre les lois de probabilité du modèle probabiliste direct de la colonne de chromatographie gazeuse et les lois de probabilité du modèle de réponse impulsionnelle du détecteur électromécanique de gaz, cette combinaison linéaire prenant la forme suivante : gk(t) = go,k - ak1Cj - Pj(t, 0j) *rj(t) + E(t), j=1 où t est le temps, l'indice k identifie un mode fondamental ou harmonique de fréquence de résonance du détecteur électromécanique de gaz, q(t) est une fréquence instantanée de résonance de mode k du détecteur électromécanique de gaz, cette fréquence instantanée formant le signal électrique obtenu à sa sortie, go,k est une fréquence instantanée de résonance de mode k à vide du détecteur électromécanique de gaz, ak est une constante de pondération pour le mode k, N est le nombre d'espèces gazeuses dans l'échantillon, l'indice j identifie une espèce gazeuse, Cj est la concentration moléculaire de cette espèce gazeuse dans l'échantillon, Pj(t, 0j) est la loi de probabilité du modèle probabiliste direct de la colonne de chromatographie gazeuse pour cette espèce gazeuse, i(t) est la loi de probabilité du modèle de réponse impulsionnelle du détecteur de gaz pour cette espèce gazeuse et E(t) est un modèle probabiliste de bruit. De façon optionnelle également, l'inversion de ladite combinaison de modèles comporte les étapes suivantes : constitution d'une base de N vecteurs représentatifs de N espèces gazeuses connues de l'échantillon, chaque vecteur de cette base étant défini sous la forme Pj(t, ej) * i(t) où Pj(t, ej) est la loi de probabilité du modèle probabiliste direct de la colonne de chromatographie gazeuse pour la j-ième espèce gazeuse et i(t) est le modèle de réponse impulsionnelle du détecteur de gaz pour la j-ième espèce gazeuse, inversion de ladite combinaison de modèles à partir du signal électrique de façon à obtenir une valeur de proportion pour chaque espèce gazeuse de l'échantillon. De façon optionnelle également, l'inversion de ladite combinaison de modèles comporte les étapes suivantes : constitution d'une base de N vecteurs représentatifs de N espèces gazeuses connues de l'échantillon, chaque vecteur de cette base étant défini sous la forme Pj(t, ej) * rj(t) où Pj(t, ej) est la loi de probabilité du modèle probabiliste direct de la colonne de chromatographie gazeuse pour la j-ième espèce gazeuse et rj(t) est le modèle de réponse impulsionnelle du détecteur de gaz pour la j-ième espèce gazeuse, constitution d'un dictionnaire de N' noyaux vectoriels représentatifs, avec N' N, chaque espèce gazeuse étant associée à un ou plusieurs noyaux vectoriels, chaque noyau vectoriel étant obtenu : - soit à partir des vecteurs (Pj(t, ej) * rj(t))i Par ailleurs, la probabilité qu'une molécule de l'espèce gazeuse GJ, qui a été adsorbée à un instant u, reste adsorbée par le détecteur électromécanique de gaz 18 au moins jusqu'à un instant t s'exprime de la façon suivante : co co ffs,j(T)ch- = f kMS kcj NEMS kNEMS. ft-u), NE . e-i - r cIT = e- di " , T=t-tt T=t-11. où fs,j est la densité de probabilité, pour une molécule de l'espèce gazeuse G, en phase stationnaire, relative au temps d'attente r avant désorption qui suit également une loi exponentielle du fait du processus poissonnien d'adsorption-désorption. De ce qui précède, nous déduisons la proportion de molécules Gj adsorbées à l'instant t: n (t) = Co du, f [pIVEMS(u, f (T)dri u=0 T=t-u d'où : [fheaviside(t) ' e kicves f pyEms(u, oi) e-klcves -(t-u) ti n1(t) = du = pyEms (i_ uj ) u=0 Sachant que la masse totale présente à l'instant t sur la poutre peut s'écrire : M(t) = NT 1MM, - Ci - nj(t) , j=1 on obtient une expression complète pour m(t) : M(t) = NT M - pyEms(t, J) * [1 heaviside(t) e _kNEms J=1 c'est-à-dire : Tri(t) =NT c1 (1_ - e kic\tris. Te) ' Pi (t, ei) [fheaviside(t) - e-kicirs - t j =1 Dans cette expression, la formule : _kivivis \ _ kNEM.S. t = mmi - (1 - e e) fheaviside(t) e est assimilable à la réponse impulsionnelle mécanique du détecteur électromécanique de gaz 18. Il peut ainsi être établi un modèle probabiliste direct du détecteur électromécanique de gaz 18, notamment mécanique, en fonction d'au moins l'un de ses paramètres techniques, notamment en fonction des paramètres T,, kaIrs et klcves. Ce modèle probabiliste peut se décliner en une loi de probabilité r1(t) pour chaque espèce gazeuse, définissant la réponse impulsionnelle probabiliste du détecteur électromécanique de gaz à une impulsion que constitue une molécule de l'espèce gazeuse considérée. En variante, la réponse impulsionnelle du détecteur électromécanique de gaz 18 pourrait inclure une composante de réponse impulsionnelle électronique, indépendante des espèces gazeuses GJ, qui prendrait par exemple la forme U(t) = e-tir En notant ak = ak - NT, la fréquence instantanée de résonance de mode k du détecteur électromécanique de gaz s'écrit : g k (t) = go,k - a k1C j - Pj(t, 0j) * rj(t) + E(t) . Cette fréquence instantanée de résonance obtenue en sortie de la chaîne de traitement 12 résulte donc d'une combinaison linéaire de produits de convolution entre les lois de probabilité du modèle probabiliste direct de la colonne de chromatographie gazeuse 16 et les lois de probabilité du modèle probabiliste direct du détecteur électromécanique de gaz 18. Enfin, la chaîne de traitement 12 comporte un système 20 de lecture électronique des valeurs de fréquences instantanées de résonance du détecteur électromécanique de gaz 18 pour la fourniture du signal électrique gk(t) qui est alors représentatif de la composition en espèces gazeuses de l'échantillon E. On notera que pour déterminer les paramètres techniques précités et autres constantes de la chaîne de traitement 12, celle-ci peut être calibrée ou étudiée statistiquement à l'aide d'échantillons connus de chacune des espèces gazeuses G. Le signal électrique gk(t) est fourni en entrée du dispositif de traitement 14. Plus précisément, le dispositif de traitement 14 comporte un processeur 22 relié à des moyens de stockage comportant notamment au moins une séquence programmée d'instructions 24 et une base de données de modélisation 26. La base de données 26 comporte les paramètres techniques et statistiques de la modélisation probabiliste directe du signal électrique gk(t) détaillée précédemment. Sur fourniture du signal électrique effectivement observé gk(t), la séquence programmée d'instructions 24 est conçue pour résoudre l'inversion de ce modèle probabiliste. La séquence d'instructions 24 et la base de données 26 sont fonctionnellement présentées comme distinctes sur la figure 1, mais en pratique elles peuvent être réparties différemment en fichiers de données, codes sources ou librairies informatiques sans que cela ne change quoi que ce soit aux fonctions remplies. Comme illustré sur la figure 2, les signaux d'entrée et de sortie de la chaîne de traitement 12, les paramètres techniques et les modèles probabilistes définis précédemment ont une relation de dépendance entre eux, conduisant à un modèle probabiliste global hiérarchisé. Ainsi, l'ensemble des lois de probabilité Pj relatif à la colonne de chromatographie 16 est défini comme dépendant du temps mort to et des paramètres d'adsorption/désorption ka,j, kd,j. L'application de ce modèle probabiliste direct est en outre fonction des proportions C, des différentes espèces gazeuses constituant l'échantillon E. Ainsi également, l'ensemble des lois de probabilité rj relatif au détecteur électromécanique 18 est défini comme dépendant du temps d'intégration T, et des 10 paramètres d'adsorption/désorption ka/.1v/s,klcvirls. L'application de ce modèle probabiliste direct est en outre fonction de la sortie de la colonne de chromatographie 16. Enfin, le signal électrique gk(t) obtenu en sortie du détecteur électromécanique de gaz 18 est défini comme dépendant des constantes go,k et ak ainsi que du modèle 15 probabiliste de bruit E(t). La figure 3 illustre un exemple de signal électrique gk(t) obtenu en sortie de la chaîne de traitement 12. Son amplitude repérée par l'axe des ordonnées indique la fréquence de résonance instantanée du détecteur électromécanique de gaz 18 et est exprimée en MHz. Cet exemple est obtenu avec un échantillon E comportant un 20 mélange gazeux de xylène, de toluène et d'un gaz porteur constitué d'hélium. A un premier instant identifié par la référence 30, le début d'un premier pic de fréquence indique l'instant d'injection de l'échantillon E dans la colonne de chromatographie 16. A un deuxième instant identifié par la référence 32, le sommet de ce premier 25 pic de fréquence indique, en référence au premier instant, l'arrivée du gaz porteur en fin de colonne de chromatographie 12, c'est-à-dire le temps mort to. A un troisième instant identifié par la référence 34, une première chute de la fréquence de résonance indique la présence de toluène dans l'échantillon E. C'est autour de cet instant que les molécules de toluène sont adsorbées puis rapidement 30 désorbées dans le détecteur électromécanique de gaz 18. Enfin, à un quatrième instant identifié par la référence 36, une deuxième chute de fréquence de résonance indique la présence de xylène dans l'échantillon E. C'est autour de cet instant que les molécules de xylène sont adsorbées puis rapidement désorbées dans le détecteur électromécanique de gaz 18. On notera par ailleurs que, selon la vitesse de propagation que l'on impose aux molécules de l'échantillon E, il peut y avoir un déséquilibre entre adsorption et désorption, à la fois dans la colonne de chromatographie 16 et dans le détecteur électromécanique de gaz 18. C'est le cas lorsque, au cours de la mesure, davantage de molécules sont adsorbées que désorbées. Il arrive aussi que la poutre oscillante du détecteur électromécanique de gaz 18 et la paroi de la colonne chromatographique 16 contiennent des molécules d'une mesure précédente qui ne se sont pas encore désorbées. Sur le signal électrique gk(t), cela a pour conséquence d'engendrer une ligne de base décroissante, comme cela est légèrement visible sur la figure 3. On peut considérer que la modélisation de cette ligne de base est incluse dans le modèle de bruit E(t). Avantageusement, on peut limiter cette ligne de base en effectuant une pré-acquisition avec l'échantillon E étudié, afin de nettoyer la chaîne de traitement 12 avant l'acquisition principale. Avantageusement également, on peut tenter de supprimer ou réduire cette ligne de base avec le bruit par un traitement approprié du signal électrique gk(t). Sur la base du modèle probabiliste détaillé précédemment et illustré sur la figure 2, un procédé de détermination d'une composition en espèces gazeuses d'un échantillon E traité par chromatographie gazeuse, mis en oeuvre par le processeur 22 par exécution de la séquence d'instructions 24 va maintenant être décrit. Conformément à une première application, par exemple de détermination précise de la composition d'un mélange gazeux en vue d'une estimation de son pouvoir calorifique, on suppose que le nombre N et l'identité des espèces gazeuses dans l'échantillon E sont connus. Dans ce cas, au cours d'une première phase de calibrage et d'initialisation 100, les paramètres techniques Ica,j, kd,j, to, IcaN7s, klcves et T, sont déterminés, notamment à l'aide d'échantillons de référence pour chacune des espèces gazeuses connues du mélange gazeux étudié. Ils dépendent également d'autres grandeurs telles que la température ou la pression d'entrée de la colonne de chromatographie 16. Au cours de cette même phase, une base de N vecteurs représentatifs des N espèces gazeuses connues de l'échantillon E est constituée. Chaque vecteur de cette base est défini sous la forme Pj(t, ej) * rj(t). Les paramètres techniques et les vecteurs précités sont enregistrés dans la base de données 26. Au cours d'une étape de mesure 102, conformément au montage de la figure 1, l'échantillon E traverse toute la chaîne de traitement 12 du dispositif 10. Au cours d'une étape de lecture 104 suivante, le signal électrique gk(t) est fourni par le système de lecture 20. Ensuite, au cours d'une étape optionnelle de filtrage 106, un premier traitement visant à éliminer le bruit E(t), incluant la ligne de base mentionnée précédemment, est effectué. Il existe de nombreuses méthodes connues pour réaliser un tel filtrage. Notamment, une méthode est enseignée dans la thèse de doctorat de V. Mazet, intitulée « Développement de méthodes de traitement de signaux spectroscopiques : estimation de la ligne de base et du spectre de raies », soutenue à l'université Henry Poincaré de Nancy (FR) , en 2005. Une méthode originale est en outre présentée ci-dessous. Conformément à cette méthode, le signal gk(t) est décomposé de façon connue en soi dans une base d'ondelettes adaptée. Une base adaptée (ej)i 1a21 > --- > laN 1 , i=1 et s'il est possible de filtrer le signal gk(t) en sélectionnant seulement n composantes, avec n Il est à la portée de l'homme du métier de sélectionner une base d'ondelettes suffisamment parcimonieuse pour que le signal utile soit représenté sur un nombre restreint d'ondelettes et suffisamment sélective pour que le résidu correspondant à la décomposition de la ligne de base et du bruit sur les ondelettes sélectionnées puisse être négligé devant la décomposition du signal, et pour que la décomposition du signal sur les ondelettes non sélectionnées soit négligeable devant la décomposition du signal sur les ondelettes sélectionnées. Enfin, au cours d'une dernière étape d'inversion 108, le signal électrique gk(t) débruité est par exemple projeté dans la base (Pj(t, ej) * 7j(t))1N' ce qui constitue l'inversion du modèle probabiliste direct établi précédemment. En effet, compte tenu de l'expression obtenue pour le signal gk(t) dans sa modélisation directe, une telle projection permet de retrouver les valeurs de proportions {Cl, ..., CJ, CN} des N espèces gazeuses {G1, ..., GJ, GN} identifiées dans l'échantillon E. Cette projection est réalisée par minimisation de l'écart quadratique entre le signal électrique gk(t) débruité et l'espace vectoriel engendré par la base (Pj(t, 0j) * rj(t))i Ainsi, selon une variante, l'étape d'inversion 108 peut être mise en oeuvre en utilisant un estimateur bayésien, afin d'estimer des paramètres recherchés, en l'occurrence les valeurs de proportions {C1, ..., CJ, CN} des N espèces gazeuses {G1, ..., GJ, ..., Go à identifier ou déjà identifiées dans l'échantillon E. Il peut s'agir par exemple un estimateur d'espérance à posteriori si l'on souhaite avoir une méthode d'estimation robuste au bruit. Cet estimateur est lui-même calculé à l'aide d'une méthode de Monte Carlo par Chaîne de Markov dont les échantillons sont obtenus par une boucle de Gibbs. Un enseignement d'une telle façon de procéder peut par exemple être trouvé dans la demande de brevet européen publiée sous le numéro EP 2 028 486 Al ou dans celle publiée sous le numéro EP 2 509 018 Al. D'autres estimateurs bayésiens, tels qu'un estimateur de maximum a priori, peuvent être utilisés. En variante également, on peut vouloir déterminer la composition du mélange gazeux analysé, non pas en fonction des N espèces gazeuses connues, mais en fonction de P matériaux gazeux, chacun des matériaux gazeux étant composé d'au moins une partie des N espèces gazeuses, sachant que ce nombre P et l'identité des matériaux dans l'échantillon E sont connus et sachant en outre que les proportions relatives de chaque espèce gazeuse, dans chacun des P matériaux gazeux de l'échantillon E, sont connues ou prédéterminées. Dans cas, il convient de projeter le signal électrique gk(t) débruité, non pas dans la base (Pj(t, ej) * rl(t)) mais dans une base propre aux matériaux notée (E1(t))1 L'inversion du signal selon le dictionnaire ainsi constitué permet d'établir des composantes du signal, la valeur de proportion d'une espèce recherchée dépendant d'une pluralité de composantes. Comme indiqué précédemment, la connaissance des valeurs de proportions {C1, ..., CJ, CN} des espèces gazeuses de l'échantillon E permet de retrouver très simplement le pouvoir calorifique du gaz dont est extrait l'échantillon. D'une façon générale, pour définir le dictionnaire au cours de la phase 100 et procéder à l'inversion de modèle de l'étape 108, il peut être procédé à une analyse en valeurs principales, une analyse en valeurs indépendantes, ou une analyse en valeurs parcimonieuses. L'analyse en valeurs principales fournit des atomes qui illustrent le maximum de variance des données, mais présente l'inconvénient de requérir une distribution gaussienne des données et d'imposer une orthogonalité entre composantes. L'analyse en composantes indépendantes ne présente pas cet inconvénient en n'imposant pas l'orthogonalité des composantes et en n'exigeant pas que la distribution gaussienne des données soit vérifiée. L'analyse en composantes parcimonieuses fournit un dictionnaire largement redondant dont les atomes présentent une propriété de parcimonie. La redondance se traduit par le grand nombre d'atomes dans le dictionnaire et la parcimonie consiste à définir un objet (l'échantillon E) avec un minimum de causes élémentaires (les atomes). La parcimonie permet donc de choisir les atomes les plus pertinents, tandis que la redondance assure une description fidèle des compositions possibles. Cette méthode se révèle utile dans les cas où l'analyse en composantes indépendantes ne fournit pas un nombre d'atomes suffisant pour décrire les données. Ces trois types d'analyses pour exprimer un signal à l'aide des noyaux vectoriels de dictionnaires sont bien connus de sorte qu'elles ne seront pas détaillées. Elles peuvent mettre en oeuvre des algorithmes de décomposition du signal s'inspirant par exemple de procédés itératifs tels que Matching Pursuit ou Orthogonal Matching Pursuit. En variante et comme précédemment évoqué, on peut vouloir déterminer la composition du mélange gazeux analysé, non pas en fonction d'au moins N' espèces gazeuses d'un dictionnaire, mais en fonction de P' matériaux gazeux d'un dictionnaire, chacun étant composé d'au moins une partie des N' espèces gazeuses, les proportions relatives de chacune desdites espèces gazeuses dans chacun desdits matériaux gazeux étant connues ou prédéterminées. L'adaptation du dictionnaire se fait de la même façon que l'adaptation de la base de projection détaillée précédemment. Il apparaît clairement qu'un procédé tel que celui décrit précédemment, mis en oeuvre par le dispositif 10, permet, grâce à une modélisation probabiliste fine de la chaîne de traitement 12, de fournir une estimation fiable de la composition gazeuse d'un échantillon E. En particulier, ce procédé excelle à évaluer individuellement les proportions des espèces gazeuses de l'échantillon, ce que les méthodes d'analyse classiques réalisent moins bien. On notera par ailleurs que l'invention n'est pas limitée aux modes de réalisation décrits précédemment. Il apparaîtra en effet à l'homme de l'art que diverses modifications peuvent être apportées aux modes de réalisation décrits ci-dessus, à la lumière de l'enseignement qui vient de lui être divulgué. Ainsi par exemple, le modèle probabiliste direct établi précédemment pour représenter le signal électrique gk(t) peut être affiné ou au contraire simplifié. Notamment, dans une application où la composition précise {Cl, ..., CJ, CN} d'un gaz n'est pas recherchée, mais où simplement des espèces gazeuses considérées comme dangereuses doivent être identifiées, le problème de détection peut être reformulé comme un problème d'estimation d'une variable binaire définissant la présence (8 = 1) ou l'absence (8 = 0) de molécules d'une espèce gazeuse. Une telle variable binaire ô peut alors être intégrée au modèle probabiliste direct et le simplifier. Il est possible également d'approcher l'expression f heaviside(t) e kems t par une distribution de Dirac dans le modèle présenté précédemment. Il faut pour cela que la largeur caractéristique de la composante exponentielle kddNElms) soit suffisamment petite devant la largeur caractéristique du pic de la loi de probabilité Pi(t, Bi), c'est-à-dire le deuxième moment de cette loi. En variante également, certains facteurs de complexité peuvent être pris en compte dans le modèle probabiliste direct, tels que l'hétérogénéité des sites d'adsorption ou les problèmes de diffusion dans la colonne de chromatographie, le fait que l'injection de l'échantillon E ne soit pas idéale (i.e. volume non nul ne pouvant être négligé), l'existence de volumes morts, etc. Plus généralement, dans les revendications qui suivent, les termes utilisés ne doivent pas être interprétés comme limitant les revendications aux modes de réalisation exposés dans la présente description, mais doivent être interprétés pour y inclure tous les équivalents que les revendications visent à couvrir du fait de leur formulation et dont la prévision est à la portée de l'homme de l'art en appliquant ses connaissances générales à la mise en oeuvre de l'enseignement qui vient de lui être divulgué. REVENDICATIONS1. Procédé de détermination d'une composition ({C,}, {C',}) d'un échantillon gazeux (E) traité par chromatographie gazeuse, comportant les étapes suivantes : faire passer (102) l'échantillon (E) par une chaîne de traitement (12) comportant une colonne de chromatographie gazeuse (16) et un détecteur de gaz (18) disposé en sortie de la colonne de chromatographie gazeuse (16), obtenir (104), en sortie du détecteur de gaz (18), un signal électrique (gk(t)) représentatif de la composition ({C,}, {C',}) de l'échantillon (E), déterminer (108) la composition ({C,}, {C',}) de l'échantillon (E) à l'aide d'un dispositif (22) de traitement de ce signal électrique, caractérisé en ce que la détermination (108) de la composition de l'échantillon (E) se fait sur la base d'une combinaison stockée en mémoire (26) : d'un modèle probabiliste direct (PJ) de la colonne de chromatographie gazeuse (16), ce modèle comportant au moins une loi de probabilité définissant, pour au moins une espèce gazeuse susceptible de se trouver dans l'échantillon, une probabilité à chaque instant qu'une molécule de cette espèce gazeuse sorte de la colonne de chromatographie, et d'un modèle de réponse impulsionnelle (1-1) du détecteur de gaz (18), et en ce que l'étape de détermination (108) est réalisée par inversion de cette combinaison de modèles (PI, 1-1) à partir du signal électrique (gk(t)), l'inversion étant exécutée par le dispositif de traitement (22) disposant de moyens d'accès à la mémoire (26). 2. Procédé de détermination d'une composition ({C,}, {C',}) d'un échantillon gazeux (E) selon la revendication 1, dans lequel le modèle probabiliste direct (PJ) de la colonne de chromatographie gazeuse (16) comporte une loi de probabilité définie pour chaque espèce gazeuse d'un ensemble de référence d'espèces gazeuses prédéterminées, cette loi de probabilité définissant une probabilité à chaque instant qu'une molécule de l'espèce gazeuse considérée sorte de la colonne de chromatographie (16) et les paramètres de cette loi étant exprimés en fonction de paramètres techniques (Ica,j ,kd,j , to) de la colonne de chromatographie incluant : un facteur (Ica,j) d'adsorption de l'espèce gazeuse considérée dans la colonne de chromatographie (16),un facteur (kd,j) de désorption de l'espèce gazeuse considérée dans la colonne de chromatographie (16), un temps mort (t0) correspondant au temps mis par un gaz porteur sans affinité avec sa paroi pour traverser cette colonne de chromatographie (16). 3. Procédé de détermination d'une composition ({C,}, {C',}) d'un échantillon gazeux (E) selon la revendication 2, dans lequel la loi de probabilité définie pour chaque espèce gazeuse dans le modèle probabiliste direct de la colonne de chromatographie gazeuse (16) présente la forme suivante : .\/4. Ica,j - kd,1 - to - t (t, o) = Iij4 - Ica,j - kd,j - to - t) - e-kaj-to-kcid-t 2 - t où t est le temps, t 0, l'indice j identifie l'espèce gazeuse considérée, Ica,j est le facteur d'adsorption de cette espèce gazeuse dans la colonne de chromatographie, kd,j est le facteur de désorption de cette espèce gazeuse dans la colonne de chromatographie, Oj = (Ica,j , k,1), Il est la fonction de Bessel modifiée de première espèce et de premier ordre et to est le temps mort de la colonne de chromatographie. 4. Procédé de détermination d'une composition ({C,}, {C',}) d'un échantillon gazeux (E) selon l'une quelconque des revendications 1 à 3, dans lequel le modèle de réponse impulsionnelle (1-1) du détecteur de gaz (18) comporte une loi de probabilité définie pour chaque espèce gazeuse d'un ensemble de référence d'espèces gazeuses prédéterminées, cette loi de probabilité définissant une réponse impulsionnelle probabiliste du détecteur électromécanique de gaz (18) à une impulsion que constitue une molécule de l'espèce gazeuse considérée. 5. Procédé de détermination d'une composition ({C,}, {C',}) d'un échantillon gazeux (E) selon la revendication 4, dans lequel le détecteur de gaz (18) est un détecteur électromécanique de gaz et les paramètres de chaque loi de probabilité dudit modèle de réponse impulsionnelle (r,) sont exprimés en fonction de paramètres techniques (IcaN7s,klcves, Te) du détecteur électromécanique de gaz incluant : un facteur d'adsorption (IcaN7s) de l'espèce gazeuse considérée dans le détecteur électromécanique de gaz (18), un facteur de désorption (klcves) de l'espèce gazeuse considérée dans le détecteur électromécanique de gaz (18),un temps d'interaction (Te) correspondant au temps de présence d'une molécule en phase mobile au regard du détecteur électromécanique de gaz (18). 6. Procédé de détermination d'une composition ({C,}, {C',}) d'un échantillon gazeux (E) selon la revendication 5, dans lequel la loi de probabilité définie pour chaque espèce gazeuse dans le modèle de réponse impulsionnelle du détecteur électromécanique de gaz (18) présente la forme suivante : ,NEMS NEMS e kcji ri (t) = min] ' (1- e 'Te) fheaviside(t) où t est le temps, l'indice j identifie l'espèce gazeuse considérée, mmi est la masse moléculaire de cette espèce gazeuse, kaNrls est le facteur d'adsorption de cette espèce gazeuse dans le détecteur électromécanique de gaz, klcves est le facteur de désorption de cette espèce gazeuse dans le détecteur électromécanique de gaz, fheaviside est la fonction de Heaviside et Te est le temps d'intégration du détecteur électromécanique de gaz. 7. Procédé de détermination d'une composition ({C,}, {C',}) d'un échantillon gazeux (E) selon les revendications 2 et 5, dans lequel la combinaison des modèles (1'1, ri) stockée en mémoire (26) est une combinaison linéaire de produits de convolution entre les lois de probabilité du modèle probabiliste direct de la colonne de chromatographie gazeuse (16) et les lois de probabilité du modèle de réponse impulsionnelle du détecteur électromécanique de gaz (18), cette combinaison linéaire prenant la forme suivante : gk = go,k ak1Cj ' Pj(t, 0j) *r (t) + E(0, j=1 où t est le temps, l'indice k identifie un mode fondamental ou harmonique de fréquence de résonance du détecteur électomécanique de gaz, gk(t) est une fréquence instantanée de résonance de mode k du détecteur électromécanique de gaz, cette fréquence instantanée formant le signal électrique obtenu à sa sortie, go,k est une fréquence instantanée de résonance de mode k à vide du détecteur électromécanique de gaz, ak est une constante de pondération pour le mode k, N est le nombre d'espèces gazeuses dans l'échantillon, l'indice j identifie une espèce gazeuse, Cj est la concentration moléculaire de cette espèce gazeuse dans l'échantillon, Pj(t, 0j) est la loi de probabilité du modèle probabiliste direct de la colonne de chromatographie gazeuse pour cette espèce gazeuse, r1(t) est la loi deprobabilité du modèle de réponse impulsionnelle du détecteur de gaz pour cette espèce gazeuse et E(t) est un modèle probabiliste de bruit. 8. Procédé de détermination d'une composition ({C,}) d'un échantillon gazeux (E) selon l'une quelconque des revendications 1 à 7, dans lequel l'inversion de ladite combinaison de modèles comporte les étapes suivantes : constitution d'une base de N vecteurs représentatifs de N espèces gazeuses connues de l'échantillon, chaque vecteur de cette base étant défini sous la forme Pj(t, 0j) * rj(t) où Pj(t, 0j) est la loi de probabilité du modèle probabiliste direct de la colonne de chromatographie gazeuse (16) pour la j-ième espèce gazeuse et r (t) est le modèle de réponse impulsionnelle du détecteur de gaz (18) pour la j-ième espèce gazeuse, inversion de ladite combinaison de modèles (PI, 1-1) à partir du signal électrique (gk(t)) de façon à obtenir une valeur de proportion pour chaque espèce gazeuse de l'échantillon (E). 9. Procédé de détermination d'une composition ({C,}) d'un échantillon gazeux (E) selon l'une quelconque des revendications 1 à 7, dans lequel l'inversion de ladite combinaison de modèles comporte les étapes suivantes : constitution d'une base de N vecteurs représentatifs de N espèces gazeuses connues de l'échantillon, chaque vecteur de cette base étant défini sous la forme Pj(t, 0j) * rj(t) où Pj(t, 0j) est la loi de probabilité du modèle probabiliste direct de la colonne de chromatographie gazeuse (16) pour la j-ième espèce gazeuse et i(t) est le modèle de réponse impulsionnelle du détecteur de gaz (18) pour la j-ième espèce gazeuse, constitution d'un dictionnaire de N' noyaux vectoriels représentatifs, avec N' N, chaque espèce gazeuse étant associée à un ou plusieurs noyaux vectoriels, chaque noyau vectoriel étant obtenu : - soit à partir des vecteurs (Pj(t, ej) * rj(t))i 10. Procédé de détermination d'une composition ({C',}) d'un échantillon gazeux (E) selon l'une quelconque des revendications 1 à 7, dans lequel l'inversion de ladite combinaison de modèles comporte les étapes suivantes : constitution d'une base de P vecteurs représentatifs de P matériaux gazeux connus ou prédéterminés de l'échantillon, chaque vecteur de cette base étant défini sous la forme Ei(t)=Ely_lpi, j - Pj(t, 0 j) * rj(t) où Pj(t, 0j) est la loi de probabilité du modèle probabiliste direct de la colonne de chromatographie gazeuse (16) pour la j-ième espèce gazeuse, i(t) est le modèle de réponse impulsionnelle du détecteur de gaz (18) pour la j-ième espèce gazeuse et pi, j exprime la probabilité qu'une molécule du i-ième matériau gazeux soit de la j- ième espèce gazeuse, inversion de ladite combinaison de modèles (PI, 1-1) à partir du signal électrique (gk(t)) de façon à obtenir une valeur de proportion pour chaque matériau gazeux de l'échantillon (E). 11. Procédé de détermination d'une composition ({C',}) d'un échantillon gazeux (E) selon l'une quelconque des revendications 1 à 7, dans lequel l'inversion de ladite combinaison de modèles comporte les étapes suivantes : constitution d'une base de P vecteurs représentatifs de P matériaux gazeux connus ou prédéterminés de l'échantillon, chaque vecteur de cette base étant défini sous la forme Ei(t)=Eljv_lpi,j - Pj(t, 0 j) * rj(t) où Pj(t, 0j) est la loi de probabilité du modèle probabiliste direct de la colonne de chromatographie gazeuse (16) pour la j-ième espèce gazeuse, i(t) est le modèle de réponse impulsionnelle du détecteur de gaz (18) pour la j-ième espèce gazeuse et pi, j exprime la probabilité qu'une molécule du i-ième matériau gazeux soit de la j- ième espèce gazeuse, constitution d'un dictionnaire de P' noyaux vectoriels représentatifs, avec P' P, chaque matériau gazeux étant associé à un ou plusieurs noyaux vectoriels, chaque noyau vectoriel étant obtenu :- soit à partir des vecteurs (E1(t))1 12. Procédé de détermination d'une composition ({C,}, {C',}) d'un échantillon gazeux (E) selon l'une quelconque des revendications 1 à 11, dans lequel l'étape (108) de détermination par inversion met en oeuvre un estimateur bayésien. 13. Procédé de détermination d'une composition ({C,}, {C',}) d'un échantillon gazeux (E) selon l'une quelconque des revendications 1 à 12, dans lequel le signal électrique (gk(t)) obtenu en sortie du détecteur de gaz (18) est préalablement débruité (106) avant exécution de l'étape de détermination (108), ce débruitage incluant la suppression d'une ligne de base et étant réalisé par une décomposition en ondelettes du signal électrique (gk(t)) et une sélection d'une partie seulement des composantes d'ondelettes obtenues. 14. Dispositif de détermination d'une composition ({C,}, {C',}) d'un échantillon gazeux (E) traité par chromatographie gazeuse, comportant : une chaîne de traitement (12) de l'échantillon (E) comportant une colonne de chromatographie gazeuse (16) et un détecteur de gaz (18) disposé en sortie de la colonne de chromatographie gazeuse (16), conçue pour la fourniture d'un signal (gk(t)) représentatif de la composition ({C,}, {C',}) de l'échantillon (E), et un dispositif (14) de traitement de signal conçu matériellement ou programmé pour appliquer, en combinaison avec la chaîne de traitement (12), un procédé de détermination de la composition de l'échantillon gazeux (E) selon l'une quelconque des revendications 1 à13. 15. Dispositif de détermination d'une composition ({C,}) en espèces gazeuses d'un échantillon (E) selon la revendication 14, dans lequel le détecteur de gaz (18) est un détecteur électromécanique NEMS.