INPI-France/Brevets-Francais-2024-Chunked huggingface dataset:
Le procédé de fabrication du mélange maître est réalisé dans un mélangeur. L’homme du métier connait différents types de mélangeurs susceptibles d’être employés pour la fabrication de ces mélanges maîtres de polymères.
Dans un mode préféré de réalisation, le mélangeur est une extrudeuse. Celle-ci peut être de type monovis ou bivis. Elle est préférentiellement de type bivis.
En particulier, le procédé est mis en œuvre dans une extrudeuse comprenant au moins 3 zones, une zone de tête où sont introduits les premiers composants, une zone de mélange et une zone de sortie par laquelle le mélange maître est récupéré, avec les étapes a) à c) suivantes : l’introduction séparée et simultanée en zone de tête d’un polysaccharide, d’une formulation enzymatique liquide et d’un polymère support, et le cas échéant d’une charge minérale, tels que définis ci-dessus, le mélange des composants dans la zone de mélange à une température à laquelle le polymère support est partiellement ou totalement fondu, la récupération du mélange maître en sortie de l’extrudeuse.
La personne du métier saura adapter les caractéristiques de l’extrudeuse (i.e. la longueur et le diamètre de la/des vis, les éléments de vis, les zones de dégazages…) et le temps de résidence du polysaccharide, des enzymes et du polymère support en fonction des contraintes de temps et de température des différentes étapes du procédé de l’invention.
En particulier, la température en zone de tête est inférieure à la température de fusion du polymère support et la température de la zone de mélange est supérieure à la température de la zone de tête, notamment telle que définie plus haut pour les températures de mélange.
La zone de mélange peut elle-même comprendre plusieurs zones et l’homme du métier pourra, si besoin, adapter les températures de chaque zone notamment en fonction des enzymes et des polymères supports employés.
Le mélange maître peut être obtenu sous forme de granulés préparés selon les techniques usuelles. Ces granulés pourront être stockés, transportés et utilisés dans la fabrication d’articles de matière plastique biodégradables, que l’on peut appeler « articles finaux ».
Lorsqu’il est sous forme de granulés, le mélange maître peut être séché pour son stockage. Les méthodes de séchage sont des méthodes usuelles connues de l’homme du métier, notamment avec l’utilisation d’étuves sous air chaud, d’étuves sous vide, de dessiccateurs, de micro-ondes ou de lit fluidisé. La température de séchage et sa durée dépendront d’une part de la teneur en eau apportée par la solution enzymatique dans la préparation du mélange maître, mais aussi des températures de fusion et de transition vitreuse du polymère support employé.
- tricot,
- feutre,
- nappe unidirectionnelle (UD) de fils ou câbles ou nappes multidirectionnelle (nD) obtenue par superposition de plusieurs nappes UD dans des directions différentes et liaison des nappes UD entre elles par exemple par couture, par agent de liaison chimique ou par aiguilletage.
Dans le cas d'un empilement de plusieurs couches, celles-ci sont liées entre elles par exemple par couture, par implantation de fils ou d'éléments rigides ou par aiguilletage.
Une fois la préforme formée, une interphase de défragilisation peut être formée sur les fibres de la préforme (étape 20).
De façon connue, un traitement de surface des fibres préalablement à la formation de l'interphase est de préférence réalisé pour éliminer l'ensimage et une couche superficielle d'oxyde tel que de la silice SiO 2 présents sur les fibres. L'interphase peut être formée par CVI. L'interphase peut être monocouche ou multicouches. L'interphase peut comporter une ou plusieurs couches de carbone pyrolytique (PyC), de nitrure de bore (BN), ou de carbone dopé au bore, noté BC (le carbone dopé au bore présentant une teneur atomique en bore comprise entre 5% et 20%, le reste étant du carbone). L'épaisseur de l'interphase peut être supérieure ou égale à 10 nm et par exemple être comprise entre 10nm et 1000nm. Bien entendu, on ne sort pas du cadre de l'invention lorsque l'interphase est formée sur les fibres avant formation de la préforme.
Une phase de consolidation comprenant du carbure de silicium est ensuite formée dans la porosité de la préforme fibreuse de manière connue en soi (étape 30). La phase de consolidation peut être formée par infiltration chimique en phase vapeur. La phase de consolidation peut comprendre uniquement du carbure de silicium. En variante, la phase de consolidation peut comporter, en plus du carbure de silicium, un matériau auto-cicatrisant. On peut choisir un matériau autocicatrisant contenant du bore, par exemple un système ternaire Si-B-C ou du carbure de bore B 4 C capable de former, en présence d'oxygène, un verre de type borosilicate ayant des propriétés autocicatrisantes. L'épaisseur du dépôt de la phase de consolidation peut être supérieure ou égale à 500 nm, par exemple comprise entre 1 µm et 30 µm. La couche externe de la phase de consolidation (la plus éloignée des fibres) est avantageusement en carbure de silicium afin de constituer une barrière de réaction entre les fibres sous-jacentes et la composition de silicium fondue introduite ultérieurement.
L'épaisseur de la phase de consolidation est suffisante pour consolider la préforme fibreuse, c'est-à-dire pour lier entre elles les fibres de la préforme de façon suffisante pour que la préforme puisse être manipulée en conservant sa forme sans assistance d'outillage de maintien. Après cette consolidation, la préforme reste poreuse, la porosité initiale n'étant par exemple comblée que pour une partie minoritaire par l’interphase et la phase de consolidation.
L’étape suivante consiste à injecter une barbotine comprenant une poudre de particules de carbure de silicium dans la préforme fibreuse (« Slurry Cast » ou « Slurry Transfer Molding ») (étape 40).
Conformément à l’invention, la barbotine comprend en outre au moins un liant organique. Le liant organique utilisé ici est apte à produire des résidus carbonés par pyrolyse. Plus précisément, le liant organique est apte à former entre 1% et 5% en masse de carbone amorphe (taux de coke) après pyrolyse. Le liant organique peut être choisi parmi les liants et/ou plastifiants organiques hydrosolubles et peut être par exemple un des liants suivants : alcool polyvinylique (PVA), polyéthylène Glycol (PEG), glycérol, polyméthylméthacrylate (PMMA), résine acrylique et résine polyvinylbutyral (PVB).
La barbotine comprend entre 1% et 20% en masse de liant organique par rapport à la masse de SiC présent dans la barbotine et plus préférentiellement entre 1% et 10% en masse.
La viscosité de la barbotine est inférieure à 500 mPa.s (cPs) et est donc très fluide et facile à injecter.
L’utilisation d’un liant organique dans la barbotine apporte déjà un premier effet avant traitement thermique. En effet, le liant permet de maintenir un état de floculation des particules de SiC et va jouer le rôle d’encombrement stérique, ce qui va concentrer (empiler) les particules dans la préforme fibreuse d’une manière différente de celle obtenue avec une barbotine sans liant. Les taux de compaction obtenus sont alors plus faibles avec une barbotine chargée utilisant un liant. Cela permet d’avoir des canaux de porosité plus grands et d’évacuer plus facilement les gaz issus de la désoxydation et, par conséquent, de prolonger la réaction de désoxydation (pas d’équilibre thermodynamique entre produits et réactifs dans cette situation).
A titre d’exemple, le taux de compaction d’une préforme fibreuse imprégnée avec une barbotine chargée de particules de SiC et sans liant organique est compris entre 55% et 65% alors que le taux de compaction d’une préforme fibreuse imprégnée avec une barbotine chargée de particules de SiC et comprenant un liant organique est compris entre 45% et 50%. La taille moyenne des canaux de porosité présents dans la préforme fibreuse après injection/filtration d’une barbotine de particules de SiC et sans liant organique est inférieure à 100nm alors que la taille moyenne des canaux de porosité présents dans la préforme fibreuse après injection/filtration d’une barbotine de particules de SiC et comprenant un liant organique est comprise entre 100nm et 300nm.
Toujours conformément à l’invention, on procède à un traitement thermique de pyrolyse du liant organique afin de former un résidu de carbone dans la préforme (étape 50). L’étape de pyrolyse est réalisée à une température comprise entre 300°C et 500°C. Plus précisément, en fonction de la quantité de liant organique présent dans la barbotine, l’étape de pyrolyse comprend une montée en température à une vitesse comprise entre 1°C/min et 3°C/min jusqu’à un palier de température compris entre 300°C et 500°C, le palier de température étant maintenu sur une durée comprise entre 1h et 5h. Cette étape de pyrolyse (montée en température et palier) peut être réalisée avant l’étape de densification finale par infiltration de la préforme avec une composition à base de silicium fondu, c’est-à-dire lors d’un traitement thermique distinct, ou lors de la rampe de montée en température préparatoire à l’infiltration de la préforme avec une composition à base de silicium fondu dont la température de fusion est bien supérieure à celle de la pyrolyse du liant organique. Dans tous les cas, l’étape de pyrolyse est réalisée avant l’infiltration de la préforme avec une composition à base de silicium fondu.
A ce stade du procédé, on obtient une préforme qui comprend entre 0,001% et 0,25% en masse de carbone amorphe. Ce résidu carboné favorise la carboréduction des particules de SiC. En effet, le carbone présent réagit préférentiellement avec la silice ou le SiOC pour former du monoxyde de carbone (CO) et du SiC, ce qui permet de désoxyder la poudre de SiC. La mouillabilité des particules de SiC par le silicium est ainsi considérablement améliorée.
En S2305, les caractéristiques de la peau, des cheveux, des yeux, de la coloration du visage et de l'éclairage sont obtenues à partir de l'analyse faite en S2103.
En S2307, il est possible d’obtenir des préférences de looks passés pour la palette de maquillage numérique. En S2309, des filtres de visage possibles pour les repères, la forme du visage, la couleur de la peau, la coiffure, la forme des paupières, les préférences passées sont extraites de la base de données 107. En S2311, un sous-jeu des filtres de visages extraits peut être sélectionné. Les critères de sélection peuvent inclure une sélection aléatoire parmi les filtres de visage possibles, une sélection de filtres de visage qui correspondent le mieux aux préférences de looks antérieurs, une sélection d'au moins un filtre de visage différent des préférences de looks antérieurs, afin de donner à l'utilisateur un look personnalisé, mais qui continuent à offrir à l'utilisateur un choix d'un look créatif différent. En S2107, les filtres de maquillage extraits peuvent être superposés sur une image de visage pour obtenir un ou plusieurs looks personnalisés. Le processus de superposition peut comprendre l'alignement des filtres de maquillage en fonction de la forme du visage et des repères du visage.
Le processus de mélange de la peut être utilisé pour effectuer le processus de superposition en créant une image de visage basée sur une caractéristique souhaitée et une caractéristique originale dans l'image de visage. L’ utilisateur peut sélectionner, (OUI en S2109 ), d'enregistrer, en S2111, les looks créés par l'application mobile 111 dans la base de données 107. En S2113, l'utilisateur peut également choisir (OUI en S2113 ) de déplacer/publier un look de maquillage, en S2115, qui a été créé, sur une plate-forme de réseaux sociaux ou une plate-forme de vidéoconférence.
La est une interface utilisateur à titre d’exemple pour stocker des looks de maquillage. L'interface utilisateur 2400 peut afficher les images de visage finies 2401 et fournir des boutons 2403 qui sont destinés à une fonction pour enregistrer l'image respective de visage finie. L'image de visage finie peut être stockée en tant qu'image de visage sous-jacente et un ou plusieurs filtres de maquillage qui peuvent être appliqués à l'image de visage sous-jacente pour recréer l'image de visage finie. Dans certains modes de réalisation, l'image de visage finie peut être stockée en tant qu'image de visage sous-jacente et les balayages du ou des produits de maquillage être enregistrés. L'interface utilisateur 2400 peut en outre fournir un bouton (non représenté) qui a pour fonction de déplacer l'image de visage finie vers une plate-forme de réseaux sociaux ou une plate-forme de vidéoconférence . Des exemples de plates-formes de réseaux sociaux incluent Facebook, Linked-in, Instagram, Snapchat, YouTube TikTok, pour n'en nommer que quelques-uns. Des exemples de plates-formes de visioconférence incluent Microsoft Teams, FaceTime, Google Hangouts ou Google Meet et Zoom.
De nombreuses modifications et variantes de la présente invention sont possibles à la lumière des enseignements ci-dessus. Par exemple, les données recueillies à partir des carnations et de la texture de la peau de divers consommateurs permettront d’étendre le réseau neuronal artificiel à plusieurs consommateurs. Le réseau neuronal artificiel pourra prédire pour chaque nuance de produit le rendu d'une nouvelle formule cosmétique.
Dans un ou plusieurs modes de réalisation, une forme d'apprentissage automatique, telle que l'apprentissage par renforcement, peut être utilisée pour apprendre ce que l'utilisateur pense être une zone à problème et quelles zones sur lesquelles l'utilisateur souhaite mettre l'accent en tant que meilleure caractéristique de visage.
La représente un schéma fonctionnel d'une architecture d'apprentissage de renforcement Il est à noter que diverses architectures et algorithmes ont été développés pour l'apprentissage par renforcement, notamment l'apprentissage par renforcement en profondeur, Q-learning, Deep Q Network, pour n'en nommer que quelques-uns. Dans cette invention, une description générale de l'apprentissage par renforcement est fournie et doit être comprise comme s'appliquant à diverses approches de l'apprentissage par renforcement.
Différent de l'apprentissage supervisé, l'apprentissage par renforcement est une forme d'apprentissage automatique où le résultat n'a pas besoin d'être connu à l'avance. Au lieu de cela, les actions produites par un acteur donnent lieu à une récompense qui indique si l'action était appropriée ou non. Un système d'apprentissage par renforcement peut impliquer un acteur qui instruit des actions de mouvement dans un environnement, et le choix d’une action peut entraîner une récompense sous la forme d'un score d'une certaine valeur. L'action de mouvement place l'environnement dans un nouvel état. Le score est renvoyé à l'acteur, qui ajuste sa composante d'apprentissage automatique. Un exemple d'action de mouvement peut être une action dans laquelle un acteur de l'environnement se déplace vers un nouvel emplacement et exécute une tâche, où la tâche entraîne une augmentation de la valeur du score de l'acteur. L'augmentation du score sert à renforcer le fait que l'action de mouvement a été bénéfique. Une action de mouvement suivante peut être une action dans laquelle l'acteur dans l'environnement effectue un mouvement qui n'atteint pas le nouvel emplacement, et entraîne par la suite un score négatif, ou du moins n'augmente pas une valeur de score. La diminution du score est renvoyée comme un effet négatif et la composante d'apprentissage automatique peut être ajustée pour apprendre que l'action de mouvement instruite par l'acteur n'était pas un bon choix compte tenu de l'état de l'environnement. Ainsi, l'apprentissage par renforcement peut continuer à être adopté à mesure que l'acteur continue d'instruire des actions de mouvement.
Pour la , un agent 2510, via un réseau neuronal artificiel 2513, interagit avec son environnement 2520 par étapes temporelles discrètes. A chaque instant t , l'agent 2510 reçoit une observation o t 2520b qui a typiquement une récompense associée r t 2520a. L'agent choisit alors une action a t 2515a parmi un ensemble d'actions disponibles, qui est ensuite envoyée à l'environnement 2520. L'environnement 2520 passe à un nouvel état s t+ 1 2511 et la récompense r t+ 1 2520a associée à la transition (s t , a t , s t+ 1 ) est déterminée. Le but d'un agent d'apprentissage par renforcement 2510 est de collecter autant de récompenses que possible. L'agent 2510 peut (éventuellement de manière aléatoire) choisir n'importe quelle action en fonction de l'historique des actions précédentes.
Dans un mode de réalisation, un système d'apprentissage par renforcement peut être conçu pour apprendre ce que l'utilisateur pense être une zone à problème et quelles zones sur lesquelles l'utilisateur souhaite mettre l'accent en tant que meilleure caractéristique de visage peuvent être fournies en tant que deux processus d'apprentissage par renforcement. La est un organigramme d'un système d'apprentissage automatique selon un aspect à titre d’exemple de l’invention. Comme décrit ci-dessus, l'apprentissage par renforcement effectue généralement un apprentissage par le biais du retour d'une récompense 2520a. Dans certains modes de réalisation, le retour peut être fourni sous forme d'interaction vocale avec l'application mobile 111 lorsque l'utilisateur applique un produit de maquillage sur une image de visage. Le retour vocal peut être fourni à l'aide d'un microphone 103a, 241 et le retour peut être fourni en réponse à des questions et des déclarations émises via un circuit audio 242.
Dans un mode de réalisation, le système d'apprentissage par renforcement 2600 peut prendre la forme de plusieurs modèles d'apprentissage par renforcement. Un modèle d'apprentissage par renforcement 2603 peut détecter une zone à problème sur la base d'un ou d'une série de balayages, 2601, d'un produit de maquillage sur une image de visage. Le système d'apprentissage par renforcement 2600 peut vérifier la détection de la zone à problème (c'est-à-dire, renvoyer une récompense) en posant une question, telle que « Maquillez-vous une zone à problème ? ». Un autre modèle d'apprentissage par renforcement 2605 peut détecter une meilleure caractéristique du visage sur la base d'un ou d'une série de balayages 2601 d'un produit de maquillage sur une image de visage. Le système d'apprentissage par renforcement 2600 peut vérifier la détection de la meilleure caractéristique de visage (c'est-à-dire, renvoyer une récompense) en posant une question, telle que « Maquillez-vous une caractéristique de visage particulière ? » Le système d'apprentissage par renforcement peut utiliser des informations sur l'emplacement d'une zone à problème ou d'une meilleure caractéristique de visage pour poser une question plus spécifique, telle que « maquillez-vous un défaut ? » ou « vous maquillez-vous pour mettre en valeur la couleur de vos yeux ? »
Bien que le système d'apprentissage par renforcement 2600 de la soit une série de modèles d'apprentissage automatique, une approche alternative peut consister à inclure un composant d'apprentissage automatique pour classer initialement un ou une série de balayages comme étant pour une zone à problème, une meilleure caractéristique de visage, ou aucun, et fournir le résultat de la classification initiale au modèle d'apprentissage par renforcement 2603, ou au modèle d'apprentissage par renforcement 2605, ou à aucun des deux modèles.
La réponse de l'utilisateur peut être utilisée pour appliquer une récompense au système d'apprentissage par renforcement. La récompense peut être un score positif ou négatif selon la réponse de l'utilisateur. Le score sera utilisé pour ajuster les paramètres dans le modèle d'apprentissage automatique respectif 2603 ou 2605.
Une autre approche qui effectue un apprentissage continu similaire à l'apprentissage par renforcement pour détecter une zone à problème ou détecter une meilleure caractéristique du visage est l'analyse de régression. Un avantage de l'analyse de régression est qu'elle est rapide à calculer. Cependant, les modèles d'analyse de régression non linéaire sont plus adaptés pour prédire des données prévisibles. Les données des balayages de maquillage peuvent être difficiles à prédire clairement, car elles peuvent être effectuées pour des raisons autres que les zones à problèmes ou les meilleures caractéristiques.
Dans un mode de réalisation, les mots « un », « une » et similaires portent généralement le sens de « un ou plusieurs », sauf indication contraire.
Dans un mode de réalisation, les termes « approximativement », « approximatif », « environ » et des termes similaires font généralement référence à des plages qui incluent la valeur identifiée dans une marge de 20 %, 10 % ou de préférence 5 %, et toute valeur entre ces dernières.
Les polysaccharides peuvent être classés en fonction de leur solubilité dans l'eau. En particulier, la cellulose n'est pas soluble dans l'eau. Selon l'invention, les polysaccharides présentent la capacité d'être solubles dans l'eau.
Les polysaccharides employés dans la formulation de compositions plastiques sont bien connus de l’homme du métier. Ils sont en particulier choisis parmi les dérivés d’amidon comme l’amylose, l’amylopectine, les maltodextrines, le sirop de glucose, les dextrines et les cyclodextrines, les gommes naturelles comme la gomme arabique, la gomme tragacanthe, la gomme de guar, la gomme locust beam, la gomme de karaya, la gomme de mesquite, les galactomannanes, la pectine ou les polysaccharides solubles de soja, les extraits marins comme les carraghénanes et les alginates, et des polysaccharides microbiens ou animaux comme les gellanes, les dextranes, les xanthanes ou le chitosan, et leurs mélanges.
Le polysaccharide peut aussi être un mélange de plusieurs polysaccharides cités ci-dessus.
Dans un mode de réalisation préféré, le polysaccharide utilisé est une gomme naturelle, et plus particulièrement la gomme arabique.
Les enzymes utilisées sont des enzymes ayant une activité de dégradation des polyesters. Leur incorporation au sein des produits de matière plastique biodégradables à base de polyesters permet ainsi d’améliorer la biodégradabilité de ces derniers.
Des exemples d’enzymes ayant une activité de dégradation de polyester sont bien connus de l’homme du métier, notamment les dépolymérases, les estérases, les lipases, les cutinases, les carboxylesterases, les protéases ou les polyestérases.
On citera en particulier des enzymes capables de dégrader les polyesters de manière à améliorer la biodégradabilité des articles préparés avec le mélange maître selon l’invention. Dans un mode particulier de l’invention les enzymes sont capables de dégrader le PLA. De telles enzymes et leur mode d’incorporation dans les articles thermoplastiques sont connus de l’homme du métier, notamment décrits dans les demandes de brevets WO 2013/093355, WO 2016/198652, WO 2016/198650, WO 2016/146540 et WO 2016/062695.
Les enzymes utilisées dans le contexte de l’invention sont notamment choisies parmi les protéases et les protéases à sérines. Des exemples de protéases à sérines sont la Proteinase K de Tritirachium album, ou des enzymes dégradant le PLA issues d’ Amycolatopsis sp., Actinomadura keratinilytica, Laceyella sacchari LP175, Thermus sp. , ou Bacillus licheniformis ou d’enzymes commerciales reformulées et connues pour dégrader le PLA telles que Savinase®, Esperase®, Everlase® ou n’importe quelle enzyme de la famille des subtilisines CAS [9014-01-1] ou tout variant fonctionnel.
Les enzymes peuvent être utilisées sous leur forme pure ou enrichie, et éventuellement en tant que mélange avec un ou plusieurs excipient(s).
En particulier, les enzymes sont choisies pour être capables de dégrader au moins un polymère d’un article de matière plastique qui sera obtenu par l’utilisation du mélange maître dans son procédé de fabrication.