INPI-France/Brevets-Francais-2024-Chunked huggingface dataset:
Finalement, à titre d’exemple et afin de comprendre l’importance de cette association onduleur à commutation rapide Ond-Cr et filtre de sortie L Ond-Cr, la présente la simulation de la structure du filtre active basé sur un onduleur classique en silicium Ond-Classique à fréquence de commutation 16 kHz, associé à un filtre de sortie L-Classique sous-dimensionné de 200 μH. De cette figure, nous constatons l’incapacité d’un filtre de sortie sous-dimensionné à empêcher les composantes de hachage de se propager vers le réseau électrique donné 1. Ce constat est validé, via la , par un THD de courant du côté réseau électrique donné 1 après filtrage de 8.20%.
Calcul et intégration du point de puissance maximale dans le schéma contrôle-commande du filtre actif
L’objectif ici est de poursuivre le point de puissance maximale d’un générateur photovoltaïque (PV), afin d’augmenter le rendement de ce système de génération. La montre les quatre paramètres caractérisant le fonctionnement d’un panneau/générateur PV ; il s’agit du courant de court-circuit I cc , de la tension à vide V co , du courant de la puissance maximale I mpp et de la tension de la puissance maximale V mpp (par conséquent la puissance maximale disponible au sein du générateur PV : P mpp = V mpp × I mpp ).
Selon un aspect de l’invention, l’algorithme employé pour l’extraction du point de puissance maximale est l’algorithme P&O (en anglais « Perturb and Observe » ), qui se base sur la perturbation et l’observation de la tension du générateur PV, jusqu’à l’obtention de la tension maximale qui correspondra au point MPPT.
Cet algorithme P&O est adapté à la configuration de l’invention qui assure une connexion sans hacheur de l’unité de puissance à génération d’énergie renouvelable 100 à l’élément de stockage d’énergie capacitif 3 ; la sortie de l’algorithme P&O est, dans ce cas, la tension de la puissance maximale Vmpp et non pas le signal de commande du hacheur, habituellement associé à l’algorithme de détection de la puissance maximale, P&O ou autres.
Boucle de régulation de la tension continue (poursuite de la puissance maximale)
Nous allons profiter de la boucle de régulation de la tension du condensateur, du côté continu de l’onduleur, pour assurer la poursuite de la puissance maximale du générateur PV. En effet, dans le cas d’un filtre actif parallèle qui n’est pas connecté à un générateur PV, le condensateur de stockage d’énergie se régule (se charge avec un maintien d’une tension constante) via le réseau électrique donné 1, à travers l’onduleur, pour compenser les pertes par effet Joule des composants d’électronique de puissance de l’onduleur et du filtre de sortie L-Ond-Cr. La tension du condensateur V dc doit poursuivre une tension de référence V dc-ref dont l’amplitude est choisie pour renforcer la dynamique du système, tout en respectant le dimensionnement des composants électriques du filtre actif parallèle.
Selon un aspect de l’invention, la même boucle de régulation de la tension du condensateur est employée pour assurer la poursuite du point de puissance maximale en se basant sur la poursuite de la puissance P MPP et non sur la poursuite du courant I MPP . En effet, contrairement aux méthodes de régulation du condensateur de l’onduleur, qui adoptent la poursuite du courant I MPP dans le cas de la présence d’un système de génération d’énergie renouvelable, cette méthode va extraire directement la puissance maximale du générateur PV.
Modélisation de la boucle de régulation de la tension du condensateur
La relation entre la puissance active produite par le générateur PV et la tension aux bornes du condensateur peut être écrite sous la forme :
(Maths 30)
- au moins un câble électrique relié électriquement au deuxième ensemble du connecteur,
le premier organe de fixation, le deuxième organe de fixation, le troisième organe de fixation et le quatrième organe de fixation étant dans leurs positions connectées,
l’un du premier organe de fixation et du troisième organe de fixation étant encliqueté dans l’autre pour maintenir le premier ensemble et le deuxième ensemble dans la configuration connectée, et
l’un du deuxième organe de fixation et du quatrième organe de fixation étant encliqueté dans l’autre pour maintenir le premier ensemble et le deuxième ensemble dans la configuration connectée.
la est une vue schématique, en perspective, d’une installation selon un premier mode de réalisation de l’invention,
la est une vue schématique, en perspective, d’une installation selon un deuxième mode de réalisation de l’invention,
la est une vue schématique, en perspective, du premier ensemble (mâle) d’un des connecteurs représentés sur la , le premier organe de fixation et le deuxième organe de fixation étant dans la position déconnectée par rapport à l’enveloppe isolante,
la est une vue analogue à la , le premier organe de fixation et le deuxième organe de fixation étant dans la position connectée par rapport à l’enveloppe isolante,
la est une vue schématique, en perspective, du deuxième ensemble (femelle) du même connecteur représenté sur la , le troisième organe de fixation et le quatrième organe de fixation étant dans la position déconnectée par rapport à l’enveloppe isolante,
la est une vue analogue à la , le troisième organe de fixation et le quatrième organe de fixation étant dans la position connectée par rapport à l’enveloppe isolante,
la est une vue schématique, en perspective, d’un organe de blocage adapté notamment pour bloquer dans leurs positions connectées le premier organe de fixation et le deuxième organe de fixation représentés sur les figures 3 et 4,
la est une vue schématique, en perspective, d’un premier ensemble (mâle) constituant une première variante de celui représenté sur les figures 3 et 4,
la est une vue schématique, en perspective, d’un deuxième ensemble (femelle) constituant une première variante de celui représenté sur les figures 5 et 6, et
les figures 10 à 13 sont des vues schématiques, en perspective, de premiers ensembles constituant respectivement une deuxième, une troisième, une quatrième et une cinquième variante de celui représenté sur les figures 3 et 4, ces variantes comportant au moins deux contacts électriques.
Installation selon un premier mode de réalisation En référence à la , on décrit une installation 10 selon un premier mode de réalisation de l’invention.
: Taux de survie des UFC de la souche L. rhamnosus HN001™ en fin de MGDI avec l’utilisation d’amidon natif, de lithothamne ou de carbonate de calcium terrestre, seuls et en mélanges
: Taux de survie des UFC de la souche L. rhamnosus HN001™ en fin de MGDI avec l’utilisation d’amidon de maïs prégélatinisé, de lithothamne ou de carbonate de calcium terrestre, seuls et en mélanges.
: Schéma de la cytométrie en flux (CMF) mise en œuvre dans les exemples.
: Répartition des populations cellulaires de la souche L. rhamnosus HN001™ en fonction de leur état membranaire, en amont et aval du MGDI, en fonction des excipients / mélanges d’excipients utilisés.
: Taux de survie des UFC de la souche L. rhamnosus HN001™ en fin de MGDI avec l’utilisation d’amidon prégélatinisé et de lithothamne, seuls et en mélanges à différents ratios.
: Taux de survie des UFC de la souche L. rhamnosus HN001™ en fin de MGDI avec l’utilisation de mélanges 50/50 d’amidons prégélatinisés de différentes origines végétales et de lithothamne.
] : Taux de survie des UFC de la souche B. animalis subsp. lactis BB-12 ® en fin de MGDI avec l’utilisation d’amidon de maïs prégélatinisé seul ou en mélange 50/50 avec du lithothamne.
: Gain du taux de survie UFC mesuré pour les souches L. rhamnosus HN001™ et B. animalis subsp. lactis BB-12 ® avec un mélange 50/50 lithothamne/amidon de maïs prégélatinisé en comparaison avec l’amidon de maïs prégélatinisé seul.
Exemple 1 : Préparation des formulations testées
Les formulations testées ont été préparées en mélangeant la source de carbonate de calcium et l’amidon prégélatinisé, puis mélangé au microorganisme. Le mélange a ensuite été placé dans des gélules HPMC de taille 0 à l’aide d’un gélulier.
Les compositions des formulations préparées sont détaillées dans le Tableau 1.
Exemple 2 : Modèle Gastro-Duodéno-Iléal (MGDI)
Le Modèle Gastro-Duodéno-Iléal (MGDI) est un modèle statique de digestion humaine in vitro . Il mime certaines conditions de la partie supérieure du tractus digestif humain (pH, enzymes…). Le modèle MGDI simule le passage dans 3 compartiments successifs : - Le premier compartiment (qui simule l’estomac) est composé d’un tampon Citrate / Phosphate de sodium pH 3,0 additionné d’une solution électrolytique et de pepsine à 0,003 % (p/p). - Le deuxième compartiment (qui simule le compartiment duodénal) est réalisé par ajout dans le premier compartiment d’une solution de Di-Sodium hydrogen phosphate dihydrate (HNa 2 O 4 P, 2H 2 O) permettant d’atteindre un pH de 6,5, de bile à 0,3 % (p/p) et de trypsine à 0,007 % (p/p). - Le troisième compartiment (qui simule le compartiment iléal) est réalisé par ajout dans le deuxième compartiment d’une solution de Di-Sodium hydrogen phosphate dihydrate (HNa 2 O 4 P, 2H 2 O) permettant d’atteindre un pH de 7,0.
Le modèle MGDI permet d’évaluer la capacité des compositions testées à protéger les microorganismes dans un environnement acide.
L'étape de recuit laser illustrée en relation avec la comprend deux étapes successives.
Lors d'une première étape, la surface supérieure de la structure est exposée au rayonnement d'un laser 25, par exemple un laser pulsé. A titre d'exemple, la surface supérieure de la structure est exposée aux rayonnements du laser 25 jusqu'à faire fondre une partie supérieure du matériau semiconducteur du substrat 21. On désigne par la référence 27 une couche supérieure de la structure d'épaisseur e2, fondue sous l'effet du rayonnement laser. L'épaisseur e2 dépend notamment de la puissance du laser 25, de la longueur d'onde du laser 25, du matériau du substrat 21, et, le cas échéant, de la durée et de la fréquence des pulsations du laser 25. A titre d'exemple, la puissance du laser 25 est de l'ordre de 4 J/cm². La longueur d'onde du laser 25 peut être choisie en fonction du matériau du substrat 21. Elle est par exemple comprise entre 300 nm et 700 nm. A titre d'exemple, pour un substrat 21 en silicium, la longueur d'onde du laser 25 peut être inférieure à 500 nm, et, pour un substrat 21 en nitrure de gallium, la longueur d'onde du laser 25 peut être inférieure à 400 nm. L'épaisseur e2 est par exemple comprise entre 0,5 µm et 2 µm, par exemple de l'ordre de 1 µm. A titre d'exemple, lors de cette première étape, les atomes d'oxygène présents dans la couche d'oxyde 23 diffusent dans la couche 27, on dit alors que la couche 23 est une source d'atomes d'oxygène qui diffusent dans la couche 27. La couche 27 comprend donc une concentration en atomes d'oxygène supérieure à la concentration en atomes d'oxygène dans la partie inférieure du substrat 21.
Lors d'une deuxième étape, la structure et plus particulièrement la couche supérieure 27 de la structure est refroidie, de préférence rapidement. La vitesse de refroidissement est de préférence supérieure à la vitesse de cristallisation du matériau du substrat 21 de sorte que la couche 27 ne recristallise pas et reste dans un état amorphe.
A l'issue de l'étape de recuit laser, le substrat 21 présente, dans sa partie supérieure 27, des défauts résultant de l'incorporation d'atomes d'oxygène (en provenance notamment de la couche d'oxyde 23 et de l'atmosphère de la chambre de recuit) et de carbone (en provenance de l'atmosphère de la chambre de recuit) dans le matériau du substrat. A titre d'exemple, dans le cas d'un substrat en silicium, les défauts formés dans la couche 27 sont sous la forme de complexes entre des atomes de carbone et des atomes de silicium et de complexes entre des atomes de carbone et des atomes d'oxygène. Ces défauts sont adaptés à piéger d'éventuels porteurs de charge présents dans la couche 27.
La densité de défauts générés dans la partie supérieure 27 du substrat 21 lors de l'étape de recuit dépend notamment de la vitesse de chauffe et de la vitesse de refroidissement du substrat 21. En particulier, plus la vitesse de chauffe est importante et plus rapide est le refroidissement, plus grande sera la densité en défauts.
Lors de l'étape de recuit laser, une autre couche 29 du substrat 21, située sous et en contact avec la couche fondue 27, subit également des transformations. En particulier, lors du refroidissement, des défauts de structure cristalline de la structure ont tendance à se propager dans l'épaisseur du substrat 21 sous la couche 27. A la différence de la couche 27, la couche 29 du substrat 21 ne fond pas et reste cristalline. La couche 29 s'étend dans le substrat 21 à partir de la face inférieure de la partie 27 sur une épaisseur e3. A titre d'exemple, l'épaisseur e3 est comprise entre 0,5 µm et 2 µm, par exemple de l'ordre de 1 µm. La couche 29 contient des défauts de type vides ("voids" ou "gaps" en anglais), adaptés à piéger d'éventuels porteurs de charge présents dans la couche 29.
A titre d'exemple, l'étape de recuit laser mentionnée ci-avant est réalisée pleine plaque, c'est à dire qu'elle est réalisée sur toute la surface du substrat 21.
En variante, l'étape de recuit laser mentionnée ci-avant est réalisée localement à la surface du substrat 21. Dans cette variante, la précision ou résolution du laser est, par exemple, de l'ordre de quelques micromètres.
Dans l'exemple illustré en , l'étape de recuit laser n'engendre pas de texturation de la surface du substrat 21. Autrement dit, la face supérieure du substrat 21, et plus particulièrement la face supérieure de la couche 27 est plane à l'issue de l'étape de recuit laser.
La illustre la structure obtenue à l'issue d'une étape de dépôt d'une couche isolante électriquement ou couche de passivation 31 à la surface de la structure illustrée en .
A titre d'exemple, la couche 31 est en un oxyde, par exemple du dioxyde de silicium.
A titre d'exemple, la couche 31 est déposée pleine plaque à la surface du dispositif illustré en , c'est-à-dire qu'elle est déposée de façon à recouvrir intégralement la face supérieure du substrat 21. A titre d'exemple, la couche 31 a une épaisseur comprise entre 0,5 µm et 2 µm, par exemple de l'ordre de 1,2 µm.
La illustre le dispositif obtenu à l'issue d'une étape de formation de composants radiofréquence 33 sur la couche isolante 31.
Dans l'exemple illustré en , le dispositif comprend deux composants radiofréquence 33. En pratique, le dispositif peut porter un nombre quelconque de composants radiofréquence 33, par exemple, un unique composant radiofréquence 33 ou plus de deux composants radiofréquence 33.
A titre d'exemple, les composants radiofréquence 33 sont des composants passifs, par exemple des inductances ou des antennes. Les composants radiofréquence 33 sont par exemple en un matériau métallique, par exemple du cuivre ou de l'aluminium.
A titre d'exemple, les composants radiofréquence 33 sont configurés pour fonctionner dans une plage de fréquence comprise entre quelques Kilohertz et quelques Gigahertz, par exemple entre 3 kHz et 30 GHz.
Le superviseur définit également l’utilisation courante des capacités de traitement de l’ensemble des modules présents dans le dispositif 100 d’analyse de contenus vidéo.
Le superviseur peut déterminer alors la liste des modules d’exécution identifiés comme étant “à état” existant et qui ont suffisamment de capacité de traitement disponible pour effectuer tous les traitements d’un type donné sur un ou plusieurs contenus vidéos ou sur des informations représentatives d’un contenu vidéo. Le superviseur sélectionne ensuite, pour chaque contenu vidéo à traiter ou chaque groupe d’informations représentatives d’un contenu vidéo à traiter, le module d’exécution qui effectue le traitement parmi une liste des modules d’exécution disponibles grâce à un algorithme dit “du tourniquet”. Il est à noter qu’un contenu vidéo décomposé en plusieurs sous-flux et traités dans plusieurs modules lors d’un traitement précédent doit être fusionné en un flux unique et réordonné pour être traité par un module défini comme étant “à état”.
Une distribution de tâches de détection selon l’algorithme du tourniquet revient à distribuer une première tâche (détection) à traiter à un premier module d’exécution dans une liste de modules d’exécution disponibles, puis une seconde tâche à traiter à un deuxième module d’exécution dans cette liste, et ainsi de suite. Le superviseur gère une ou plusieurs tables d’allocation mises à jour dynamiquement dans une mémoire de travail dédiée, qui lui est préférentiellement interne ou rapide d’accès. Les tables d’allocation permettent de faire le lien entre les tâches à opérer et les modules d’exécution en charge de les réaliser.
En particulier, lorsque de nouvelles tâches de détection sont à réaliser, la ou les tables d’allocation sont actualisées en conséquence.
D’une manière similaire, le superviseur détermine une liste des modules d’exécution existants définis comme étant “sans état” et qui peuvent effectuer tous les traitements d’un type donné appliqués à un ou plusieurs contenus vidéo ou à des informations représentatives d’un contenu vidéo. Le superviseur répartit les flux entrants, pour un type de module, entre chaque module d'exécution de manière équitable et de sorte que l'utilisation de la capacité de traitement soit la mieux répartie entre les modules de ce type, afin que chaque module ait le moins de traitement à effectuer. Un contenu vidéo peut être divisé en plusieurs flux, répartis entre plusieurs modules de traitement, les opérations à effectuer dans un module d’exécution défini comme étant “sans état” étant temporellement indépendantes.
Dans un mode de réalisation logiciel, si la liste de modules d’exécution disponibles définis comme étant “à état” ne contient pas suffisamment de modules pour opérer des détections d’éléments parmi une liste des objets et/ou événements à détecter dans tout ou partie d’un ou plusieurs contenus vidéo ou dans des informations représentatives d’un contenu vidéo, alors le superviseur instancie un ou plusieurs nouveaux modules dans la limite des ressources totales du dispositif 100 d’analyse de contenus vidéo. Le superviseur ajoute alors ce nouveau module (cette nouvelle instance de module) à la liste des modules disponibles pour ensuite déterminer, pour chaque opération, le ou les modules d’exécution sélectionnés par l'algorithme du tourniquet pour traiter un ou plusieurs contenus vidéo ou des informations représentatives d’un tel contenu.
D’une manière similaire, si la liste de modules d’exécution disponibles définis comme étant “sans état” ne contient pas assez de modules de traitement pour opérer des détections d’éléments parmi une liste des objets et/ou événements à détecter dans tout ou partie d’un ou plusieurs contenus vidéo ou dans des informations représentatives d’un contenu vidéo, alors le superviseur instancie un ou plusieurs nouveaux modules dans la limite des ressources totales du dispositif 100 d’analyse de contenus vidéo.
Par exemple, pour une détection d’un évènement de type « stationnement d’un vélo », un contenu vidéo peut être analysé par une séquence de modules d'exécution comprenant un ou plusieurs modules dits “sans état” de détection d’un objet « vélo » dans une image, un ou plusieurs modules dits “à état” de suivi d’un objet « vélo » dans une suite d’images consécutives d’un contenu vidéo et un ou plusieurs modules dits “à état” de moteur de règles de stationnement. Dans cet exemple, le contenu vidéo pourra être réparti entre différents modules dits “sans état” de détection d’un objet « vélo » pour accélérer le traitement et sera rassemblé et ordonné en un seul flux pour être ensuite traité dans un module dit “à état” de suivi de vélo et dans un module dit “à état” de moteur de règles de stationnement.
Un moteur de règles est défini comme un ensemble de règles dites « métier », c’est-à-dire définies à un niveau applicatif. Par exemple, un moteur de règles peut définir qu’un incident (par exemple une infraction) de circulation a lieu si un véhicule se déplace selon une direction opposée au seul sens de circulation autorisé sur une voie de circulation prévue pour ce véhicule, ou encore qu’un véhicule à moteur se déplace sur une voie réservée à la circulation de véhicules sans moteur.
Selon un mode de réalisation, la détermination d’une liste de ressources nécessaires à des traitements donnés, et la décomposition en une pluralité de ressources nécessaires à l’exécution d’un algorithme de traitement, utilise un système d’indices représentatifs d’une capacité de traitement cible, inférieure ou égale à la capacité de traitement exprimée par le coefficient Xi, pour chacun des modules d’exécution d’un algorithme tel que défini dans la bibliothèque de modules élémentaires d’exécution d’un algorithme de traitement. Ainsi, un coefficient Yi exprimé en unités de capacité de traitement cible est associé à chaque module élémentaire (indicé i) d’exécution d’un algorithme tel que défini dans la bibliothèque de modules élémentaires d’exécution d’un algorithme du dispositif 100 d’analyse de contenus vidéo. Le superviseur, lors d’une modification de la liste des objets et/ou événements à détecter, ou encore à intervalles réguliers, détermine l’usage réel (courant) des capacités de traitement de chaque module d’exécution, et instancie alors un ou plusieurs nouveaux modules dans la limite des ressources totales du dispositif 100 d’analyse de contenus vidéo, si la consommation d’un module atteint le coefficient Yi. Ce mécanisme permet avantageusement d’anticiper les besoins du dispositif 100 d’analyse de contenus vidéo pour réduire le risque d'interruption temporaire de traitement d’un contenu vidéo ou de traitement d’informations représentatives d’un contenu vidéo, le temps de l’instanciation de nouveaux modules de traitement, en cas d’augmentation des besoins en capacité de traitement. En effet, la mise en œuvre d’une nouvelle instance d’un module d’exécution peut, selon le type de module, requérir un délai de plusieurs secondes.
Lors d’une étape S3, les ressources nécessaires sont décomposées en modules élémentaires compte-tenu des opérations de détection à réaliser, par exemple, selon le nombre d’objets à détecter et le nombre d’évènements à détecter, ainsi que selon la nature des objets et/ou des évènements à détecter. Les modules d’exécution de traitement peuvent être utilisés selon un assemblage propre aux objets et/ou évènements à détecter et aux modules élémentaires définis dans la bibliothèque. Ainsi, une détection d’un évènement de type « incendie dans un véhicule » peut être décomposé en une détection d’un véhicule, une détection d’un incendie, et un mouvement similaire des objets « véhicule » et « incendie » détectés dans le temps. Un module élémentaire de détection d’objet peut donc être utilisé pour détecter un véhicule dans une image, lorsque les données en entrée de ce module lui indiquent que l’objet à détecter est un véhicule, puis le même module élémentaire (matériel, ou encore une même instance logicielle de ce module) peut être utilisé pour détecter un objet incendie dans la même image que celle où il a détecté un objet véhicule, et enfin un autre module élémentaire d’exécution de traitement prévu pour détecter une similarité de déplacement peut être utilisé pour détecter que l’objet véhicule et l’objet incendie se déplacent de la même façon, soit en d’autres termes sensiblement aux mêmes endroits dans l’espace, et en même temps. Selon l’exemple décrit ci-avant, deux modules élémentaires d’exécution d’un algorithme de traitement sont à utiliser. L’un est un module d’exécution d’un algorithme de détection d’un objet, l’autre est un module d’exécution d’un algorithme de détection de proximité dans le temps. Bien évidemment, de nombreux modules d’exécution peuvent être définis et combinés, y compris hiérarchiquement, de sorte qu’un module d’exécution puisse utiliser une pluralité de modules d’un niveau « inférieur » combinés entre eux.
En procédant de la sorte, des modules d’exécution d’un algorithme de traitement utilisent des données, ou plus généralement des informations, résultant d’un résultat de traitement d’un ou plusieurs autres modules d’exécution ayant opéré un traitement préalable.