INPI-France/Brevets-Francais-2024-Chunked huggingface dataset:
Le dispositif est typiquement réalisé à partir d’un substrat de type semi-conducteur sur isolant, par exemple un substrat de type Silicium sur isolant « SOI » ou de type Germanium sur isolant « GeOI ». Un tel substrat comprend initialement une mince couche de semi-conducteur (par exemple une mince couche de silicium) recouvrant une couche d’oxyde de ce semi-conducteur, enterrée (le « box »), l’ensemble étant supporté par une couche dudit semi-conducteur, plus épaisse, et ayant généralement une résistivité électrique élevée (pas ou peu de dopage intentionnel, pour cette couche support). C’est alors cette couche d’oxyde de semi-conducteur enterrée (éventuellement amincie au cours de la fabrication), qui, après fabrication, forme la couche isolante mentionnée plus haut, sur laquelle est située la structure de piégeage, et sous laquelle s’étend la piste électrique « ESR ».
Par rapport à une réalisation uniquement en face avant, l’ajout de structures en face arrière de la couche isolante (l’ajout de la piste électrique « ESR », et des conducteurs électriques pour l’interconnexion de cette piste) complique la fabrication. Cette fabrication des deux côtés peut notamment nécessiter un retournement du substrat en cours de la fabrication et l’ajout de structures servant de poignées ou de renforts structurels.
La portion de canal de la structure de piégeage est située sur la couche isolante en question, soit directement sur la couche isolante (autrement dit, contre la couche isolante, au contact de celle-ci), soit en étant séparée de la couche isolante par une ou des couches annexes, généralement de faible épaisseur (par exemple moins de 0,2 micron ou même moins de 50nm). De même, la piste « ESR » peut être réalisée directement sous la couche isolante en question, contre celle-ci, ou être séparée de la couche isolante par une ou plusieurs autres couches, telle qu’une couche de métallisation par exemple.
On notera que, lorsque la couche isolante en question constitue initialement, avant fabrication, tout ou partie de la couche d’oxyde enterrée d’un substrat de type semi-conducteur sur isolant, elle présente des propriétés particulières, par rapport à une couche d’oxyde quelconque. En termes de qualité d’interface (faible densité de pièges ou défauts à l’interface) et de régularité par exemple, cette couche d’oxyde thermique présente des propriétés meilleures qu’une couche d’oxyde de semi-conducteur quelconque telle qu’une couche d’encapsulation réalisée par oxydation plasma ou dépôts à basse température (typiquement à moins de 500 ou 600 degrés Celsius) par exemple. La spécificité de cette couche est également sa faible épaisseur, typiquement inférieure à 150 nm, par exemple 15 nm, qui lui confère également une grande régularité. Cette régularité se manifeste notamment en surface, où elle permet un meilleur accord avec une couche du semi-conducteur en question (par exemple du silicium) qui serait épitaxiée sur la couche isolante, par exemple pour réaliser la portion de canal, ou, tout simplement avec la couche supérieure initiale du substrat de type semi-conducteur sur isolant, gravée pour former la portion de canal en question.
Plus généralement, la couche isolante peut être formée d’un oxyde du semi-conducteur en question (par exemple de l’oxyde de silicium SiO 2 ) ayant subi un recuit à très haute température (supérieure à 700 et même à 1000 degrés Celsius) liée à la technologie ‘smart-cut’. Par rapport à une couche d’oxyde réalisée à froid, telle que la couche de diélectrique entre le FEOL, ‘Front-end-of-line’, partie inférieure où sont réalisés le canal et les grilles et le BEOL (partie supérieure de la structure d’interconnexion des grilles), une telle couche d’oxyde thermique présente de meilleures propriétés en termes de rugosité résiduelle en surface, de propension à l’ouverture ou la propagation de fissures, et plus généralement de qualité d’interface.
La présente technologie concerne aussi un procédé de pilotage d’un dispositif électronique tel que présenté ci-dessus, dans lequel un courant électrique alternatif est injecté dans la ladite piste électrique pour exercer un champ magnétique oscillant sur ledit au moins un électron ou trou piégé dans ladite structure de piégeage, et dans lequel la piste électrique est employée en outre en tant que grille arrière, un potentiel électrique étant appliqué à ladite piste électrique pour contrôler un paysage de potentiel électrique au sein de la portion de canal où est piégé ledit au moins un électron ou trou. Le potentiel électrique en question est par exemple un potentiel électrique statique, ou basse fréquence (fréquence inférieure à 10kHz), ou radiofréquence (fréquence comprise entre 10kHz et 100 GHz), ou impulsionnel, ou étant une combinaison de tels potentiels électriques. Il peut s’agir d’encore un autre type de signal électrique.
La présente technologie concerne aussi un procédé de fabrication d’un dispositif électronique pour le stockage, le contrôle et la manipulation de qubits sur semi-conducteur, à base de spins d’électron ou de trou, le dispositif comprenant une couche isolante électriquement avec, du côté avant, une face avant, et du côté arrière, une face arrière, le procédé comprenant les étapes suivantes : sur la face avant de la couche isolante, réalisation d’une structure de piégeage pour électrons ou trous qui comporte : une portion de canal, formée au moins en partie par une portion de couche en matériau semi-conducteur s’étendant dans un plan parallèle à ladite couche isolante, et une pluralité de grilles distinctes les unes des autres, réparties en un ou plusieurs niveaux sur la portion de canal, d’un côté de la portion de canal opposé à ladite couche isolante, et du côté arrière de la couche isolante, réalisation d’une piste électrique qui s’étend dans un plan parallèle à la couche isolante, destinée à générer un champ magnétique oscillant s’exerçant sur ledit au moins un électron ou trou piégé dans la structure de piégeage.
Cependant, ce genre de modèle comprend en général un nombre très élevé de paramètres, tel que des paramètres de cinétiques biologiques, de constantes d’inhibition, de rendements, qui doivent être ajustés à l’aide de données réelles. Lorsqu’ils sont utilisés à des fins prédictives, ces modèles sont utilisés comme suit :
– Les paramètres du modèle sont ajustés à partir de données existantes, par exemple des données de suivi des derniers mois d’un digesteur, en minimisant l’écart entre les sorties du modèle, tels que le débit de biogaz, et les mesures réelles, et
– En supposant ces paramètres constants dans le temps, le modèle peut ensuite être utilisé pour prédire le comportement dans le futur du digesteur, par exemple en changeant le mode ou la composition de l’alimentation.
Cependant, l’ajustement de ces modèles est régulièrement sujet au surapprentissage en raison du grand nombre de paramètres pouvant se compenser les uns avec les autres. De plus, les prédictions de ce genre de modèle ne sont généralement valables que pour le digesteur ayant servi pour l’ajustement.
Enfin, on connait la mise en œuvre de modèles hybrides ajustés sur des données réelles.
Afin de limiter les risques de surapprentissage et d’augmenter le pouvoir prédictif des modèles mécanistes, ces derniers peuvent être couplés avec des modèles empiriques de type « boite-noire ».
Aujourd’hui, ces approches sont principalement implémentées au travers de capteurs logiciels, en anglais soft- sensors , qui consistent à estimer un paramètre non mesuré à partir des signaux acquis en ligne sur un procédé ; tel qu’exposé dans la publication Haimi , H., Mulas , M., Corona, F., Vahala , R., 2013. Data-derived soft-sensors for biological wastewater treatment plants: An overview. Environmental Modelling & Software 47, 88–107 .
Une autre approche consiste à utiliser des données externes au procédé pour les injecter dans le modèle. Par exemple, la publication Charnier, C., Latrille , E., Jimenez, J., Torrijos , M., Sousbie , P., Miroux , J., Steyer , J.-P., 2017. Fast ADM1 implementation for the optimization of feeding strategy using near infrared spectroscopy. Water Research 122, 27 – 35 divulgue une méthode au cours de laquelle on a entraîné un modèle d’approche des moindres carrés partiels, dit PLS , pouvant prédire des cinétiques d’hydrolyse d’un substrat à partir de son spectre proche infrarouge.
Ce couplage permet donc de réduire le nombre de paramètres à ajuster sur les données réelles ainsi que d’injecter des connaissances issues d’expériences passées. Toutefois ce type d’approche mixe nécessite un grand nombre de données externes à intégrer afin d’optimiser son fonctionnement.
Aussi, il existe le besoin d’une solution de prédiction de l’évolution de l’état d’un digesteur résolvant les problèmes des procédés connus de l’art antérieur.
À cet effet on propose un procédé de prédiction d’un indicateur de suivi de l’état d’un digesteur adapté pour produire un digestat et du biogaz, contenant du méthane, à partir d’un intrant, comprenant :
– Une étape de définition d’un modèle mécaniste adapté pour déterminer au moins une valeur d’un indicateur de suivi de l’état dudit digesteur en fonction de paramètres de commande dudit digesteur et de paramètres relatifs à la qualité de l’intrant alimentant ledit digesteur ; ledit modèle mécaniste étant destiné à être étalonné par une pluralité de paramètres de réglage décrivant les cinétiques des étapes d’hydrolyse, d’acidogénèse, d’acétogénèse et de méthanogénèse, indépendamment ou en combinaison ;
– Une étape d’acquisition de valeurs des paramètres de commande dudit digesteur et de valeurs de paramètres de qualité de l’intrant alimentant ledit digesteur ;
– Une étape de détermination des paramètres de réglage dudit modèle mécaniste décrivant les cinétiques d’au moins une des étapes d’acidogénèse, acétogénèse et méthanogénèse ou de leur combinaison en fonction des paramètres de commande dudit digesteur et des paramètres relatifs à la qualité de l’intrant ;
– Une étape d’étalonnage dudit modèle mécaniste en fonction desdits paramètres de réglages obtenus par la mise en œuvre dudit module d’apprentissage automatique ; et
– Une étape de mise en œuvre dudit modèle mécaniste pour prédire l’évolution de ladite au moins une valeur d’un indicateur de suivi de l’état dudit digesteur.
Dans le cas d’un dispositif de lecture à effet Hall 16 exploitant l’effet Hall extraordinaire, il est préférable de choisir des matériaux à aimantation perpendiculaire et avantageusement avec des angles d’effet Hall extraordinaire supérieurs à 0,5%.
Pour un effet Hall planaire, il est préférable de choisir des matériaux à aimantation planaire avec une magnétorésistance anisotrope supérieure à 0,5%.
Enfin, dans le cas d’une mesure par effet Hall normal, via le champ démagnétisant créé dans le gaz bidimensionnel d’électrons par le sous-ensemble ferromagnétique, il est préférable d’utiliser un matériau à forte aimantation, c’est-à-dire un matériau tel que µ 0 M S > 0,2 Tesla (T).
Selon l’exemple de la , le dispositif électronique 12 comporte deux couches additionnelles qui sont les couches d’interfaçage 28 et 32.
Selon leur position et/ou leur composition, chaque couche d’interfaçage 28 et 32 exerce une ou plusieurs des fonctions suivantes : protéger le gaz bidimensionnel d’électrons 30, participer à la formation du gaz bidimensionnel d’électrons 30, améliorer ses propriétés de transport, améliorer les propriétés de transport électronique du dispositif électronique 12, et/ou améliorer la modulation électrique de l’effet Hall pour faciliter la lecture par le dispositif de lecture à effet Hall 16.
Chaque couche d’interfaçage 28 et 32 présente une épaisseur relativement faible, par exemple inférieure ou égale à 10 nm.
A titre d’exemple, la couche d’interfaçage 28 ou 32 est une couche constituée d’un élément des colonnes 3d, 4d, 5d, 4f, 5f de la classification périodique comme Al, Ta, Ru, Pt, W, Ir, Mo, Ti, Y, Au, ou une combinaison de ces éléments tel que PtW.
Selon un autre exemple, la couche d’interfaçage 28 ou 32 est une couche réalisée dans un matériau à fort couplage spin-orbite.
Un matériau à fort couplage spin-orbite est un matériau permettant de convertir un courant de charge en courant de spin.
Par exemple, le matériau à fort couplage spin-orbite est du Tantalum (β-Ta), du BiSb, du Ta, du β-Tungstène (β -W), du W ou du Pt.
Selon un deuxième exemple, le matériau à fort couplage spin-orbite est du Cu ou de l’Au dopé avec des éléments des colonnes 3d, 4d, 5d, 4f, 5f de la classification périodique comme W, Ta, Bi de manière à obtenir des effets spin-orbite importants, ou une combinaison d’éléments 5d, tel que PtW.
Selon un troisième exemple, le matériau à fort couplage spin-orbite est un matériau spin-orbite bidimensionnel.
A titre d’exemple de matériau spin-orbite bidimensionnel, il peut être cité les matériaux suivants : le graphène, le BiSe 2 , le B i S 2 , BiSe x Te 2-x (x variant entre 0 et 2), le BiS, le TiS, le WS 2 , le MoS 2 , le TiSe 2 , le VSe 2 , le MoSe 2 , le B 2 S 3 , le Sb 2 S, le T 0,75 S, le Re 2 S 7 , le LaCPS 2 , le LaOAsS 2 , le ScOBiS 2 , le GaOBiS 2 , le AIOBiS 2 , le LaOSbS 2 , le BiOBiS 2 , le YOBiS 2 , le InOBiS 2 , le LaOBiSe 2 , le TiOBiS 2 , le CeOBiS 2 , le PrOBiS 2 , le NdOBiS 2 , le LaOBiS 2 , ou le SrFBiS 2 .
Selon un quatrième exemple, le matériau à fort couplage spin-orbite est un isolant topologique. Un isolant topologique est un matériau ayant une structure de bande de type isolant mais qui possède des états de surface métalliques.
Par exemple, le matériau à fort couplage spin-orbite est du Bi 2 Se 3 , du BiSbTe, du SbTe 3 , du HgTe ou du α-Sn.
La gravure par plasma d’au moins une partie de la première portion peut correspondre à une gravure sèche mise en œuvre avec un plasma de CF 4 /N 2 /O 2 .
L’empilement de matériaux peut être recouvert d’un masque dur et/ou être disposé sur un substrat.
L’empilement de matériaux peut comporter en outre d’autres portions de silicium, de SiN et de SiGe, et les différentes étapes du procédé appliquées aux première, deuxième et troisième portions peuvent l’être également aux autres portions de silicium, de SiN et de SiGe.
L’invention concerne également un procédé de réalisation d’une mémoire, comportant au moins :
- réalisation d’un empilement de premières, deuxièmes et troisièmes couches, chaque deuxième couche étant disposée entre deux troisièmes couches et en contact avec ces deux troisièmes couches, et chaque troisième couche étant en contact avec une des premières couches, les premières couches comportant du silicium, les deuxièmes couches comportant du SiGe et/ou du SiN et les troisièmes couches comportant du SiGe ;
- gravure de premières cavités à travers au moins une partie de l’épaisseur de l’empilement, alignées en formant des lignes et des colonnes ;
- gravure de parties des deuxièmes couches localisées entre les premières cavités d’une même ligne ;
- réalisation, dans des espaces formés par la gravure desdites parties des deuxièmes couches, de portions diélectriques d’isolation comprenant du SiN et configurées pour assurer une isolation électrique entre différents niveaux mémoires ;
- gravure de tranchées à travers toute l’épaisseur de l’empilement, séparant et isolant des parties de l’empilement comportant chacune une ligne de premières cavités ;
- mise en œuvre d’un procédé de gravure selon l’une des revendications précédentes, gravant partiellement les premières couches depuis les tranchées, telle que des portions restantes des premières couches de semi-conducteur localisées entre les premières cavités forment des nanofils semi-conducteurs ;
- gravure des troisièmes couches de l’empilement ;
- dépôt d’au moins un diélectrique de grille et d’au moins un matériau conducteur de grille dans des espaces formés par la gravure des troisièmes couches de l’empilement, formant une grille enrobante autour d’au moins partie de chacun des nanofils semi-conducteurs et des lignes de mot s’étendant chacune dans un même niveau mémoire correspondant à un des niveaux mémoires en couplant électriquement entre elles les grilles d’une même ligne et localisées dans ledit un des niveaux mémoires ;
- dépôt d’un matériau diélectrique dans les tranchées ;
- réalisation de premières portions électriquement conductrices dans une partie des premières cavités telles que chacune traverse au moins deux niveaux mémoires et soit couplée électriquement à des premières extrémités des nanofils semi-conducteurs au niveau d’au moins une face latérale de ladite première portion électriquement conductrice ;
- réalisation d’empilement mémoires dans les autres premières cavités, chacun traversant lesdits au moins deux niveaux mémoires et comprenant au moins une couche de matériau mémoire disposée entre au moins une deuxième portion électriquement conductrice et au moins une couche électriquement conductrice disposée contre des deuxièmes extrémités des nanofils semi-conducteurs ;
- réalisation de premières lignes électriquement conductrices telles que chacune soit reliée électriquement aux premières portions électriquement conductrices d’une même colonne de la mémoire, et réalisation de deuxièmes lignes électriquement conductrices telles que chacune soit reliée électriquement aux deuxièmes portions électriquement conductrices d’une même colonne de la mémoire.
De nombreux équipements électriques intègrent une ou plusieurs cartes électriques sur lesquelles sont montés des composants électriques, ainsi qu’un ou plusieurs haut-parleurs. On parlera d’« équipements de restitution audio » pour désigner de tels équipements.
Parmi les équipements de restitution audio, on trouve bien sûr des enceintes, et notamment des enceintes connectées. On trouve aussi d’autres types d’équipements, et par exemple des boîtiers décodeurs (ou STB, pour Set-Top Box ).
De tels équipements de restitution audio sont généralement assez complexes et sont capables de mettre en œuvre simultanément un certain nombre de fonctions. Certains des composants électriques sont alors susceptibles de générer une quantité de chaleur importante.
Parmi ces composants, on trouve par exemple classiquement les amplificateurs audio et le module de communication Wi-Fi.
Il est ainsi possible que, lorsque toutes les fonctionnalités de l’équipement sont activées simultanément, la production de chaleur de l’équipement excède sa capacité de dissipation thermique « intrinsèque ».
Il convient donc d’ajouter dans l’équipement un ou des dispositifs additionnels dédiés à la dissipation de chaleur.
Il existe, dans l’art antérieur, un certain nombre de dispositifs pour dissiper de la chaleur, qui sont classiquement catégorisés en dispositifs « actifs » ou « passifs ».
Parmi les dispositifs actifs, on connaît par exemple des dispositifs qui comprennent un ventilateur et des ouïes d’aération. Un tel dispositif, bien que performant, est proscrit dans le cas d’équipements de restitution audio. Le ventilateur génère en effet des bruits parasites qui sont perceptibles à l’oreille d’un utilisateur, lorsque le volume sonore est réduit. Par ailleurs, les vibrations créées par des haut-parleurs peuvent accélérer le vieillissement des pièces mécaniques des ventilateurs.
Parmi les dispositifs passifs, on connaît par exemple des dispositifs qui comprennent une tôle permettant de dissiper la chaleur par conduction. Un tel dispositif ne génère aucun bruit, et est donc généralement choisi dans le cas d’équipements de restitution audio.
Cependant, ce dispositif passif est moins efficace, en particulier lorsque les dimensions de l’équipement sont réduites.
Un tel dispositif de dissipation passive des calories s’avère donc généralement suffisant lorsque l’équipement est utilisé dans des conditions standards. Cependant, lorsque la température ambiante qui règne dans l’environnement dans lequel est situé l’équipement est élevée et, en particulier, lorsque la température ambiante approche la température maximale d’utilisation (par exemple 40°C), et lorsque toutes les fonctionnalités de l’équipement sont mises en œuvre simultanément, le dispositif passif n’est plus en mesure d’évacuer suffisamment la chaleur produite.
La température à l’intérieur de l’équipement va donc augmenter de manière significative, et certains composants électriques de l’équipement peuvent alors atteindre, voire dépasser leur température maximale de fonctionnement autorisée. Parmi ces composants, certains vont alors connaître un fonctionnement instable, ce qui réduit la stabilité de fonctionnement de l’équipement dans son ensemble. Parmi ces composants, certains vont connaître un vieillissement accéléré, ce qui provoque une réduction de la durée de vie desdits composants et donc de l’équipement lui-même.
Si la température continue de monter, l’équipement sera désactivé pour éviter tout risque lié à la sécurité des utilisateurs. L’équipement demeure alors inutilisable jusqu’à ce que sa température soit suffisamment redescendue.
Pour retarder ou empêcher d’atteindre ces températures limites des composants nécessitant une forte dissipation, plusieurs solutions bien connues existent et peuvent être mises en œuvre.
Une première solution consiste à désactiver une ou des fonctionnalités consommatrices de calories et non essentielles au fonctionnement du produit.
Dans ce mode de réalisation l’étape de détermination 12 est mise en œuvre par l’implémentation d’un module d’apprentissage automatique entraîné pour déterminer les paramètres de réglages en fonction des paramètres de commande du digesteur 50 étudié et des paramètres relatifs à la qualité de l’intrant.
Ce module d’apprentissage automatique reçoit ainsi en entrée des paramètres de commande du digesteur 50 étudié et des paramètres relatifs à la qualité de l’intrant et détermine en sortie des paramètres de réglage du digesteur.
Le module d’apprentissage automatique comprend en particulier une pluralité de réseaux de neurones artificiels entraînés pour détecter chacun un paramètre de réglage du modèle mécaniste.
Une approche alternative peut mettre en œuvre un réseau de neurones artificiels entraîné pour fournir en sortie un unique vecteur de paramètres de réglages.
L’invention n’est pas limitée à la mise en œuvre de réseaux de neurones, d’autres méthodes d’apprentissage automatiques s’avèrent tout aussi pertinentes pour ce type d’apprentissage. On citera notamment des méthodes de régression statistiques telles que les machines à vecteur support, SVM, les arbres décisionnels, les forêts d’arbres décisionnels, une régression des moindres carrés partiels ou toute autre méthode d’apprentissage automatique, supervisées ou non.
En sortie du module d’apprentissage automatique mis en œuvre, on récupère alors les paramètres de réglages du modèle mécaniste. Par conséquent on met en œuvre une étape d’étalonnage 13 du modèle mécaniste avec ces paramètres déterminés.
Au cours de cette étape d’étalonnage 13, on souhaite toutefois s’assurer de ne pas régler le modèle mécaniste avec des valeurs de paramètres aberrantes. Aussi on contraint la recherche des valeurs de paramètres au sein d’une distribution prédéterminée.
Selon une alternative, on pourrait aussi prévoir de contraindre les paramètres entre des bornes prédéterminées, cette approche pouvant être vue comme un cas particulier de la recherche de paramètres au sein d’une distribution, celle correspondant à une distribution selon une loi uniforme comprise entre ces bornes prédéterminées.
Ceci permet ensuite de mettre en œuvre 14 le modèle mécaniste ainsi étalonné, en lui fournissant en entrée les paramètres de commande du digesteur 50 étudié et des paramètres relatifs à la qualité de l’intrant.
Afin de pouvoir mettre en œuvre ce procédé de prédiction, il faut toutefois avoir préalablement entraîné le module d’apprentissage automatique mis en œuvre.
À cette fin on met en œuvre un procédé 2 d’entraînement du module d’apprentissage automatique.
Ce procédé comprend une première étape d’acquisition 21 d’une pluralité d’ensembles de données expérimentales.
Chaque ensemble de données expérimentales comprend des séries temporelles de valeurs de paramètres de commande d’un digesteur, de valeurs de paramètres relatifs à la qualité d’un type d’intrant alimentant ce digesteur 50 et des séries temporelles de valeurs de l’indicateur de suivi du digesteur, ici son débit de méthane en fonction de ces paramètres.