INPI-France/Brevets-Francais-2024-Chunked huggingface dataset:
Les tourbillons de sillage 303 y sont schématiquement représentés de manière simplifiée. En effet, à partir des ailes, les tourbillons de sillage 303 tendent d’abord à se rapprocher l’un de l’autre, puis à maintenir une distance substantiellement constante entre eux, tout en perdant de l’altitude par rapport à celle à laquelle ils ont été générés. De plus, le vent influe sur la trajectoire et la géométrie des tourbillons de sillage 303 au fil du temps.
La illustre schématiquement une architecture modulaire du système 120.
Le système 120 comporte un module gestionnaire de capteurs ASensMgr 512, configuré pour collecter en temps-réel des informations relatives aux mesures effectuées par les capteurs 130 (libellés ASens sur la ), incluant des informations de conditions atmosphériques courantes (par exemple, vitesse et direction du vent), ainsi que des informations d’effets subis par l’aéronef suiveur 302 (par exemple, accélération de roulis).
Le système 120 comporte aussi un module gestionnaire d’informations relatives à l’aéronef meneur 301 (envergure, masse, position géographique, vitesse, altitude, attitude…) LInfMgr 511. Le module LInfMgr 511 reçoit ces informations, et leurs éventuelles mises à jour en temps réel, en provenance d’un système gestionnaire de communications ComMgr 501 de l’avionique 150 en communication avec un système embarqué de l’aéronef meneur 301, éventuellement via un relais intermédiaire (e.g., système de communication au sol).
Le système 120 comporte en outre un module gestionnaire de modèle d’aéronef AModMgr 513, configuré pour déterminer des effets sur l’aéronef suiveur 302 du tourbillon de sillage 303. Le module gestionnaire de modèle d’aéronef AModMgr 513 utilise des mesures fournies par les capteurs ASens130 (par exemple, accélération de roulis) pour déterminer des effets subis par l’aéronef suiveur 302. Le module AModMgr 513 utilise aussi un modèle de l’aéronef suiveur 302, modélisant des effets subis par l’aéronef suiveur 302 en vol hors sillage d’un autre aéronef (par exemple, propriétés aérodynamiques en fonction de la masse de l’aéronef). Par exemple, pour une certaine déflection d’aileron, une certaine accélération de roulis est attendue en environnement libre de tourbillon de sillage généré par un autre aéronef. Ainsi, le module AModMgr 513 est configuré pour déterminer les effets sur l’aéronef suiveur 302 du tourbillon de sillage 303 en soustrayant aux effets mesurés par les capteurs ASens 130 ceux contenus dans ledit modèle de l’aéronef suiveur 302.
Le système 120 comporte en outre un module de calcul de position de tourbillon de sillage VPosCmp 516. Le module VPosCmp 516 est configuré pour estimer une position du tourbillon de sillage 303 avec une incertitude d’estimation, qui peut elle-même être déterminée, et est configuré pour déterminer une fenêtre spatiale, appelée fenêtre d’inconfort potentiel, définie par l’incertitude d’estimation autour de la position estimée du tourbillon de sillage 303. Dans un mode de réalisation particulier, la fenêtre d’inconfort potentiel définit un espace dans lequel le tourbillon de sillage 303 est supposé être présent avec une probabilité supérieure ou égale à un seuil prédéterminé TH_vx.
Le module VPosCmp 516 calcule pour ce faire une géométrie géoréférencée du tourbillon de sillage 303.
Le module VPosCmp 516 est également configuré pour calculer la géométrie géoréférencée du tourbillon de sillage 303 duquel l’aéronef suiveur 302 peut bénéficier du phénomène de flux d’air ascendant, à partir d’informations relatives à l’aéronef meneur 301 (telles que l’envergure, la masse, la position géographique, la vitesse, l’altitude, l’attitude…) et d’informations relatives aux conditions atmosphériques rencontrées (par exemple, vitesse et direction du vent) par l’aéronef meneur 301 et l’aéronef suiveur 302. Le calcul de la géométrie géoréférencée du tourbillon de sillage 303 est bien connu de l’homme du métier et passe par plusieurs étapes : constructions de positions géoréférencées successives par lesquelles est passé l’aéronef meneur 301, calcul d’une dérive liée au vent, et prise en compte de la physique du tourbillon de sillage avec notamment une vitesse de descente. Le module VPosCmp 516 réalise ainsi une modélisation géoréférencée en trois dimensions, en temps réel, de la géométrie du tourbillon de sillage 303. Ensuite, par projection de la position de l’aéronef suiveur 302 sur des positions calculées du centre du tourbillon de sillage, une distance de l’aéronef suiveur 302 par rapport au tourbillon de sillage peut être calculée. Des détails d’implémentation et de calcul sont par exemple divulgués dans la demande de brevet français FR 3041121 A1 déjà mentionnée.
Pour déterminer la géométrie géoréférencée du tourbillon de sillage 303, le module VPosCmp 516 utilise des données (vitesse de descente…) fournies par un modèle de tourbillon de sillage. Le système 120 comporte alors un module gestionnaire de modèle de tourbillon de sillage VModMgr 515 fournissant au module VPosCmp 516 lesdites données de modèle de tourbillon de sillage.
Le module VPosCmp 516 est ainsi configuré pour déterminer, à l’aide d’un filtre bayésien récursif, une position estimée du tourbillon de sillage à partir des informations relatives à l’aéronef meneur obtenues et d’un modèle de tourbillon de sillage, et pour déterminer une incertitude d’estimation sur la position estimée du tourbillon de sillage par comparaison de l’effet du tourbillon de sillage 303 subi par l’aéronef suiveur 302 et d’un effet théorique du tourbillon de sillage 303 sur l’aéronef suiveur 302 d’après le modèle de tourbillon de sillage. En effet, du fait notamment d’imprécisions de mesures et/ou d’imprécisions de modèles utilisés, il existe une incertitude concernant la géométrie et le géoréférencement effectifs du tourbillon de sillage 303 calculés par le module VPosCmp 516 grâce au filtre de type bayésien récursif.
Le module VPosCmp 516 est ainsi configuré pour déterminer la fenêtre d’inconfort potentiel associée à la position estimée du tourbillon de sillage, en fonction de l’incertitude d’estimation sur la position estimée du tourbillon de sillage. Dans un exemple de réalisation, le module VPosCmp 516 détermine la fenêtre d’inconfort potentiel en appliquant une distance dépendante de l’incertitude d’estimation (par exemple, proportionnelle à l’incertitude d’estimation ou linéairement dépendante de l’incertitude d’estimation), autour de la position estimée du tourbillon de sillage 303. Ainsi, plus l’incertitude d’estimation est grande, plus les dimensions de la fenêtre d’inconfort potentiel sont importantes. La précision de l’estimation peut alors être améliorée en gagnant en observabilité, afin de permettre de réduire les dimensions de la fenêtre d’inconfort potentiel.
Dans un autre exemple de réalisation, grâce à un filtre particulaire (« Particle Filter » en anglais), le module VPosCmp 516 détermine l’effet théorique du tourbillon de sillage 303 sur l’aéronef suiveur 302 à différentes positions potentielles dudit tourbillon de sillage 303 au vu de la géométrie géoréférencée précédemment calculée, et compare, pour chaque position parmi lesdites différentes positions potentielles, cet effet théorique avec l’effet sur l’aéronef 302 dudit tourbillon de sillage 303 déterminé par le module AModMgr 513 (par exemple, grâce à des données de moment de tangage). Le module VPosCmp 516 détermine alors une valeur de probabilité de présence du tourbillon de sillage 303 à ladite position. Ainsi, si l’effet théorique est trop faible par rapport à l’effet effectivement subi par l’aéronef suiveur 302 d’après les mesures des capteurs ASens 130, c’est-à-dire que la valeur de probabilité est inférieure au seuil prédéterminé TH_vx, il est peu probable que le tourbillon de sillage 303 se trouve à cette position. La fenêtre spatiale dans laquelle le tourbillon de sillage 303 est supposé être présent avec une probabilité supérieure ou égale au seuil prédéterminé TH_vx est un espace d’inconfort potentiel pour les passagers de l’aéronef suiveur 302, à cause de turbulences qui sont potentiellement subies par l’aéronef suiveur 302 et qui sont dues audit tourbillon de sillage 303. Cette fenêtre spatiale constitue alors la fenêtre d’inconfort potentiel susmentionnée.
Dans un mode de réalisation particulier, le module VPosCmp 516 détermine une valeur de probabilité de présence du tourbillon de sillage 303 à chaque dite position pour différentes caractéristiques de tourbillon de sillage (diamètre de tourbillon, profils de vélocité, profils de circulation…).
En variante du filtre particulaire présenté ci-dessus, le module VPosCmp 516 peut inclure un autre type de filtre bayésien récursif, tel qu’un filtre de Kalman. D’autres approches pour estimer la position du tourbillon de sillage 303 et l’incertitude d’estimation associée, comme un calcul de gradients locaux, peuvent être dérivées des connaissances générales de l’homme du métier.
Le module VPosCmp 516 réalise des calculs de distance par rapport au tourbillon de sillage 303 dans un espace en deux dimensions, dans un plan [Y,Z] dans un repère géodésique [X,Y,Z], comme représenté sur la . L’espace en trois dimensions [X,Y,Z] dans lequel est calculée la géométrie géoréférencée du tourbillon de sillage 303 permet d’assurer un suivi de trajectoire, et la coupe transversale dans le plan [Y,Z] est utilisée pour déterminer la fenêtre d’inconfort potentiel, c’est-à-dire la position estimée du tourbillon de sillage 303 en tenant compte des incertitudes de calcul.
D’autres méthodes sont basées sur l’apprentissage automatique. Les méthodes d’apprentissage automatique ont l’avantage de déterminer seuls les règles à appliquer pour décider qu’un événement appartient à une catégorie ou à une autre, comme la catégorie PEI s’il a été entraîné sur un nombre d’exemples suffisamment important.
Les détecteurs automatiques de première génération, basés uniquement sur des techniques classiques de traitement du signal brut ou filtré et l’application de seuils d’amplitude fixes ou adaptatifs ont montré qu’ils pouvaient répondre en partie au problème (Staba et al., 2002; Gardner et al., 2007; Crépon et al., 2010; Zelmann et al., 2012). Néanmoins, ils ne sont pas suffisamment compétitifs vis-à-vis d’un processus de recherche manuelle. Les résultats obtenus sur données simulées sont parfois encourageants, mais déjà insuffisants sachant que les simulations utilisées fournissent un signal de qualité c’est-à-dire composé d’événements relativement "propres" et d’une ligne de base stable.
Des modèles d’apprentissage automatique ont donné naissance à une nouvelle manière d’appréhender le problème. Les paramètres discriminants des FRs sont parfois difficilement objectivables : un praticien sait qu’il y a un FR sur une portion de signal sans pouvoir forcément énoncer tous les éléments qui permettent de l’affirmer : il a appris à les reconnaître car ils sont excentriques par rapport à une norme, intégrée plus ou moins implicitement. Au cours d’un processus d’apprentissage, le modèle va lui aussi identifier et intégrer des critères discriminants qui lui permette de distinguer un événement d’intérêt comme un FR, d’autre types d’événements. Peu d’études ont encore vu le jour pour détecter des FRs, ou des marqueurs intercritiques (HFOs) en général, à partir d’algorithmes d’apprentissage automatique et encore moins à grande échelle.
Notamment un détecteur MOSSDET (Lachner-Pizaet al., 2020), a été proposé, il utilise des machines a vecteurs de support (SVM en anglais). Les performances de MOSSDET sont supérieures à celles des autres détecteurs actuellement publiés. De manière surprenante, cependant, MOSSDET détecte des événements même à un rapport signal/bruit égal à 0 dB ce qui pose un problème en conditions réelles et sur signal bruité, étant donné que ces événements dont l’intensité ou la puissance ne dépasse pas de l’activité de fond peuvent difficilement être réellement considérés comme des HFOs ou des FRs. Cet excès de sensibilité à faible rapport signal bruit se traduit par la détection de grandes quantités de faux positifs et est donc problématique.
D’autres techniques à base d’apprentissage profond ont été développées également, mais ces dernières sont soit basées sur des jeux de données de très bonne qualité, soit provoquent l’émission de trop nombreux faux positifs, ce qui ne facilite pas le travail de classification ultérieur, car ces faux positifs entrainent une augmentation de la charge de travail pour le praticien.
En conclusion, les tentatives de détection automatique développées jusqu’à présent se sont heurtées à des difficultés bloquantes pour envisager à ce jour une utilisation en pratique clinique. Il est ainsi souhaitable de disposer d’une technique de détection d’anomalie qui puisse faciliter le traitement des grandes quantités de données telles qu’explicité précédemment tout en limitant la détection de faux-positifs, c’est-à-dire d’évènements du signal qui ne sont pas représentatifs des évènements que l’on cherche à détecter.
Un objectif de l’invention est de permettre une localisation plus aisée de zones d’intérêts au sein d’un signal électroencéphalographique étendu dans le temps. Plus particulièrement, il est proposé un procédé de sélection de données issues d’un électroencéphalogramme, lesdites données se présentant sous la forme d’un ensemble de scalogrammes de départ, chaque scalogramme de l’ensemble de scalogrammes de départ étant calculé à partir d’une portion d’un signal électroencéphalographique préalablement acquis. Un tel procédé comprend :
une étape d’extraction, à partir ensemble de scalogrammes de départ, par l’intermédiaire d’un réseau de neurones artificiels, d’un ensemble de scalogrammes candidats ;
une étape de calcul d’une pluralité de caractéristiques de la portion de signal électroencéphalographique correspondant au scalogramme candidat ; et lorsque la pluralité de caractéristiques de la portion de signal électroencéphalographique du scalogramme candidat se situent dans des intervalles de valeurs prérequis, une étape de sélection de la portion de signal électroencéphalographique du scalogramme candidat au sein d’une structure de données de sélection de signal électroencéphalographique.
L’applicabilité de la méthode décrite ici n’est pas limitée à l’épilepsie. Plus particulièrement, la méthode peut être employée pour le traitement d’autres type de signaux électroencéphalographiques et d’autres pathologies que l’épilepsie. L’intérêt de la méthode décrite est qu’elle mixe les approches d’apprentissage profond et de traitement de signal afin d’aboutir à une diminution drastique des faux positifs, qui ont limité l’usage clinique des méthodes antérieurement décrites.
Selon une caractéristique particulière, ledit réseau de neurones artificiels est un réseau de neurones convolutif.
Selon une caractéristique particulière, ledit réseau de neurones artificiels est pré-entrainé à détecter des oscillations rapides de type « fast ripples » au sein des scalogrammes.
Plus particulièrement, dans un mode de réalisation spécifique, un objectif est de localiser des oscillations à hautes fréquences de manière simple et efficace afin de permettre une amélioration notable du processus de diagnostic des épilepsies, grâce à une localisation plus rapide et plus précise des tissus à traiter et/ou à opérer.
Selon une caractéristique particulière, les caractéristiques de la portion de signal électroencéphalographique qui sont calculées appartiennent au groupe comprenant au moins : sa durée, son ratio signal sur bruit, le nombre d’oscillations qui composent l’événement, l’amplitude de ces oscillations, la forme des oscillations.
Selon une caractéristique particulière, le calcul des scalogrammes de l’ensemble de scalogrammes de départ comprend :
Un catalyseur préféré comprend, et est de préférence constitué, d’au moins un métal du groupe VIB et éventuellement d’au moins un métal du groupe VIII non noble, d’au moins un élément promoteur, et de préférence le phosphore, d’au moins une zéolithe Y et d’au moins un liant alumine.
Un catalyseur encore plus préféré comprend, et est de préférence constitué, du nickel, du molybdène, du phosphore, d’une zéolithe USY, et éventuellement aussi une zéolithe béta, et de l’alumine.
Un autre catalyseur préféré comprend, et est de préférence constitué, du nickel, du tungstène, de l’alumine et de la silice-alumine.
Un autre catalyseur préféré comprend, et est de préférence constitué, du nickel, du tungstène, d’une zéolithe USY, de l’alumine et de la silice-alumine.
Ledit catalyseur d’hydrocraquage est par exemple sous forme d’extrudés.
Dans une variante, le catalyseur d’hydrocraquage mis en œuvre dans la deuxième étape d’hydrocraquage comprend une fonction hydro-déshydrogénante comprenant au moins un métal noble du groupe VIII choisi parmi le palladium et le platine, seul ou en mélange. La teneur en métal noble du groupe VIII est avantageusement comprise entre 0,01 et 5% poids et de préférence entre 0,05 et 3% poids, les pourcentages étant exprimés en pourcentage poids d’oxydes (PtO ou PdO) par rapport au poids total du de catalyseur.
Selon un autre aspect de l'invention, le catalyseur d'hydrocraquage tel que décrit plus haut comprend en outre un ou plusieurs composés organiques contenant de l'oxygène et/ou de l'azote et/ou du soufre. Un tel catalyseur est souvent désigné par le terme "catalyseur additivé". Généralement, le composé organique est choisi parmi un composé comportant une ou plusieurs fonctions chimiques choisies parmi une fonction carboxylique, alcool, thiol, thioéther, sulfone, sulfoxyde, éther, aldéhyde, cétone, ester, carbonate, amine, nitrile, imide, oxime, urée et amide ou encore les composés incluant un cycle furanique ou encore les sucres.
La préparation des catalyseurs d’hydrogénation sélective (étape a), d’hydroconversion (étape b), d’hydrotraitement et d’hydrocraquage est connue et comprend généralement une étape d’imprégnation des métaux du groupe VIII et du groupe VIB lorsqu’il est présent, et éventuellement du phosphore et/ou du bore sur le support, suivie d’un séchage, puis éventuellement d’une calcination. Dans le cas de catalyseur additivé, la préparation se fait généralement par simple séchage sans calcination après introduction du composé organique. On entend ici par calcination un traitement thermique sous un gaz contenant de l’air ou de l’oxygène à une température supérieure ou égale à 200°C. Avant leur utilisation dans une étape du procédé, les catalyseurs sont généralement soumis à une sulfuration afin de former l’espèce active. Le catalyseur de l’étape a) peut aussi être un catalyseur utilisé sous sa forme réduite, impliquant ainsi une étape de réduction dans sa préparation.
En fonction de la teneur en composés soufrés dans la charge initiale à traiter, un flux contenant un agent sulfurant peut être injecté en amont de l’étape a) d’hydrogénation sélective et/ou l’étape b) d’hydroconversion et/ou l’étape d’hydrotraitement et/ou l’étape d’hydrocraquage lorsqu’elles sont présentes, de préférence en amont de l’étape a) d’hydrogénation sélective lorsqu’elle est présente et/ou l’étape b) d’hydroconversion afin d’assurer une quantité suffisante en soufre pour former ou maintenir l’espèce active du catalyseur (sous forme soufré). Cette étape d’activation ou de sulfuration s’effectue par les méthodes bien connues de l'Homme de l'art, et avantageusement sous une atmosphère sulfo-réductrice en présence d’hydrogène et d’hydrogène sulfuré. Les agents sulfurants sont le gaz H 2 S, le soufre élémentaire, le CS 2 , les mercaptans, les sulfures et/ou polysulfures, les coupes hydrocarbonées à point d'ébullition inférieur à 400°C contenant des composés soufrés ou tout autre composé contenant du soufre utilisé pour l’activation des charges hydrocarbures en vue de sulfurer le catalyseur. Lesdits composés contenant du soufre sont avantageusement choisis parmi les disulfures d’alkyle tel que par exemple le disulfure de diméthyle (DMDS), les sulfures d’alkyle, tel que par exemple le sulfure de diméthyle, les thiols tel que par exemple le n-butylmercaptan (ou 1-butanethiol) et les composés polysulfures de type tertiononylpolysulfure. Le catalyseur peut également être sulfuré par le soufre contenu dans la charge à désulfurer. De manière préférée, le catalyseur est sulfuré in situ en présence d'un agent sulfurant et d'une charge hydrocarbonée. De manière très préférée le catalyseur est sulfuré in situ en présence de la charge additivée de disulfure de diméthyle.
Le flux gazeux comprenant de l’hydrogène, qui alimente la section réactionnelle de l’étape d’hydrogénation sélective (étape a), d’hydroconversion (étape b), et les étapes d’hydrotraitement et/ou d’hydrocraquage lorsqu’elles sont présentes peut être constitué d’un appoint en hydrogène et/ou d’hydrogène recyclé avantageusement issu de l’étape c) et/ou de l’étape d). De préférence, un flux gazeux supplémentaire comprenant de l’hydrogène est avantageusement introduit en entrée de chaque réacteur, en particulier fonctionnant en série, et/ou en entrée de chaque lit catalytique à partir du second lit catalytique de la section réactionnelle. Ces flux gazeux supplémentaires sont appelés encore flux de refroidissement. Ils permettent de contrôler la température dans le réacteur dans lequel les réactions mises en œuvre sont généralement très exothermiques.
[Fig 1] La représente ce schéma d’un mode de réalisation particulier du procédé de la présente invention, comprenant :
- une étape a) d’hydrogénation sélective optionnelle d’une charge comprenant une huile de pyrolyse de plastiques et/ou de CSR 1, en présence d’un gaz riche en hydrogène 2, et éventuellement d’une amine apportée par le flux 3 et éventuellement d’un agent sulfurant apporté par le flux 4, réalisée dans au moins un réacteur en lit fixe comportant au moins un catalyseur d’hydrogénation sélective, pour obtenir un effluent 5 ;
- une étape b) d’hydroconversion de l’effluent 5 issu de l’étape a), en présence d’hydrogène 6 réalisée dans au moins un réacteur en lit bouillonnant, à lit entraîné et/ou à lit mobile comportant au moins un catalyseur d’hydroconversion, pour obtenir un effluent hydroconverti 7 ;
- une étape c) de séparation de l’effluent 7 réalisée en présence d’une solution aqueuse de lavage 8 et permettant d’obtenir au moins une fraction gazeuse 9 comprenant de l’hydrogène, une fraction aqueuse 10 contenant des sels dissous, et une fraction liquide hydrocarbonée 11 ;
- une étape d) de fractionnement de la fraction liquide hydrocarbonée 11 permettant d’obtenir au moins une fraction gazeuse 12, une coupe hydrocarbonée 13 comprenant des composés ayant un point d’ébullition inférieur ou égal à 150°C et une coupe hydrocarbonée 14 comprenant des composés ayant un point d’ébullition supérieur à 150°C.
A l’issue de l’étape d), au moins une partie des effluents hydrocarbonés liquides hydrocarbonés 13 et/ou 14 est envoyée(s) vers un procédé de vapocraquage (non représentée).
Tests de résistance aux UV
Des tests de résistance aux UV ont été réalisés sur les échantillons de co-séchage réhydratés 3 min avec un homogénéisateur Stomacher (1g dans 9ml d’eau distillée stérile) et sur les phages en solution dans la chambre UV BS-03 +UV-MA avec des ampoules UV-C. L’irradiation mesurée est de 12mW/cm 2 . Pour chaque forme d’échantillon, trois aliquotes identiques sont réalisées pour être exposées pendant 3 temps différents (5, 15, 30 min). Ces tests sont adaptés d’après les tests réalisés par l’équipe de Ramirez et al. 2018. La survie des phages et des levures est mesurée par la méthode de dénombrement.
Le dénombrement à T0 est identique pour l’échantillon de co-séchage et pour sa forme réhydratée, il se fait selon la méthode des spots décrite plus haut, le dénombrement du phage en solution se fait selon une procédure interne.
Pour les échantillons de co-séchage, environ 1.5g sont pesés et étalés dans une boite de Petri ouverte au centre de la chambre. Après exposition aux UV, 1g est pesé à la balance de précision puis réhydraté 3 min dans un homogénéisateur Stomacher pour que les phages soient dénombrés selon la méthode des spots décrite plus haut.