INPI-France/Brevets-Francais-2024-Chunked huggingface dataset:
D'une manière générale, les accélérateurs de vulcanisation peuvent être classés en deux catégories, selon qu'ils permettent un déclenchement plus ou moins rapide de la vulcanisation. Ce déclenchement de la vulcanisation peut être représenté par la valeur dite « t0 » de l'accélérateur. On distingue ainsi les accélérateurs de vulcanisation présentant un temps de déclanchement de la vulcanisation « t0 » strictement inférieur à 3,0 minutes, de préférence inférieur ou égal à 2,5 minutes, aussi appelé ultra-accélérateur de vulcanisation, des accélérateurs de vulcanisation ayant un temps de déclanchement de la vulcanisation « t0 » supérieur ou égal à 3,0 minutes. Le terme ultra-accélérateur est donc connu pour désigner des accélérateurs de vulcanisation ayant un « t0 » plus court qu’un accélérateur de vulcanisation classique, c’est-à-dire ici un « t0 » strictement inférieur à 3,0 minutes.
La valeur de « t0 » pour un accélérateur donné doit être mesurée dans une composition de caoutchouc donnée, à une température de vulcanisation donnée. Afin de comparer les accélérateurs dits lents ou rapides selon leur valeur de « t0 », on se donne ici comme composition de référence une composition comprenant 100 pce de NR, 47 pce de noir de carbone N326, 0,9 pce d'acide stéarique, 7,5 pce de ZnO, 4,5 pce de soufre, et l'accélérateur dont le « t0 » est à déterminer, à un taux molaire de 2,3 mmol pour 100 parties en poids d'élastomère. La méthode de mesure du « t0 » est conforme à la norme DIN-53529, à 150°C. Au sens de la présente demande, le « t0 » signifie le t0 tel que défini et mesuré ci-dessus.
Par exemple, le tableau n°1 ci-dessous donne le « t0 » de certains accélérateurs de vulcanisation mesuré avec la méthode de mesure proposée.
CBS (1) TBzTD (2) masse molaire (g/mol) 264,41 544,42 « t0 » en min 3,0 1,5
Σ d indique la section efficace de la réaction neutronique dans le détecteur. R(r d ,r) est le signal de détecteur à la position de détecteur r d dû aux neutrons générés à la position interne r.
Si l’on suppose ici que la source de neutrons S(r) est une source de fission unitaire à partir de la seule position interne r i ,
où χ est le spectre de fission
Puisque cette vitesse de réaction constitue elle-même la sensibilité de détecteur,
D’autre part, pour des raisons de commodité, étant donné que la distribution de puissance est évaluée pour un élément combustible d’une largeur spécifique, la sensibilité de détecteur doit également être définie pour l’élément combustible, définie comme suit :
Il s’agit de la sensibilité lors de la détection de neutrons à la position de détecteur j pour les neutrons générés par l’élément combustible i.
D’autre part, pour obtenir la sensibilité de détecteur, il est nécessaire de réaliser un calcul du transport des neutrons en utilisant l’équation (2) pour le nombre d’éléments combustibles, dans lequel des sources de neutrons distribuées uniquement dans une région spécifique de l’élément combustible i, qui est exprimée dans l’équation (4), sont utilisées. Comme ceci augmente le temps de calcul et peut introduire des erreurs en raison du grand nombre de processus numériques, le procédé de solution suivant pour l’équation de transport de neutrons adjointe est généralement utilisé.
Dans cette équation, est l’opérateur de perte de neutrons adjoint, et est le flux de neutrons adjoint. En conséquence, la sensibilité de détecteur dans l’équation (5) peut être exprimée comme suit.
Dans ce procédé de calcul, la sensibilité de détecteur pour chaque élément combustible ne peut être évaluée qu’en résolvant une seule fois l’équation de transport de neutrons adjointe (7) et en réalisant le travail de tabulation des équations (6) et (8).
Ici, le signal de détecteur Rj à la position de détecteur j peut être exprimé par la sensibilité wj,i à la position de détecteur j pour l’élément combustible i et la densité de puissance pi pour l’élément combustible i comme suit. Pour clarifier l’image physique, la source de neutrons de fission est remplacée par la densité de puissance, laquelle est proportionnelle à la source de neutrons de fission.
L’obtention de signaux de détecteur à de multiples positions de détecteurs j produit de multiples équations qui, en représentation matricielle, peuvent être exprimées sous la forme :
Si n est le nombre d’éléments combustibles et m est le nombre de positions de détecteurs, la sensibilité de détecteur est une matrice de m lignes et n colonnes. Si le nombre d’éléments combustibles et le nombre de positions de détecteurs sont les mêmes, n = m, et si les vecteurs de ligne des sensibilités de détecteurs sont linéairement indépendants, la matrice de sensibilités de détecteurs W est une matrice régulière de n lignes et n colonnes, et la matrice inverse est réputée avoir
Dans ce cas, le vecteur de densité de puissance peut être obtenu directement à partir de l’équation (11) en tant que solution exacte. Ceci est synonyme du théorème selon lequel un nombre d’équations égal au nombre de variables est requis comme condition pour obtenir la solution d’équations linéaires simultanées. Cependant, en réalité, l’indépendance linéaire de l’efficacité de détection de n points de mesure mesurés arbitrairement n’est pas garantie. Même si n points de mesure sont définis, il est tout à fait possible que m en tant que point de mesure linéairement indépendant devienne m<n.
D’autre part, trouver la solution des moindres carrés donne une expression générale qui inclut cette solution exacte.
La condition pour minimiser l’erreur au carré J définie par l’équation (12) est la solution de
Cette solution est obtenue sous la forme
Notamment, le programme d’ordinateur, lorsqu’il est exécuté par le dispositif récepteur 3, prend en compte l’algorithme d’entrelacement, et les paramètres qui lui sont associés, mis en œuvre par le dispositif émetteur 2. Plus particulièrement, le programme d’ordinateur mis en œuvre par le dispositif récepteur 3 est configuré pour exécuter un entrelacement inverse (ou réciproque) à celui mis en œuvre par le dispositif émetteur 2. En d’autres termes, le dispositif récepteur 3 est configuré pour mettre en œuvre un entrelacement inverse qui reprend les principes énoncés au regard de l’entrelacement exécuté par le dispositif émetteur 2.
Par ailleurs, le procédé traitement 200 exécuté par le dispositif récepteur 3 tient également compte d’un certain nombre de paramètres sauvegardés au sein dudit dispositif, par exemple dans un espace mémoire du dispositif récepteur 3, et parmi lesquels on compte :
- le nombre de bits que comprend un sous-bloc S ;
- le nombre de répétitions Ms du sous-bloc S dans la sous-trame Ss
- le nombre approximatif d’échantillons EC par bit de données transmis, ce nombre dépendant de la fréquence de sur-échantillonnage du dispositif récepteur 3 et plus particulièrement d’une fréquence de sur-échantillonnage dite valeur nominale du dispositif récepteur 3.
Il est également entendu que le procédé de traitement peut également tenir compte d’autres paramètres, sauvegardés dans l’espace mémoire du dispositif récepteur 3, et parmi lesquels on compte :
- le nombre de bits que comprend un sous-bloc D ;
- le nombre de répétitions Md du sous-bloc D dans la sous-trame Dd.
Les paramètres susmentionnés peuvent être connus et mémorisés dans l’espace mémoire du dispositif récepteur 3 selon des techniques connues de l’homme du métier.
La considération des paramètres susmentionnés, et notamment mémorisés dans l’espace mémoire du dispositif récepteur 3, permet de mettre en œuvre les différentes étapes du procédé de traitement au sein du dispositif récepteur 3.
Ainsi, et toujours selon le mode de réalisation, le procédé de traitement 200 comprend une séquence 230 d’étapes 230(i) à 230(vi). L’étape 230(i) comprend la sélection d’une séquence d’échantillons SQ parmi une série d’échantillons enregistrés dans la mémoire tampon MT et ayant une taille en bits au moins égale à la taille de la sous-trame Ss que multiplie un nombre présumé d’échantillons par bit choisi parmi un ensemble comprenant une valeur nominale correspondant à la fréquence de sur-échantillonnage, au moins une valeur inférieure à la valeur nominale et au moins une valeur supérieure à la valeur nominale.
Plus particulièrement, l’étape de sélection 230(i) est exécutée :
- pour ledit nombre présumé d’échantillons par bit ; et
- à partir d’un échantillon donné et à intervalle régulier de taille égale au nombre présumé d’échantillons par bit.
L’exécution de l’étape de sélection 230(i) aboutit ainsi à définir une première séquence d’échantillons SQ ayant une taille en bits de la sous-trame Ss . Cette séquence d’échantillons SQ est susceptible de représenter la sous-trame Ss.
Afin d’évaluer, ou plutôt quantifier, le niveau de représentation que cette séquence d’échantillons SQ présente, le procédé de traitement 200 comprend les étapes suivantes qui consistent à traiter ladite séquence d’échantillons SQ.
N-cyclohexyl-2-benzothiazol-sulfénamide (CBS) commercialisée par Quimica sous la référence « Rubenamid-C », Disulfure de tetrabenzylthiurame (TBzTD) commercialisé par la société Harwick sous la référence « Ekaland TBZTD C ». Cet accélérateur de vulcanisation est classé dans les ultra-accélérateurs de vulcanisation.
L’(ultra-)accélérateur de vulcanisation A utilisable dans le cadre des mélanges de la présente invention est choisi dans le groupe constitué par les thiurames, les dithiocarbamates, les dithiophosphates, les xanthates et leurs mélanges. L'homme du métier comprend bien que ces accélérateurs du type thiurames, dithiocarbamates, dithiophosphates, xanthates et leurs mélanges sont des accélérateurs du type thiurames, dithiocarbamates, dithiophosphates, xanthates et leurs mélanges, et présente un temps de déclenchement de la vulcanisation, dit « t0 », strictement inférieur à 3,0 minutes, de préférence inférieur ou égal à 2,5 minutes.
De manière particulièrement avantageuse, l'(ultra-)accélérateur de vulcanisation A peut être choisi dans le groupe constitué par le disulfure de tetrabenzylthiurame (TBzTD), le monosulfure de tétraméthyl thiurame (TMTM), le disulfure de tétraméthyl thiurame (TMTD), le disulfure de tétraéthyl thiurame (TETD), le disulfure de tétra isobutyl thiurame (TiBTD), le tétrasulfure de dipentaméthylène thiurame (DPTT), le dibutyl dithiocarbamate de zinc (ZDBC), le diéthyl dithiocarbamate de zinc, le diméthyl dithiocarbamate de zinc, le diméthyl dithiocarbamate de cuivre, le diéthylditiocarbamate de tellure (TDEC), le di-isononyldithiocarbamate de zinc, le pentaméthylène dithiocarbamate de zinc, le dibenzyldithiocarbamate de zinc (ZBEC), l'iso-propyl xanthate de zinc (ZIX), le butyle xanthate de zinc (ZBX), l'éthyle xanthate de sodium (SEX), l'iso-butyle xanthate de sodium, (SIBX), l'iso-propyle xanthate de sodium (SIPX), le n-butyl xanthate de sodium (SNBX), l'amyle xanthate de sodium (SAX), l'éthyle xanthate de potassium (PEX), l'amyle xanthate de potassium (PAX), le 2-éthylhexylphosphorodithioate de zinc (ZDT/S), et les mélanges de ces composés.
Plus préférentiellement, l'(ultra-)accélérateur de vulcanisation A peut être choisi dans le groupe constitué par le disulfure de tetrabenzylthiurame (TBzTD), le monosulfure de tétraméthylthiurame (TMTM), le disulfure de tétraméthylthiurame (TMTD), le disulfure de tétraéthyl thiurame (TETD), le disulfure de tétra isobutylthiurame (TiBTD), le tétrasulfure de dipentaméthylène thiurame (DPTT), le dibutyl dithiocarbamate de zinc (ZDBC), le diéthyl dithiocarbamate de zinc, le diméthyl dithiocarbamate de zinc, le di-isononyl dithiocarbamate de zinc, le pentaméthylène dithiocarbamate de zinc, le dibenzyldithiocarbamate de zinc (ZBEC), et les mélanges de ces composés.
Plus préférentiellement encore, l'(ultra-)accélérateur de vulcanisation A peut être choisi dans le groupe constitué par le disulfure de tetrabenzylthiurame (TBzTD), le disulfure de tétraméthylthiurame (TMTD), le disulfure de tétraéthyl thiurame (TETD), le disulfure de tétra isobutylthiurame (TiBTD), le dibutyl dithiocarbamate de zinc (ZDBC), le dibenzyldithiocarbamate de zinc (ZBEC), et les mélanges de ces composés.
Le taux d'(ultra-)accélérateur de vulcanisation A, dans le mélange de caoutchouc de l'invention, peut être préférentiellement compris dans un domaine allant de 0,5 à 10 pce, de préférence, de 1,0 à 4,5 pce, encore plus préférentiellement allant de 1,0 à 3 pce.
De préférence, le rapport du taux de soufre exprimé en pce sur le taux d'(ultra-)accélérateur de vulcanisation A exprimé en pce est compris dans un domaine allant de 0,05 à 24, de préférence de 0,16 à 10.
A ce système de vulcanisation de base peuvent venir s'ajouter, incorporés au cours de la première phase non-productive et/ou au cours de la phase productive telles que décrites ultérieurement, divers accélérateurs secondaires ou activateurs de vulcanisation connus tels que les oxydes métalliques (typiquement oxyde de zinc), les dérivés de l'acide stéarique (typiquement l'acide stéarique) ou composés équivalents, dérivés guanidiques (en particulier diphénylguanidine), bien connus de l'homme du métier.
Le système de vulcanisation utilisable pour le mélange de caoutchouc de l’invention peut comprendre un taux d'oxyde métallique (de préférence d'oxyde de zinc) inférieur à 12 pce. De préférence, le taux d'oxyde métallique (de préférence d'oxyde de zinc) est compris dans un domaine allant de 0,5 à 10 pce, de préférence de 1,0 à 7 pce. Le taux de dérivé d'acide stéarique (c'est à dire d'acide stéarique ou d'un sel d'acide stéarique, préférentiellement d'acide stéarique) est de préférence inférieur à 10 pce. De préférence, le taux de dérivé d'acide stéarique (c'est à dire d'acide stéarique ou d'un sel d'acide stéarique, préférentiellement d'acide stéarique) est compris dans un domaine allant de 0,5 à 10 pce, plus préférentiellement de 1,0 à 5 pce.
Dans la présente, on entend par « dérivé d'acide stéarique », de l'acide stéarique ou un sel d'acide stéarique, tous deux étant bien connus de l'homme du métier. A titre d'exemple de sel d'acide stéarique utilisable dans le cadre de la présente invention, on peut citer notamment le stéarate de zinc ou de cadmium.
Préférentiellement, en plus du soufre de l’(ultra-)accélérateur de vulcanisation A, le système de vulcanisation peut comprendre de l’oxyde de zinc, le rapport du taux d’oxyde de zinc exprimé en pce sur le taux d’(ultra-) accélérateur de vulcanisation A exprimé en pce est compris dans un domaine allant de 0,05 à 20, plus préférentiellement allant de 0,22 à 7.
Est également décrit dans la présente, un mélange de caoutchouc selon l’invention, dans lequel le système de vulcanisation comprend du soufre à un taux compris dans un domaine allant de 0,5 à 10 pce, un (ultra-)accélérateur de vulcanisation A tel que défini-ci-dessus, y compris ces formes préférées, à un taux compris dans un domaine allant de 1 à 4,5 pce (plus préférentiellement de 1 à 3 pce, et de l’oxyde de zinc , à un taux le rapport du taux d’oxyde de zinc exprimé en pce sur le taux d’(ultra-) accélérateur de vulcanisation A exprimé en pce est compris dans un domaine allant de 0,05 à 20, plus préférentiellement allant de 0,22 à 7.
Avantageusement, le mélange de caoutchouc selon l'invention ne comprend pas d'accélérateur de vulcanisation, appelé dans la suite de la description accélérateur de vulcanisation B, présentant un « t0 » supérieur ou égal à 3,0 minutes ou en comprenant moins de 0,5 pce, de préférence en comprend moins de 0,1 pce.
Très préférentiellement, le mélange de caoutchouc ne comprend pas d'accélérateur de vulcanisation B.
L'accélérateur de vulcanisation B, c’est-à-dire présentant un « t0 » supérieur ou égal à 3,0 minutes, peut être par exemple choisi dans le groupe constitué par les accélérateurs du type thiazoles ainsi que leurs dérivés, des accélérateurs de types sulfénamides, les accélérateurs thiourées et leurs mélanges. Par exemple, l'accélérateur de vulcanisation présentant un « t0 » supérieur ou égal à 3,0 minutes peut être choisi dans le groupe comprenant ou constitué par le disulfure de 2-mercaptobenzothiazyle (MBTS), le N-cyclohexyl-2-benzothiazyle sulfénamide (CBS), le N,N'-dicyclohexyl-2-benzothiazylesulfénamide (DCBS), le N-ter-butyl-2-benzothiazyle sulfénamide (TBBS), le N-ter-butyl-2-benzothiazyle sulfénimide (TBSI), le disulfure de morpholine, le N-morpholino-2-benzothiazyle sulfénamide (MBS), le dibutylthiourée (DBTU) et les mélanges de ces composés.
Selon ce mode de réalisation, le système de vulcanisation au soufre pour le mélange de caoutchouc de l’invention comprend au moins un accélérateur de vulcanisation A choisi dans le groupe constitué par les thiurames, les dithiocarbamates, les dithiophosphates, les xanthates et leurs mélanges, plus préférentiellement dans le groupes constitué les thiurames, les dithiocarbamates et leurs mélanges et au moins un accélérateur de vulcanisation B à un taux inférieur ou égal à 0,5 pce, plus préférentiellement inférieur à 0,1 pce ; l’accélérateur de vulcanisation B étant choisi dans le groupe constitué par les thiazoles les sulfénamides, les thiourées et leurs mélange .
L’architecture d’un réseau de neurones profond tel que décrit ci-dessus est définie par le nombre de couches, le nombre de neurones par couche, le nombre de paramètres d’entrée et de sortie.
Le réseau de neurones est également défini par les valeurs des divers paramètres (poids synaptiques et, le cas échéant, valeurs de biais), ces valeurs étant obtenues dans une phase d’apprentissage sur des données d’entraînement.
Par exemple, l’entrainement permet de déterminer des valeurs des paramètres du réseau de neurones qui minimisent une distance entre les données de validation prédites et des données de validation effectives enregistrées, e.g. les nombres de validations prédites et enregistrées par intervalle temporel de durée unitaire, la distance à minimiser étant par exemple l’erreur quadratique moyenne.
Dans son application dans le procédé décrit, le réseau de neurones profond forme un modèle de prédiction court terme permettant de prédire, pour chaque intervalle temporel (e.g. quart d’heure) de la deuxième période de prédiction (e.g. H=3 heures), un nombre de validations pour chaque lieu de validation du réseau de transport.
A titre d’exemple non limitatif, le modèle de prédiction court terme est formé par un réseau de neurones à 5 couches, mettant en œuvre une fonction d’activation ReLU (pour « Rectified Linear Unit ») et comportant un nombre décroissant de neurones par couche (par exemple 600, 480, 300, 240,12) pour un nombre d’entrée de 1500 et un nombre de sortie de 12.
Par exemple, pour un réseau comportant L=100 lieux de validation, le modèle de prédiction court terme fournit 100x12 nombres de validations prédits.
Les données fournies en entrée du réseau de neurones sont par exemple :
une représentation vectorielle des lieux de validation, les lieux de validation étant les stations du réseau de transport dans un cas d’application ; une matrice de distances, représentative de distances entre lieux de validation, par exemple en utilisant une distance de 1 entre lieux adjacents sur une ligne du réseau ; une représentation vectorielle des jours de la semaine et d’une valeur booléenne représentant un jour férié ; une représentation vectorielle des indices d’intervalles temporels à prédire, par exemple numérotés de 0 à 95 sur une journée lorsque la durée d’intervalle temporel est d’un quart d’heure ; des premières données de validations, qui sont des données de validations effectives préalablement enregistrées, dans le passé par rapport à l’instant temporel de calcul, sur une durée d’historique, par exemple pour chaque intervalle temporel par exemple au quart d’heure sur une durée de 12 heures, soit 12x4 intervalles temporels par lieu de validation ; des deuxièmes données de validations, qui sont des prédictions de validation de référence, prédites à l’étape 42, pour chaque lieu de validation, pour la deuxième durée de prédiction, par exemple pour les 3 heures démarrant à l’instant temporel de calcul, pour chaque intervalle temporel par exemple au quart d’heure, soit 3x4 = 12 valeurs (le nombre de sortie du modèle).
La représentation vectorielle des lieux de validation et la matrice de distances sont obtenues à partir de données de référence du réseau de transport, ces données de références étant des données qui définissent le réseau de transport (sa topologie, le nombre de lignes, de stations, de plateformes etc).
Avantageusement, l’utilisation des prédictions de validations de référence en entrée du modèle de prédiction court terme, ces prédictions de validations de référence étant par exemple calculées en début de semaine, permet de corriger le modèle en fonction d’informations récentes.
La illustre schématiquement, sur des axes temporels respectifs T1 et T2, un segment 51 représentatif des premières données de validation sur l’axe T1, et un segment 53 représentatif des deuxièmes données de validation sur l’axe T2, par rapport à un instant temporel d’exécution t considéré. Ces deux segments forment les données fournies en entrée du modèle de prédiction court terme.
Lorsqu’il est mis en œuvre, le modèle de prédiction réalise une prédiction des données de validations sur la deuxième durée temporelle (e.g. 3 heures), représentées sous forme de segment 55 à la .
Comme déjà indiqué ci-dessus, les étapes 42 et 44 sont répétées avec une première fréquence d’exécution, par exemple hebdomadaire.
Le procédé comprend en outre des étapes répétées avec une deuxième fréquence d’exécution, supérieure à la première fréquence d’exécution, par exemple tous les quarts d’heure. Ainsi la deuxième fréquence d’exécution correspond à la durée unitaire d’intervalle temporel.
Ces étapes comprennent une étape 46 d’agrégation des données de validation effectives par lieu de validation et par intervalle temporel pour obtenir des données de validation agrégées. Les données de validation effectives étant fournies au niveau le plus détaillé, par transaction individuelle, elles sont agrégées par station et sur l’intervalle temporel (e.g. dernier quart d’heure) à chaque intervalle temporel, et stockées pour pouvoir être utilisés dans l’étape 48, combinées aux agrégations précédentes. L’agrégation sera aussi utilisée plus tard dans l’étape 42 et 44.
Le procédé comporte ensuite une étape de prédiction fréquente 48, par application de l’unique modèle de prédiction, mis au point à l’étape 44, par exemple le réseau de neurones profond, pour obtenir des données de validations prédites pour la deuxième durée de prédiction (e.g. 3h), suivant l’instant temporel d’exécution, en d’autres termes, pour les 3 prochaines heures, et pour chaque intervalle temporel et chaque lieu de validation.
Les étapes jusqu’à ce point sont brièvement illustrées à la où W + est appelé matrice pseudo-inverse. Comme décrit ci-dessus, W est une matrice m x n, laquelle n’a pas d’inverse à moins que n = m et les vecteurs de ligne des sensibilités de détecteurs soient linéairement indépendants. Si cette condition est satisfaite,
Par le même calcul, une solution exacte similaire à celle de l’équation (11) peut être obtenue. D’autre part, lorsque n≠m, la solution obtenue par l’équation (14) est dite solution des moindres carrés mais n’est pas unique, c’est-à-dire qu’elle n’est pas garantie être une valeur vraie.
Ici, lorsque m<n, autrement dit, lorsque le nombre d’équations est insuffisant pour le nombre de variables (dans ce cas, le nombre de points de mesure est insuffisant), la solution en tant qu’équations linéaires simultanées ne peut pas être déterminée. Bien qu’il soit possible de déterminer la solution comme une solution approximative qui minimise l’erreur au carré indiquée à l’équation (13), comme cela sera confirmé dans des expériences numériques ultérieures, une erreur se produit dans la distribution de puissance prévue en raison de l’absence de points de mesure.