INPI-France/Brevets-Francais-2024-Chunked huggingface dataset:
Ainsi, au cours de cette étape, on recherche les valeurs des paramètres de la méthode d’apprentissage supervisé permettant de minimiser un écart entre les données d'apprentissage (valeurs des propriétés aux point de mesure) et une estimation (ou encore une prédiction) de ces données par cet algorithme. Il s'agit d'un problème de régression.
Selon une mise en œuvre de l'invention, on peut utiliser une méthode d’amplification de gradient (en anglais ‘Gradient Boosting’) en tant qu'algorithme d'apprentissage supervisé. L’amplification de gradient (en anglais ‘Gradient Boosting’), dont on peut trouver une description dans le document (Natekin et Knoll, 2013), utilise deux concepts, à savoir l’apprentissage automatique ensembliste (en anglais ‘Ensemble Machine Learning’) et le renforcement de l’apprentissage automatique (en anglais ‘Machine Learning Boosting’). Dans l’apprentissage automatique ensembliste les modèles d’apprentissage sont ajustés aux données individuellement ou combinés dans un ensemble. L’ensemble est une combinaison de modèles individuels simples qui créent ensemble un nouveau modèle plus puissant. Par ailleurs le renforcement de l’apprentissage automatique est une méthode particulière de création d’ensembles de la manière suivante. Tout d’abord cela commence par l’ajustement aux données d’un modèle initial (par exemple par régression linéaire ou arbre de décision). Puis le modèle suivant est construit de manière à rendre plus précise la prédiction des cas où le premier modèle fonctionne mal. La combinaison de ces deux modèles est meilleure que l’un ou l’autre des deux modèles précédents pris séparément. Ce processus dit de renforcement est répété plusieurs fois, chaque modèle successif essayant de corriger les lacunes dans les prédictions des modèles combinés précédents. Enfin, l’amplification de gradient (en anglais ‘Gradient Boosting’) est un type particulier de renforcement de l’apprentissage automatique (en anglais ‘Machine Learning Boosting’). Le principe général repose sur le fait que le meilleur modèle suivant possible, lorsqu’il est combiné avec les modèles précédents, minimise l’erreur globale de prédiction. La dénomination ‘amplification de gradient’ vient du fait que les résultats cibles pour chaque cas sont définis en fonction du gradient de l’erreur par rapport à la prédiction. Plus précisément, chaque nouveau modèle fait un pas dans la direction qui minimise l’erreur de prédiction, dans l’espace des prédictions possibles pour chaque cas d’apprentissage.
Selon une autre mise en œuvre de l'invention, on peut utiliser une méthode d’amplification extrême de gradient (en anglais ‘XGBoost’ ou ‘Extreme Gradient Boosting’) en tant qu'algorithme d'apprentissage supervisé. L’amplification extrême de gradient, dont on trouvera une description dans le document (Osman et al., 2021 ; Chen et Guestrin, 2016), est, comme son nom l’indique, une variante plus sophistiquée de l’amplification de gradient utilisant une combinaison de techniques d’optimisation pour obtenir des résultats supérieurs en utilisant moins de ressources informatiques dans un temps étonnamment plus court. Les améliorations algorithmiques reposent sur quatre axes, à savoir la régularisation (la méthode pénalise les modèles complexes par la régularisation pour éviter le surapprentissage (en anglais ‘overfitting’)), la sensibilité à la parcimonie (la méthode admet naturellement des données d’entrée éparses en ‘apprenant’ automatiquement les meilleure valeurs manquantes en fonction de la perte d’entrainement et gère plus efficacement différents modèles de parcimonie dans les données), le schéma de quantile pondéré (en anglais ‘Weighted Quantile Sketch’), pour l’apprentissage approximatif des arbres de décision, autrement dit pour trouver efficacement les points de division optimaux parmi les ensembles de données pondérées), et la validation croisée (l’algorithme utilise une méthode de validation croisée intégrée à chaque itération, ce qui évite la programmation explicite de cette recherche et la spécification du nombre exact d’itérations d’amplification de gradient requises en une seule exécution).
Selon une autre alternative, on peut utiliser un réseau de neurones à propagation avant (en anglais Feedforward Neural Network’) en tant qu'algorithme d'apprentissage supervisé. Ce type de réseau de neurones a la caractéristique de ne pas présenter de boucles (‘loop’ en anglais). Plus précisément, dans ce réseau dont on pourra trouver une description dans le document (Svozil et al., 1997), l'information ne se déplace que dans une seule direction, vers l'avant, à partir des nœuds d'entrée, en passant par les couches cachées (le cas échéant) et vers les nœuds de sortie. Il n'y a pas de cycles ou de boucles dans le réseau, contrairement à ce qui se passe par exemple dans les réseaux de neurones récurrents (en anglais ‘Recurrent Neural Network’). Le réseau de neurones à propagation avant est le type de réseaux neuronaux pour apprentissage profond le plus simple et le plus courant.
Selon une mise en œuvre de l'invention, on peut utiliser un réseau de neurones convolutif en tant qu'algorithme d'apprentissage supervisé. Cet algorithme d'apprentissage supervisé présente l'avantage de présenter plusieurs couches convolutives, qui permettent d'identifier, de manière de plus en plus précise d'une couche à une autre, des tendances (‘trends’ en anglais) particulières contenues dans les données. Selon cette mise en œuvre, on recherche les valeurs des paramètres du réseau de neurones convolutif permettant de minimiser un écart entre les données d'apprentissage (valeurs des propriétés aux points de mesure) et une estimation (ou encore une prédiction) de ces données par cet algorithme. Il s'agit d'un problème de régression, qui peut être résolu de manière itérative, par exemple par une méthode de gradient. Plus précisément, selon cette conception, on recherche de manière itérative les valeurs des paramètres du réseau de neurones minimisant l'écart décrit ci-dessus, jusqu'à atteindre un critère d'arrêt. Le critère d'arrêt peut porter sur une valeur maximale de l'écart (par exemple au sens des moindres carrés), un nombre d'itérations maximale, etc. Les paramètres d'un réseau de neurones convolutif comprennent les poids synaptiques et les biais de la fonction d'activation.
Selon une mise en œuvre de l'invention, on peut rechercher les paramètres du réseau de neurones en définissant :
une mesure de l’erreur d’estimation du réseau de neurones convolutif (égale à la différence entre une donnée et une estimation par le réseau de neurones convolutif), par exemple en définissant une fonction de perte ("loss function" en anglais). Selon une mise en œuvre de l'invention, on peut définir une fonction de perte mesurant une erreur au sens des moindres carrés ("mean squared error" en anglais) ; et la manière dont les paramètres du réseau de neurones sont ajustés (par exemple par rétro-propagation du gradient) en fonction de la mesure de l’erreur d’estimation choisie, par exemple en choisissant un optimiseur et son taux d’apprentissage ("learning rate" en anglais). Par exemple, on peut utiliser un optimiseur de type Nadam (pour "Nesterov-accelerated Adaptive Moment Estimation" en anglais), par exemple mis en œuvre avec un taux d'apprentissage ("learning rate") de 0.002 et une réduction automatique du taux d'apprentissage (par exemple sur atteinte d’un plateau, avec les paramètres suivants : un contrôleur ("monitor" en anglais) de type erreur absolue moyenne ("mean absolute error" en anglais), avec un facteur de 0.1, et un critère d'arrêt délibéré ("early stopping patience" en anglais) de 3. une mesure de la qualité de l’apprentissage (ou encore une métrique; "metrics" en anglais), réalisée sur la base de données de validation lorsque celle-ci a été créée. On peut choisir par exemple une métrique de type erreur moyenne absolue ("mean absolute error" en anglais) avec un critère d'arrêt délibéré ("early stopping patience" en anglais) de 30.
Avantageusement, le réseau de neurones convolutif mis en œuvre dans l'invention peut comprendre :
Un des buts de la présente invention est de remédier à des inconvénients/insuffisances de l'état de la technique/ d'apporter des améliorations par rapport à l'état de la technique.
Avantageusement, le procédé de reproduction comporte - une reproduction du premier environnement, et - après une réception d’une commande de déplacement de l’avatar placé dans le premier environnement vers le deuxième environnement, une reproduction du deuxième environnement, la reproduction du deuxième environnement comportant une première phase et une deuxième phase.
Avantageusement, le procédé de reproduction comporte une transition fournissant un environnement intermédiaire entre le premier environnement et le deuxième environnement à reproduire durant la première phase de reproduction du deuxième environnement.
Avantageusement, le procédé de reproduction comporte, lors de la première phase de reproduction du deuxième environnement, une modification des paramètres d’avatar en fonction des paramètres détectés de l’avatar dans le premier environnement.
Ainsi, l’utilisateur n’est pas déséquilibré lors du passage du premier au deuxième environnement ce qui réduit les risques de cinétose.
Avantageusement, les paramètres de l’avatar sont un ou plusieurs des paramètres suivants : - hauteur du regard, - orientation du regard.
Avantageusement, lors de la première phase de reproduction du deuxième environnement, une adaptation des paramètres de reproduction propres à un environnement en fonction des paramètres détectés de reproduction propres au premier environnement et des paramètres de reproduction propres au deuxième environnement.
Ainsi, l’utilisateur n’est pas désorienté lors de la transition du premier au deuxième environnement ce qui réduit les risques de fatigue et donc d’erreurs d’interactions dans le deuxième environnement.
Avantageusement, les paramètres de reproduction propres à un environnement sont un ou plusieurs des paramètres suivants : - niveau sonore, - fréquence sonore, - tempo, - luminosité, - couleurs, - forme.
Avantageusement, la transition comporte un morphing .
Avantageusement, la transition comporte une prévisualisation, la prévisualisation insère un objet de prévisualisation contenant le deuxième environnement dans la reproduction du premier environnement, une dimension de l’objet de prévisualisation évoluant durant la première phase à partir d’une valeur de dimension par défaut.
Ainsi, l’utilisateur peut anticiper le deuxième environnement dans lequel il sera projeté évitant les risques de désorientation.
Avantageusement, l’évolution de l’objet de prévisualisation résulte d’une modification de l’objet de prévisualisation en fonction d’au moins une interaction avec l’objet de prévisualisation.
Ainsi, l’utilisateur contrôle la vitesse à laquelle il intègre le deuxième environnement améliorant encore son acclimatation à ce nouvel environnement.
En relation avec la , les modules 1, 4 sont assemblables réversiblement en configuration de jeu par emboîtement des branches de grande longueur 1a, 4a de deux premiers modules 1’, 4’, puis par emboîtement des branches de grande longueur 1a, 4a des deux autres modules 1’’, 4’’ dans une branche de petite longueur 1b, 4b de respectivement un premier module 1’, 4’.
Les premiers modules assemblés 1’, 4’ forment ainsi une barre transversale 6 pour le but, tandis que les deux autres modules 1’’, 4’’ forment chacun un poteau latéral 7. En particulier, les branches de petite longueur 1b, 4b des modules 1’’, 4’’ formant les poteaux 7 sont agencées pour reposer à plat sur le sol dans la configuration de jeu, afin de stabiliser le but ainsi formé.
Les dimensions transversales de chaque module 1, 4 sont en outre agencées pour permettre un contact par friction entre deux modules 1, 4 emboîtés, ce qui permet d’immobiliser relativement lesdits modules quel que soit leur degré d’emboîtement.
Dans les réalisations représentées, les modules 1, 4 présentent une section sensiblement carrée qui pourrait en variante être rectangulaire, triangulaire, ronde ou autre.
Dans la configuration de rangement, les logements 2 de réception des chaussures 3 peuvent être emboîtés partiellement dans les branches de grande longueur 4a des modules de liaison 4, de manière à laisser visibles les évidements 5, au travers desquels les chaussures 3 peuvent alors être observées, notamment lorsque l’ensemble est exposé en magasin.
En particulier, l’agencement des dimensions transversales des modules 1, 4 permet de maintenir cet emboîtement partiel, afin d’éviter un affaissement des modules 1, 4 sous l’effet de la gravité lorsque l’ensemble est disposé verticalement, notamment sous l’effet du poids des chaussures 3 qui y sont rangées.
Les modules de stockage 1 présentent en outre une dimension transversale agencée pour permettre un maintien par friction d’une chaussure 3 disposée dans leurs logements 2 respectifs, afin d’éviter une chute par gravité de ladite chaussure hors dudit logement lorsque l’ensemble en configuration de rangement est disposé à la verticale.
Les logements 2 de réception des chaussures 3 peuvent également être emboîtés totalement dans les modules de liaison 4 pour réduire l’encombrement de l’ensemble en configuration de rangement, notamment lorsqu’il n’est pas exposé à la vue d’acheteurs potentiels. Cela permet de faciliter son stockage dans un espace de dimensions réduites, par exemple une remise d’un magasin, un coffre de voiture, ou un placard d’une habitation.
De même, dans la configuration de jeu, les modules 1, 4 peuvent être emboîtés partiellement pour pouvoir régler la longueur de la barre transversale 6 et/ou la hauteur des poteaux latéraux 7 du but.
De façon avantageuse, chaque module 1, 4 est réalisé en un matériau recyclable, notamment en carton. Cela permet de réduire le coût de fabrication de l’ensemble de rangement, mais également d’en faciliter l’assemblage et/ou la décoration. En effet, les modules 1, 4 peuvent être ornés de motifs et/ou de couleurs par impression papier, et les évidements peuvent notamment être réalisés par simple découpage dans le carton.
CUVE EN BÉTON MUNIE D’UNE ÉTIQUETTE RFID, PROCÉDÉ DE LECTURE D’UNE ÉTIQUETTE RFID D’UNE TELLE CUVE ET PROCÉDÉ DE FABRICATION D’UNE TELLE CUVE L’invention est relative à une cuve en béton munie d’une étiquette RFID, à un procédé de lecture d’une étiquette RFID dans une telle cuve et à un procédé de fabrication d’une telle cuve en béton.
Il est classique d’utiliser des cuves en béton qui sont enterrées dans le sol, notamment pour l’écoulement d’eau pluviale ou de l’eau usée. Une fois enterrée, une cuve en béton n’est plus visible, ce qui pose quelques difficultés de gestion des opérations de suivi, notamment pour la maintenance des cuves. Il est connu d’intégrer une étiquette RFID au sommet d’une cuve en béton pour faciliter sa détection sous quelques centimètres de sol.
Le document US 7,777,628 propose d’installer un lecteur RFID au sommet d’une cuve en béton. Il est également connu des documents KR101331873B1, KR200437024Y1 et KR20200005205A d’installer d’une étiquette RFID dans le capot d’une cuve en béton. Un trou est formé dans la face externe ou dans la face interne du capot et une étiquette RFID encapsulée dans un élément de protection est montée sur le capot. Une fois le capot formé avec un béton sec, il est également proposé de former un trou dans le capot pour y insérer l’étiquette RFID. Toutes ces solutions proposent d’identifier une cuve en béton au moyen de son capot. Malheureusement, les capots vieillissent plus vite et/ou sont plus souvent abimés ce qui limite l’intérêt d’une étiquette RFID fixée au capot. Pour suivre une cuve en béton, le suivi du capot n’est pas une bonne solution.
Il est courant d’utiliser des cuves en bétons différents. Les cuves diffèrent entre elles sur le nombre d’entrées et de sorties, sur l’orientation des écoulements à l’intérieur de la cuve en béton. Une fois la cuve en béton mise à découvert, pour aller vérifier le type de la cuve en place, il est classique de descendre dans la cuve pour vérifier le type de cuve, ce qui est cause d’accident.
Le document US 8,149,121 propose d’encapsuler une étiquette RFID dans un élément de protection en résine polyamide renforcé avec des fibres de verre. Le document US 8,807,873 décrit un procédé de réparation d’un mur d’une cuve. Le procédé propose de déposer une couche de couverture en résine à l’intérieure de la cuve afin de réparer ce dernier. Ces solutions ne sont pas intéressantes car elles nécessitent de réaliser la cuve en béton, de faire sécher le béton puis de recouvrir la face interne de la cuve par une résine ou une autre couche ce qui impose deux opérations successives. Cette configuration est très onéreuse.
Il est également proposé de fixer sur la paroi interne de la cuve en béton, à proximité immédiate de l’ouverture du capot, une boite recevant une étiquette RFID. Là encore, cela nécessite une ou plusieurs opérations additionnelles qui ont un coût et qui ne permettent pas d’assurer la non dégradation de l’étiquette RFID.
Cette utilisation peut être mise en œuvre afin de chauffer ou respectivement refroidir un local.
est une vue schématique d’une installation comprenant une machine thermoacoustique selon un premier mode de réalisation de l’invention, cette machine comprenant deux sources acoustiques et une cellule thermoacoustique ;
est une vue schématique d’une installation comprenant une machine thermoacoustique selon un deuxième mode de réalisation de l’invention, comprenant quatre sources acoustiques et quatre cellules thermoacoustiques.
Description détaillée de modes de réalisation Il est schématiquement représenté sur les figures 1 et 2 des installations comprenant chacune une machine thermoacoustique 1, deux sources extérieures 2 et 3 ainsi qu’un réseau de distribution 4 reliant la machine 1 aux sources extérieures 2 et 3.
Dans ces installations, la machine 1 est une machine thermoacoustique destinée à un fonctionnement en mode pompe à chaleur, au sens physique de l’expression.
Dans le mode de réalisation de la , la machine 1 comprend un guide d’onde 5, deux sources acoustiques 6 et 7, une cellule thermoacoustique 8 et un organe de commande 9.
La cellule thermoacoustique 8 comprend un régénérateur 11 et deux échangeurs de chaleur 12 et 13.
Dans cet exemple, le guide d’onde 5 est un tube définissant un espace interne, en boucle fermée, formant un guide d’onde acoustique.
L’espace interne du guide d’onde 5 contient un fluide de travail pressurisé permettant de propager une onde acoustique.
Le fluide de travail peut être un gaz monoatomique – favorisant typiquement la propagation de l’onde acoustique –, un gaz polyatomique tel qu’un mélange comprenant de l’hélium et de l’argon ou un autre mélange – améliorant typiquement le transfert de chaleur –, ou encore un mélange d’un gaz et d’un liquide.
Une telle géométrie du guide d’onde 5, qui n’est aucunement limitative, permet de favoriser le développement d’une onde progressive et plus spécifiquement d’obtenir localement au niveau du régénérateur 11 une onde à caractère progressif.
Le guide d’onde 5 est préférablement réalisé dans un matériau tel qu’un alliage métallique doté de propriétés d’isolation thermique et acoustique.
Les sources acoustiques 6 et 7 et la cellule thermoacoustique 8 sont montées en série le long du guide d’onde 5 de la manière illustrée schématiquement sur la .
Dans cet exemple, chacune des sources acoustiques 6 et 7 est un moteur linéaire comprenant un élément mobile du type piston.
De manière générale, au moins dans le domaine géothermique et pétrolier, un schéma d’exploitation comprend un nombre, une géométrie et une implantation, position et espacement, des puits injecteurs et/ou producteurs à forer dans la formation souterraine étudiée et à équiper.
Dans le domaine pétrolier et/ou gazier, un schéma d'exploitation peut en outre comprendre un type de récupération assistée des hydrocarbures contenus dans la formation souterraine, telle qu'une récupération au moyen de l'injection d'une solution comprenant un ou des polymères, de la mousse de CO 2 , etc. Un schéma d’exploitation optimal d’une formation souterraine comportant des hydrocarbures doit par exemple permettre un fort taux de récupération des hydrocarbures piégés dans la formation souterraine, sur une longue durée d’exploitation, et nécessitant un nombre de puits limité. Autrement dit, le spécialiste prédéfinit des critères d'évaluation selon lesquels un schéma d'exploitation du fluide d’une formation souterraine est considéré comme suffisamment performant pour être mis en œuvre sur la formation souterraine étudiée.
Selon une mise en œuvre de l’invention selon laquelle la ressource à exploiter est de nature géothermique ou pétrolière, la détermination du schéma d’exploitation de la ressource de la formation souterraine étudiée peut être réalisée à l’aide d’un simulateur d’écoulement, tel que le simulateur PumaFlow® (IFP Energies nouvelles, France). Selon un mode de mise en œuvre de l’invention, on peut définir différents schémas d’exploitation de la ressource contenu dans la formation souterraine étudiée et on estime, à l’aide du simulateur d’écoulement, au moins un critère permettant d’évaluer la qualité de ces schémas d’exploitation.
Selon un mode de mise en œuvre dans le domaine pétrolier et/ou gazier, le critère d’évaluation peut être la quantité d’hydrocarbures produits selon chacun des différents schémas d’exploitation, la courbe représentative de l’évolution de la production dans le temps au niveau de chacun des puits, le rapport huile sur gas (GOR), etc. Le schéma selon lequel les hydrocarbures contenus dans la formation souterraine sont réellement exploités peut alors correspondre à celui satisfaisant au moins un des critères d'évaluation des différents schémas d'exploitation. Selon une mise en œuvre de l'invention, on réalise une pluralité de simulations d'écoulement pour une pluralité d'implantations de puits injecteurs-producteurs, au moyen du simulateur selon l'invention, et on sélectionne l'implantation satisfaisant au moins un des critères d'évaluation prédéfinis. Avantageusement, on peut en outre réaliser une pluralité de simulations d'écoulement pour une pluralité de type de récupération assistée, au moyen du simulateur selon l'invention en chacune des cellules de la représentation maillée, et on détermine le schéma d'exploitation selon lequel exploiter les hydrocarbures pour chacune des types de récupération assistée, et on sélectionne la récupération assistée satisfaisant au moins un des critères d'évaluation prédéfinis. Puis, une fois le schéma d’exploitation déterminé, les hydrocarbures piégés dans la formation souterraine sont exploités en fonction de ce schéma d’exploitation, notamment au moins en forant les puits injecteurs et producteurs du schéma d’exploitation ainsi déterminés, et en installant les infrastructures nécessaires à l’exploitation de la ressource. Dans le cas où le schéma d'exploitation a en outre été déterminé en estimant la production du réservoir associée à différents types de récupération assisté, on injecte dans le puits injecteur le ou les types d'additifs (polymère, tensio-actifs, mousse de CO 2 ) sélectionné tel que décrit ci-dessus.
Selon un mode de mise en œuvre selon lequel la ressource à exploiter est de nature géothermique, le critère d’évaluation peut être l’énergie ou la température du fluide produit selon chacun des différents schémas d’exploitation, la quantité de fluide produit selon chacun des différents schémas d’exploitation, etc. Le schéma selon lequel le fluide est exploité à des fins géothermiques peut alors correspondre à celui satisfaisant au moins un des critères d'évaluation des différents schémas d'exploitation. Selon un mode de réalisation de l'invention, on peut réaliser une pluralité de simulations d'écoulement pour une pluralité d'implantations de puits injecteurs-producteurs, au moyen d’un simulateur d’écoulement, et on sélectionne le schéma d’exploitation satisfaisant au moins un des critères d'évaluation prédéfinis.
Une fois le schéma d’exploitation déterminé, on fore les puits injecteurs et producteurs du schéma d’exploitation ainsi déterminés, et on installe les infrastructures nécessaires à l’exploitation de la ressource.