INPI-France/Brevets-Francais-2024-Chunked huggingface dataset:
Le présent mode de réalisation concerne un système de détection électromagnétique pour détecter des défauts de cordon de soudure dans un tube en acier inoxydable. Comme le montre la , le système de détection électromagnétique selon le présent mode de réalisation comprend un ordinateur supérieur 1 et une sonde de détection électromagnétique 2.
La sonde de détection électromagnétique 2 est configurée pour détecter un cordon de soudure à détecter d’un bloc de référence ou du tube en acier inoxydable.
Comme le montre la , l’ordinateur supérieur 1 comporte un module d’acquisition 11, un module de définition 12 et un module de détermination 13.
Le module d’acquisition 11 est connecté électriquement à la sonde de détection électromagnétique 2 et configuré pour acquérir un signal de gradient correspondant à un signal de champ magnétique basé sur le signal de champ magnétique détecté par la sonde de détection électromagnétique 2, l’acquisition du signal de gradient correspondant au signal de champ magnétique basé sur le signal de champ magnétique détecté par la sonde de détection électromagnétique 2 comprenant : l’application d’un champ magnétique alternatif dans la sonde de détection électromagnétique 2 ; l’acquisition d’un signal de champ magnétique tangentiel B suivant une direction circonférentielle du tube en acier inoxydable dans une région de cordon de soudure du cordon de soudure à détecter du bloc de référence ou du tube en acier inoxydable par la sonde de détection électromagnétique 2 ; la différentiation du signal de champ magnétique tangentiel B afin d’obtenir un signal B0 ; la mise à 0 des valeurs supérieures ou égales à 0 dans le signal B0, et la prise des valeurs absolues des valeurs inférieures à 0 dans le signal B0 afin d’obtenir un signal B1 ; la transformation de Fourier du signal B1 afin d’obtenir une fréquence où se concentre une valeur maximale d’une amplitude de bruit, et la définition de la fréquence où se concentre la valeur maximale de l’amplitude de bruit comme fréquence de coupure d’un filtre passe-bas ; le filtrage passe-bas du signal B1 soumis à la transformation de Fourier afin d’obtenir un signal de gradient B2 correspondant au signal de champ magnétique B dans la région de cordon de soudure.
Le module d’acquisition 11 est configuré en outre pour acquérir une valeur de bruit système a dans un signal de gradient d’une région de cordon de soudure sans défaut du bloc de référence, une valeur maximale b d’un bruit de fond dans le signal de gradient de la région de cordon de soudure sans défaut, et une valeur maximale c d’un signal de gradient d’un endroit de cordon de soudure présentant un défaut du bloc de référence après l’acquisition d’un signal de gradient correspondant à un signal de champ magnétique basé sur le signal de champ magnétique détecté par la sonde de détection électromagnétique 2, le bloc de référence ayant les mêmes spécifications, procédé de soudage et processus de soudage que ceux du cordon de soudure à détecter dans le tube en acier inoxydable.
L’acquisition de la valeur de bruit système a dans le signal de gradient de la région de cordon de soudure sans défaut du bloc de référence, de la valeur maximale b du bruit de fond dans le signal de gradient de la région de cordon de soudure sans défaut et de la valeur maximale c du signal de gradient de l’endroit de cordon de soudure présentant un défaut du bloc de référence comprend : le positionnement fixe de la sonde de détection électromagnétique 2 dans la région de cordon de soudure sans défaut du bloc de référence, le relevé d’une valeur maximale dans le signal de gradient de la région de cordon de soudure sans défaut, la répétition M fois du relevé afin de calculer une valeur moyenne comme valeur de bruit système a , M étant un entier positif supérieur ou égal à 2 ; et le balayage à vitesse uniforme de la sonde de détection électromagnétique 2 suivant une direction de cordon de soudure du bloc de référence, la mise à 0 des valeurs inférieures ou égales à a dans le signal de gradient, le relevé de la valeur maximale b du bruit de fond dans le signal de gradient de la région de cordon de soudure sans défaut, et le relevé de la valeur maximale c du signal de gradient de l’endroit de cordon de soudure présentant un défaut.
Le module de définition 12 est configuré pour définir une valeur de signal d’alarme d = à la valeur maximale b du bruit de fond * un intervalle prédéfini, et définir la valeur de signal d’alarme d c du signal de gradient de l’endroit de cordon de soudure présentant un défaut.
Le module de détermination 13 est connecté électriquement à la sonde de détection électromagnétique 2 et configuré pour : déterminer qu’une région du cordon de soudure à détecter présente éventuellement un défaut et afficher un résultat de détermination lorsqu’un signal de gradient, pendant que la sonde de détection électromagnétique 2 détecte par tronçons le cordon de soudure à détecter du tube en acier inoxydable, s’avère supérieur à la valeur de signal d’alarme d ; confirmer que la région présente un défaut et afficher un résultat de confirmation lorsque les signaux de gradient des détections N fois, après que la région déterminée comme présentant éventuellement un défaut a été polie, sont tous supérieurs à la valeur de signal de signal d’alarme d ; et confirmer que la région ne présente pas de défaut et afficher un résultat de confirmation lorsqu’un signal de gradient de la détection au moins une fois est inférieur ou égal à la valeur de signal d’alarme d , N étant un entier positif supérieur ou égal à 2.
En variante, comme le montrent les à 15, la sonde de détection électromagnétique 2 comprend un ensemble de contact, un ensemble sonde et un ensemble de connexion, et l’ensemble sonde comprend un boîtier 10 de sonde et des éléments de détection.
L’ensemble de contact est situé au fond du boîtier 10 de sonde, et l’ensemble de contact comporte une structure en demi-cercle 101, la structure en demi-cercle 101 servant à accueillir le tube en acier inoxydable, une première rainure 102 étant ménagée au milieu de la structure en demi-cercle 101 suivant une direction circonférentielle du tube en acier inoxydable, et la première rainure 102 servant à accueillir le cordon de soudure du tube en acier inoxydable.
Les éléments de détection sont placés dans le boîtier 10 de sonde, et les éléments de détection comportent des capteurs de champ magnétique 20, un noyau magnétique 30, une bobine d’excitation 40 et un circuit de traitement de signaux 50.
Une rangée de deuxièmes rainures 104 est ménagée au milieu d’une surface de fond à l’intérieur du boîtier 10 de sonde suivant une direction axiale du tube en acier inoxydable, les deuxièmes rainures 104 sont équidistantes, les deuxièmes rainures 104 servent à caler les capteurs de champ magnétique 20, et le nombre des deuxièmes rainures 104 est identique au nombre des capteurs de champ magnétique 20.
Une troisième rainure 105 est ménagée sur chacune des deux surfaces latérales intérieures opposées du boîtier 10 de sonde suivant la direction axiale du tube en acier inoxydable, et chaque troisième rainure 105 sert à caler le noyau magnétique 30.
La bobine d’excitation 40 est enroulée autour d’une barre transversale du noyau magnétique 30 pour générer le champ magnétique alternatif lors de la mise sous tension d’une alimentation électrique en courant alternatif, et le circuit de traitement de signaux 50 est placé dans un espace entre la bobine d’excitation 40 et une surface de dessus du boîtier 10 de sonde pour traiter des signaux de champ magnétique captés par les capteurs de champ magnétique 20.
Un apprentissage à distillation de savoir et en continu a été décrit dans la documentation, incluant, à titre d'exemples non exhaustifs et non limitatifs, de Hinton et al., en 2015 ("Distilling the knowledge in a neural network”, NIPS Deep Learning and Representation Learning Workshop ), de Heo et al. en 2019 (“Knowledge distillation with adversarial samples supporting decision boundary”, dans Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence , volume 33, pages 3771–3778), de Yin et al. en 2020 (“Dreaming to distill : Data-free knowledge transfer via deepinversion”, dans Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition , pages 8715–8724) et de Liu et al. en 2020 (“Mnemonics training : Multi-class incremental learning without forgetting”, dans Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition , pages 12245–12254). Une perte de distillation de savoir est par exemple utilisée ici pour réduire l'oubli catastrophique. La perte de distillation encourage l'ANN Net_1 à maintenir la performance sur des tâches apprises précédemment et assure que le savoir appris précédemment n'est pas complétement perdu.
Pour certain échantillon , on suppose que les logits avec et la distribution de probabilité correspondante sur les classes , définie par une définition telle que , où se réfère à la fonction softmax. Étant donné un ensemble d'entrée d'échantillons , on suppose que est les logits de sortie du classificateur Net_1 et que est les logits de sortie du classificateur Net_2. Ensuite, la perte de distillation de savoir est définie par l'équation suivante (2) : où est la divergence de Jensen-Shannon entre Net_1 et Net_2 qui définit la fonction d'entropie comme étant , où et sont des vecteurs colonne et est le logarithme d'un élément (voir par exemple Heo et al., 2019 ; and Yin et al., 2020, mentionnés précédemment). est ce qu'on appelle coefficient de température, qui pour une softmax standard est fixé à 1. La température génère une distribution de sortie plus lisse des cibles faciles, ce qui par exemple évite que la perte ne devienne trop importante (voir Hinton et al., 2015, mentionné précédemment).
Pour une étape d'apprentissage incrémentiel, l'approche décrite ici utilise un ensemble de paires d'échantillon de base à partir de la nouvelle tâche et l'ensemble d'échantillons de pseudo-données construits à partir des tâches précédentes désignées par , où sont les échantillons de pseudo-données générés sur la base d'échantillons de données de base échantillonnés aléatoirement à partir du tampon mémoire 312 et modifiés pour se déplacer vers une frontière de classe particulière avec une classe de cible c. Pour effectuer un apprentissage en continu sans oubli catastrophique, Net_1 minimise par exemple deux fonctions de perte : : la perte d'entropie croisée catégorique de nouvelle tâche entre une prédiction et les étiquettes de nouvelle classe pour certain , qui est désigné par un vecteur one–hot , en d'autres mots une valeur "1" pour la classe de vérité de base et une valeur "0" pour les autres éléments ; : la perte de distillation de savoir de l'équation 2 sur les échantillons de pseudo-données construits. La perte totale est définie dans l'équation suivante (3) : où est la perte d'entropie croisée de catégorie pour une nouvelle tâche et β est un coefficient qui pondère l'importance de la perte de distillation de savoir.
De nouveau en relation avec la , une fois que l'ANN Net_1 a été entraîné pour apprendre de nouvelles tâches dans l'opération 506, il peut être utilisé pour effectuer une inférence sur la base de nouvelles données d'entrée, ce qui peut inclure de nouveaux échantillons de données d'entrée tombant dans la classe ou les classes nouvellement apprises. Ce processus est illustré par des opérations 507 à 509 en .
Dans l'opération 507 (CAPTURE NEW INPUT DATA SAMPLE USING SENSOR(S)), un nouvel échantillon de données d'entrée est par exemple capturé en utilisant les capteurs 320 de la .
Dans l'opération 508 (CLASSIFY NEW INPUT DATA SAMPLE USING ANN), l'ANN Net_1 est par exemple utilisé pour effectuer une inférence et, en particulier, pour inférer la classe associée à l'échantillon de données d'entrée.
Dans l'opération 509 (CONTROL ACTUATORS AS A FUNCTION OF CLASSIFICATION), l'un ou les plusieurs actionneurs 322 de la sont par exemple commandés en fonction de la classification déterminée.
La est un organigramme représentant l'opération d'échantillonnage itératif 502 du procédé de la plus en détail selon un exemple de mode de réalisation de la présente description.
On se référera également à la , qui représente un espace bidimensionnel fournissant un exemple d'un modèle qui classe des éléments dans une de cinq classes, et un exemple d'une trajectoire d'un échantillon dans cet espace.
La représente en particulier un exemple d'un échantillon original OS dans une classe d'origine OC, et quatre classes supplémentaires TC0, TC1, TC2 et TC3, qui sont des classes cibles vers lesquelles l'échantillon original OS peut être déplacé itérativement. Les classes OC, TC0, TC1, TC2 et TC3 sont séparées par des frontières de classe représentées par des courbes en traits continus en . Un contour en raits pointillés dans chaque classe en représente les limites des distributions d'échantillons dans chaque classe. Par conséquent, alors que des frontières de classe sont apprises qui fournissent une coupure relativement brutale entre une classe et ses voisines, en pratique, les échantillons réels tombent rarement en-dehors des contours en traits pointillés. La représente également un exemple de la trajectoire de l'échantillon original OS vers la classe cible TC0 représentée en , comprenant des échantillons de données de base modifiés MS_1, MS_2, MS_3 et AS. Le n-uplet modifié AS est en fait un échantillon hostile, comme il est au-dessus de la frontière de classe par rapport à la classe d'origine, et donc dans la classe cible TC0.
De nouveau en relation avec la figure 6, dans une opération 601 (INITIALIZE BASE DATA SAMPLE BASED ON TARGET CLASS c), un échantillon de données de base sélectionné provenant du tampon mémoire 312 est par exemple initialisé à , où c est la classe cible, et "0" signifie itération zéro. L'échantillon de données de base sélectionné peut être déplacé vers une quelconque classe précédemment apprise c de Net_2, sauf la classe du n-uplet. Dans certains modes de réalisation, la classe cible c est sélectionnée aléatoirement et uniformément pour chaque échantillon de données de base. Selon une variante, comme cela est représenté dans l'exemple de la , c est une variable qui est initialisée à 0, et incrémentée jusqu'à ce qu'un échantillonnage itératif ait été effectué vers chacune des classes cibles.
Dans une opération 602 (UPDATE BASE DATA SAMPLE AND STORE), le n-uplet est mis à jour itérativement pour approcher la classe cible c. L'échantillon mis à jour est désigné par , où i est la i-ème itération et c est la classe cible.
Un algorithme est utilisé par exemple pour mettre à jour l'échantillon de données de base en utilisant l'ANN Net_2, comme cela sera maintenant expliqué plus en détail. L'ANN Net_2 fournit une prédiction pour toutes les classes précédemment apprises, et la classe d'un échantillon est déterminée par l'activation de sortie maximale, en d'autres mots le neurone avec la valeur d'activation la plus élevée à la sortie du classificateur. On appellera la sortie de classification pour l'échantillon de base et la sortie de classification pour la classe cible c. Chacune des sorties de classification est par exemple un vecteur un parmi n de valeurs binaires représentant les classes, une des valeurs ayant un premier état, par exemple un "1", indiquant que cette classe correspond à la classe de sortie, les autres valeurs ayant un deuxième état, par exemple un "0". A titre d'exemple, dans le cas de trois classes, le vecteur de sortie peut être (0,0,1), où la classification est la troisième classe. Plutôt que des valeurs binaires, chaque valeur du vecteur pourrait selon une variante être un Logit, correspondant aux valeurs brutes des prédictions ou sorties du modèle, par exemple avant une normalisation. En particulier, comme cela est connu de la personne du métier, des Logits sont générés par la dernière couche de pré-activation dans un classificateur d'ANN profond, cette couche étant souvent désignée comme étant la couche de Logits, comme cela est connu de la personne du métier. La sortie de classification est fixée pour une classe cible donnée, alors que la sortie de classification de l'échantillon de base change lorsque l'échantillon de base est modifié. Pour approcher un échantillon depuis une classe vers une autre classe, l'activation de sortie de la classe de base devrait être diminuée tout en augmentant l'activation de sortie de la classe cible. Cela peut être effectué en modifiant l'échantillon de base concernant la fonction de perte entre une classe de base et une classe cible conformément à l'équation suivante (4) : . Dans le cas où les sorties de classification et sont sous la forme de vecteurs un parmi n comme cela a été décrit précédemment, le résultat de cette fonction de perte est par exemple un vecteur un parmi n. Dans le cas où les sorties de classification et sont sous la forme de valeurs Logit, le résultat de cette fonction de perte est par exemple un vecteur de valeurs réelles, chaque valeur ayant un rang qui dépend de la fonction d'activation de la couche de sortie. Par exemple, le rang est compris entre 0 et 1 dans le cas d'une fonction de sortie "RELU", ou entre -1 et 1 dans le cas d'une fonction d'activation tanh.
Cette fonction de perte permet de détecter des échantillons aux frontières de décision lorsque et de détecter des exemples hostiles lorsque , en d'autres mots lorsque traverse les limites depuis la classe de base jusqu'à la classe cible. Afin d'élaborer un échantillon hostile, plusieurs étapes vers une classe cible sont par exemple effectuées jusqu'à ce que la frontière de classe soit traversée. Ces étapes constituent une chaîne d'échantillons, donc cela est appelé échantillonnage itératif vers les frontières de décision, qui est défini de la façon suivante (équation 5) : , où est le gradient de la fonction de perte , est une perturbation, et est un taux de modification d'une itération à la suivante. Une valeur typique du taux de modification est dans la plage allant de 0,0001 à 0,01 et, par exemple, dans la plage allant de 0,0005 à 0,005. Une valeur typique de la perturbation est dans ma plage allant de 0,01 à 0,1.
L'opération 602 implique par exemple le calcul de la fonction de perte et le gradient de la fonction de perte en utilisant l'ANN Net_2, et la mise à jour de l'échantillon de données de base sur la base de l'équation 5 ci-dessus. Pour générer un échantillon de pseudo-données l'erreur est par exemple rétro-propagée dans la couche d'entrée (espace image). L'erreur peut être calculée au moyen de différentes pertes et chemins comme une quelconque attaque hostile. Toutefois, la quantité de modification est par exemple commandée de sorte que la modification soit relativement petite afin d'approcher les échantillons proches des frontières de classe de décision. Dans l'exemple de la , une première mise à jour de l'échantillon d'origine OS conduit à un échantillon modifié MS_1 qui est une étape plus proche de la classe cible TC0.
De nouveau en relation avec la , dans une opération 603 (STOP CONDITION REACHED?), après l'étape 602, il est par exemple déterminé si une condition d'arrêt a été atteinte. Il y a plusieurs possibilités pour mettre en œuvre la condition d'arrêt.
Un autre mode de fonctionnement est d’avoir au moins deux colonnes fonctionnant en série. Lorsque l’absorbant de la colonne placée en tête est usé, cette première colonne est isolée et l’absorbant usée est soit régénéré in situ ou remplacé par de l’absorbant frais. La colonne est ensuite remise en ligne en dernière position et ainsi de suite. Ce fonctionnement est appelé mode permutable, ou selon le terme anglais « PRS » pour Permutable Reactor System ou encore « lead and lag » selon le terme anglo-saxon consacré. L’association d’au moins deux colonnes d’adsorption permet de palier à l’empoisonnement et/ou au colmatage possible et éventuellement rapide de l’adsorbant sous l’action conjointe des contaminants métalliques, des dioléfines, des gommes issues des dioléfines et des insolubles éventuellement présents dans l’huile de pyrolyse de plastiques à traiter. La présence d’au moins deux colonnes d’adsorption facilite en effet le remplacement et/ou la régénération de l’adsorbant, avantageusement sans arrêt de l’unité de prétraitement, voire du procédé, permettant ainsi de diminuer les risques de colmatage et donc d’éviter l’arrêt de l’unité dû au colmatage, de maitriser les coûts et de limiter la consommation d’adsorbant.
Ladite étape optionnelle a0) de prétraitement peut également être éventuellement alimentée par au moins une partie de l’effluent liquide issu de l’étape c) du procédé et/ou une partie de la première coupe hydrocarbonée comprenant des composés ayant un point d’ébullition inférieur ou égal à 175°C issue de l’étape e) et/ou une partie de la deuxième coupe hydrocarbonée comprenant des composés ayant un point d’ébullition supérieur à 175°C issue de l’étape e), en mélange ou séparément de la charge comprenant une huile de pyrolyse de plastiques. Le recycle d’au moins une partie de l’effluent liquide issu de l’étape c) permet notamment d’augmenter la sédimentation et donc, après une éventuelle filtration, d’améliorer le prétraitement de la charge.
Ladite étape optionnelle a0) de prétraitement permet ainsi d’obtenir une charge prétraitée qui alimente ensuite l’étape a) d’hydrogénation.
Etape a) d’hydrogénation Selon l’invention, le procédé comprend une étape a) d’hydrogénation mise en œuvre dans une section réactionnelle d’hydrogénation, mettant en œuvre au moins un réacteur à lit fixe ayant n lits catalytiques, n étant un nombre entier supérieur ou égal à 1, comprenant chacun au moins un catalyseur d'hydrogénation, ladite section réactionnelle d’hydrogénation étant alimentée au moins par ladite charge, éventuellement prétraitée, en mélange avec au moins une partie d'effluent liquide issu de l'étape c) et un premier flux gazeux comprenant de l’hydrogène, ladite section réactionnelle d’hydrogénation étant mise en œuvre à une température moyenne entre 140 et 400°C, une pression partielle d’hydrogène entre 1,0 et 10,0 MPa abs. et une vitesse volumique horaire entre 0,1 et 10,0 h -1 , pour obtenir un effluent hydrogéné.
L’étape a) est notamment effectuée dans des conditions de pression en hydrogène et de température permettant d’effectuer l’hydrogénation des dioléfines et des oléfines en début de la section réactionnelle d’hydrogénation tout en permettant par un profil montant de la température d’effectuer l’hydrodémétallation et l’hydrodéchloration notamment en fin de la section réactionnelle d’hydrogénation. Une quantité d’hydrogène nécessaire est injectée de manière à permettre l’hydrogénation d’au moins une partie des dioléfines et des oléfines présentes dans l’huile de pyrolyse de plastiques, l’hydrodémétallation d’au moins une partie des métaux, notamment la rétention du silicium, et aussi la conversion d’au moins une partie du chlore (en HCl). L’hydrogénation des dioléfines et des oléfines permet ainsi d’éviter ou au moins de limiter la formation de « gommes », c’est-à-dire la polymérisation des dioléfines et des oléfines et donc la formation d’oligomères et polymères, pouvant boucher la section réactionnelle de l’étape b) d’hydrotraitement. En parallèle de l’hydrogénation, l’hydrodémétallation, et notamment la rétention du silicium lors de l’étape a), permet de limiter la désactivation catalytique de la section réactionnelle de l’étape b) d’hydrotraitement. De plus, les conditions de l’étape a) permettent de convertir au moins une partie du chlore.