INPI-France/Brevets-Francais-2024-Chunked huggingface dataset:
Le présent demandeur a conçu et réalisé la présente invention pour surmonter ces défauts et pour obtenir d’autres avantages. Description de l’invention
La composition selon l’invention est une composition visqueuse, anhydre et hydratante. Elle comprend un mélange d’une huile végétale d’une part et des produits spécifiques tensio-actifs d’autre part. Les produits tensio-actifs sont d’une part un tensio-actif dérivé d’ester de glycéryle ou de polyglycéryle et un tensio-actif sel d’un métal alcalin de caproyl/lauroyl lactylate.
Notamment, la composition selon l’invention comporte une phase huileuse épaissie comportant les agents tensio-actifs, et, sans eau, se transforme en émulsion à l’application permettant le nettoyage de la peau et des muqueuses. La composition est donc auto-émulsifiante lors d’un mélange avec de l’eau.
Cette composition est caractérisée par la présence d’une phase grasse et d’une phase tensio-active. Dans cette composition, la phase tensio-active gère à la fois la viscosité du produit, son pouvoir tensioactif et son pouvoir émulsionnant.
Selon un mode préféré de l’invention, la phase huileuse dans la composition selon l’invention comporte des extraits naturels de plantes ou de fleurs.
L’invention est présentée et caractérisée dans la revendication principale, tandis que les revendications dépendantes décrivent d’autres caractéristiques de l’invention.
Description détaillée d’un mode de réalisation préféré.
Les huiles végétales : En tant que huiles végétales dans le contexte de la présente invention, on entend des huiles d’origine 100 % végétales. Selon un mode préféré de l’invention, la composition contient - une ou plusieurs des huiles végétales suivantes : - Helianthus annuus (tournesol) (huile extrait de graines) - sesamum indicum (sésame) (huile extrait de graines); - borago officinalis (bourrache) (huile extrait de graines); - linum usitatissimum (graine de lin) (huile extrait de graines); - prunus amygdalus dulcis (amande douce) (huile); - une ou plusieurs des huiles essentielles suivantes : - pelargonium graveolens (huile). Tous les produits cités ici sont des ingrédients issus de l’agriculture biologique.
Les huiles végétales précitées sont appelées couramment des huiles essentielles. L’huile essentielle de géranium est reconnue pour ses effets apaisants ; les huiles végétales de tournesol, bourrache, sésame, graine de lin et amande douce sont reconnues pour leurs effets intensément hydratants.
Selon un mode préféré de l’invention, la composition comprend une ou plusieurs substances choisies parmi la liste suivante :
- un macérât huileux mauve ; - un macérât huileux camomille ;
- une huile essentielle contenant des extraits de géranium.
Dans ces travaux, les auteurs utilisent un filtre de Kalman non linéaire du type « Unscented Kalman Filter » couplé à un modèle empirique de dégradation du niveau de tension. L’approche est validée à l’aide de données expérimentales mesurées sur une pile destinée à l’automobile. Deux inconvénients majeurs se dégagent de ces travaux: la tension est la seule variable sélectionnée comme indicateur de santé, ce qui limite la robustesse et la précision de l’estimateur le modèle de dégradation utilisé est un modèle purement empirique et lors de l’étape de pronostic (prédiction du vieillissement), l’approche présente des pertes de performance pour suivre la dynamique de vieillissement de la tension.
La demande de brevet FR2928777 propose un dispositif et un procédé d'estimation du vieillissement de pile à combustible dû à l'empoisonnement au monoxyde de carbone, grâce à l’utilisation d’un observateur d’état de type Kalman. Ce système est basé sur une mesure de surtension anodique, et le contrôle de la purge des monoxydes de carbone stockés. L’idée proposée ici affiche des limitations, car elle ne permet pas de dissocier précisément dégradations réversibles et irréversibles.
L’invention propose une approche hybride basée à la fois sur des mesures et sur un modèle prenant en compte à la fois les dégradations réversibles et irréversibles. L’algorithme proposé est de type Bayésien non linéaire et repose sur plusieurs modèles physiques de dissolution et d’oxydation du platine dont est composée la surface active de la cellule.
Un observateur d’état est conçu pour prédire des variables d’états particulières liées au vieillissement de la pile sur la base d’un modèle d’état, puis pour corriger ces prédictions en utilisant de manière optimale les mesures réalisées sur la pile. L’étape de prédiction utilise un modèle physique d’observation qui relie les variables mesurées sur la pile aux variables d’état du modèle d’observateur. Ce cycle prédiction-correction permet d’obtenir une solution d’estimation précise et robuste. La solution proposée permet de déterminer l’état de santé courant (diagnostic) et l’état de santé futur (pronostic) en temps réel des systèmes de pile à combustible à membrane d’échange de protons.
Contrairement aux solutions connues, l’invention utilise un modèle robuste capable de prendre en compte les phénomènes conduisant à une perte de performances liées à la dégradation réelle des matériaux du cœur de pile mais aussi les pertes de performances induites par une modification temporaire (réversible) des propriétés physiques de ces matériaux.
Cette approche présente l’avantage d’une meilleure prédiction de la durée de vie réelle de la pile. Les modèles physiques utilisés comprennent un modèle de prédiction basé sur des lois de dégradation irréversibles du catalyseur de la pile comme la dissolution du platine mais aussi des lois de dégradation réversibles comme l’oxydation du platine.
Le modèle d’observation est un modèle de la tension aux bornes d’une cellule qui permet de relier les données mesurées aux variables d’état prédites. L’observateur d’état réalise la correction optimale du modèle physique par traitement des données capteurs. L’observateur suit l’état de santé de la pile via deux indicateurs : la tension cellule et la surface active du catalyseur. Cette information estimée par l’algorithme permet d’estimer la durée de vie restante de la pile et de gérer de manière optimale les conditions opératoires du système complet.
L’invention a pour objet une méthode, mise en œuvre par ordinateur, de détermination d’un indicateur de dégradation d’une cellule d’une pile à combustible comprenant une pluralité de cellules ayant chacune une surface active, la méthode comprenant les étapes de, à chaque nouvel instant t : recevoir un ensemble de mesures de grandeurs physiques caractéristiques de conditions opératoires de la pile à combustible, cet ensemble de mesures formant un vecteur de commande u, recevoir une mesure expérimentale de la tension aux bornes d’une cellule, appliquer un algorithme Bayésien non linéaire à partir du vecteur de commande u et de la mesure expérimentale, pour déterminer une estimée, à l’instant t+1, d’un vecteur d’état de la cellule défini par une première variable d’état caractéristique d’un taux de dissolution de platine et d’au moins une deuxième variable d’état caractéristique d’un taux de couverture d’oxydation de platine, l’algorithme Bayesien non linéaire étant en outre défini par un modèle d’observation électrochimique de la tension aux bornes d’une cellule fonction desdites variables d’état, déterminer un indicateur de dégradation de la cellule à partir de l’estimée du vecteur d’état de la cellule.
Selon un aspect particulier de l’invention, l’algorithme Bayesien non linéaire est un filtre de Kalman UKF.
Selon un aspect particulier de l’invention, le vecteur d’état est composé : d’une première variable d’état caractéristique d’un taux de dissolution de platine, d’une deuxième variable d’état caractéristique du taux de couverture d’oxydation de platine lié à la formation d’oxyde de platine, d’une troisième variable d’état caractéristique du taux de couverture d’oxydation de platine lié à la formation d’hydroxyde de platine
Selon un aspect particulier de l’invention, le modèle d’observation de la tension aux bornes d’une cellule dépend d’un modèle de surtension fonction d’au moins les variables d’état.
Selon un aspect particulier de l’invention, les variables d’état sont déterminées récursivement à partir du vecteur de commande et de modèles de prédiction chimiques de l’effet de dissolution du platine et de l’effet d’oxydation du platine.
Selon un aspect particulier de l’invention, l’indicateur de dégradation de la cellule est un indicateur de dégradation de la surface active électro-chimique de la cellule qui dépend de la première variable d’état.
Selon un aspect particulier de l’invention, les mesures formant le vecteur de commande u sont prises parmi des mesures de courant, de température de refroidissement, de stochiométrie, d’humidité relative, de pression.
Selon un aspect particulier de l’invention, le filtre de Kalman réalise au moins les opérations suivantes : Calculer la différence entre la mesure expérimentale de la tension et la valeur estimée de la tension via le modèle d’observation, Calculer une innovation comme le résultat de la différence pondérée par un gain de Kalman propre à chaque variable d’état, Corriger l’estimation du modèle de prédiction des variables d’état par l’innovation.
Selon un aspect particulier de l’invention, l’indicateur de dégradation est déterminé pour l’ensemble des cellules de la pile à combustible.
On utilisera de préférence un copolymère de styrène et d'acide maléique dans un rapport de 50/50.
On pourra utiliser, par exemple, le copolymère de styrène/acide maléique (50/50), sous forme de sel d'ammonium à 30 % dans l'eau, vendu sous la référence SMA1000H ® par Cray Valley ou le copolymère de styrène/acide maléique (50/50), sous forme de sel de sodium à 40 % dans l'eau, vendu sous la référence SMA1000HNa ® par Cray Valley.
Il peut être préférable que le polymère anionique soit choisi parmi les polysaccharides.
Il peut être davantage préférable que le polymère anionique soit choisi dans le groupe consistant en hyaluronate, ι-carraghénane, Λ-carraghénane, algine, sulfate de chondroïtine, pectine, et un mélange de ceux-ci.
La quantité du (des) (b) polymère(s) anionique(s) dans la composition selon la présente invention peut être de 0,001 % en poids ou plus, de préférence de 0,005 % en poids ou plus, et de manière davantage préférée de 0,01 % en poids ou plus, par rapport au poids total de la composition.
La quantité du (des) (b) polymère(s) anionique(s) dans la composition selon la présente invention peut être de 2 % en poids ou moins, de préférence de 1,5 % en poids ou moins, et de manière davantage préférée de 1 % en poids ou moins, par rapport au poids total de la composition.
(Acide non polymère ou sel de celui-ci)
La composition selon la présente invention comprend (c) au moins un acide non polymère ou un sel de celui-ci. Deux acides ou sels non polymères ou plus peuvent être utilisés en combinaison. Ainsi, un seul type d'acide non polymère ou de sel de celui-ci ou une combinaison de différents types d'acides non polymères ou de sels de ceux-ci peut être utilisé.
Le terme « non polymère » signifie ici que l'acide n'est pas obtenu par polymérisation de deux monomères ou plus. Par conséquent, l'acide non polymère ne correspond pas à un acide obtenu par polymérisation de deux monomères ou plus, comme les polyacides acryliques.
Le terme « sel » désigne ici un sel formé par addition d'une (de) base(s) convenable(s) à l'acide non polymère, qui peut être obtenu à partir d'une réaction de l'acide non polymère avec la (les) base(s) selon des procédés connus des hommes du métier. Comme sel, on peut citer les sels métalliques, par exemple les sels de métaux alcalins tels que Na et K, et les sels de métaux alcalino-terreux tels que Mg et Ca, et les sels d'ammonium.
Il est préférable que le poids moléculaire du (c) acide non polymère ou de sel de celui-ci soit inférieur à 1 000, de préférence 900 ou moins, et de manière davantage préférée 800 ou moins.
Le (c) acide non polymère ou un sel de celui-ci peut être inclus dans la particule de complexe polyionique.
Le (c) acide non polymère ou un sel de celui-ci peut être un acide organique ou inorganique ou un sel de celui-ci, de préférence un acide organique ou un sel de celui-ci, et de manière davantage préférée un acide organique hydrophile ou soluble dans l'eau ou un sel de celui-ci.
Le (c) acide non polymère peut avoir au moins un groupe acide choisi dans le groupe consistant en un groupe carboxylique, un groupe sulfurique, un groupe sulfonique, un groupe phosphorique, un groupe phosphonique, et un mélange de ceux-ci.
Le (c) acide non polymère peut être monovalent.
D’autres modes de réalisation du procédé de détection sont également possibles.
En particulier, au lieu d’utiliser des images SST en entrée, il est possible d’utiliser des images prises dans le visible (c’est-à-dire dont les longueur d’ondes d’acquisition sont comprises entre 400 nm et 800 nm).
Dispositif et procédé de traitement de données d’images de visages d’êtres humains L’invention concerne le domaine du traitement d’images, et en particulier du traitement d’images de visages d’êtres humains.
Les outils à base d’intelligence artificielle sont de plus en plus utilisés pour tout ce qui concerne la reconnaissance d’images. Cela se constate autant dans le domaine de l’imagerie médicale que dans le domaine de la détection de présence humaine ou de la reconnaissance faciale.
Le développement de ces outils a suivi deux axes principaux.
Le premier axe concerne la création de réseaux de neurones profonds, à travers la création de familles de modèles, tels que ResNet, DenseNet, MobileNet, ResNeXt, etc. Ces familles de modèles apportent chacune leur lot de progrès et de compromis et ont pour principal point commun d’extraire des caractéristiques d’images reçues en entrée. Ces caractéristiques sont ensuite utilisées par des réseaux de neurones classiques, souvent à couches entières, qui ont pour rôle la classification des images.
Le deuxième axe est l’enrichissement des bases d’images d’entraînement. En effet, les capacités de calcul permettent d’entraîner des réseaux de neurones profonds avec des quantités de données toujours plus importantes. Mais cela pose plusieurs problèmes. En effet, les temps d’entraînement étant très importants, il est courant d’utiliser un réseau pré-entraîné, ou avec une base de données d’entraînement déjà connue, afin de pouvoir réutiliser des poids ou variables de modèle d’une manière minimisant le risque de perte de temps à l’entraînement (par risque de non convergence ou de résultat insatisfaisant). Dit autrement, les bases d’entraînement sont plus grandes, pour fournir de meilleurs résultats, mais il est difficile de les changer. Cela veut dire qu’on utilise une même base pour tout faire, et qu’on cherche à compenser l’absence de spécialisation en aval.
Cette spécialisation peut être utile pour mieux identifier des visages par exemple, ou pour mieux distinguer entre des images médicales.
Des efforts ont donc été réalisés afin d’essayer d’utiliser plusieurs corps d’entraînement distincts afin de spécialiser les réseaux de neurones profonds sur des problèmes particuliers, par fusion des corps communs et spécialisés. Mais alors se pose le problème de la représentation quantitative de chaque corps. En effet, lorsqu’un corps spécialisé contenant 1000 fois moins de données que le corps commun est utilisé avec celui-ci pour entraîner un réseau de neurones, ce corps spécialisé n’a presque aucun effet sur l’entraînement. Inversement, si l’on entraîne d’abord avec le corps commun, puis que l’on spécialise en réalisant un réglage fin sur le corps spécialisé, le risque encouru est une surspécialisation du réseau de neurones sur le corps spécialisé.
Il n’existe donc pas à ce jour de solution satisfaisant pour fournir un dispositif de traitement d’image d’êtres humains qui puisse tenir compte de caractéristiques spécifiques.
L’invention vient améliorer la situation. À cet effet, elle propose un dispositif de traitement de données d’images de visages d’êtres humains comprenant un extracteur agencé pour recevoir des données d’image et pour en extraire un jeu de caractéristiques, et deux ou plus de deux classificateurs agencés pour recevoir un jeu de caractéristiques de l’extracteur et pour retourner une valeur de classification ou de labellisation des données d’image correspondantes, dans lequel l’extracteur est un réseau de neurones profond et les deux ou plus de deux classificateurs comprennent un unique réseau de neurones commun et un ou des réseaux de neurones spécifiques à des sous-ensembles d’images de visages d’êtres humains, les sous-ensembles d’images de visages d’êtres humains comprenant au moins un sous-ensemble commun d’images de visages d’êtres humains, et un ou plusieurs sous-ensembles spécifiques d’images de visages d’êtres humains tels que les données d’images de visages d’êtres humains d’un sous-ensemble spécifique d’images de visages d’êtres humains présentent individuellement ou ensemble une caractéristique d’être humain commune et tels que deux sous-ensembles spécifiques distincts ne présentent pas un nombre d’images identiques supérieur à 50%, et le sous-ensemble commun comprenant un nombre d’images au moins 100 fois supérieur aux nombres d’images des sous-ensembles spécifiques, l’entraînement de l’extracteur et des deux ou plus de deux classificateurs est réalisé :
Les compositions selon les exemples 3-1 et 3-2 avaient un aspect uniforme, tandis que la composition selon l'exemple comparatif 3-1 avait un aspect non uniforme en raison des agglomérats présents dans la composition.
La turbidité de chacune des compositions selon les exemples 3-1 et 3-2 a été mesurée à température ambiante (25 °C) en utilisant un turbidimètre (2100Q portable, Hach Company).
Les résultats sont montrés dans le tableau 5 sous forme de « NTU ». Plus la valeur NTU est petite, plus la composition est transparente.
Les compositions selon les exemples 3-1 et 3-2 étaient transparentes, tandis que la composition selon l'exemple comparatif 3-1 n'était pas transparente, et sa turbidité n'a donc pas été testée.
Un analyseur de taille de particule (Dynamic Light Scattering, ELSZ2000, Otsuka) a été utilisé pour déterminer la taille de particule dans les compositions selon les exemples 3-1 et 3-2 à température ambiante (25 °C). Les données mesurées ont été ajustées par le procédé de Marquardt.
Les particules de complexe polyionique dans les compositions selon les exemples 3-1 et 3-2 étaient petites de telle sorte qu'elles étaient de taille nanométrique, tandis que la taille de particule dans les compositions selon l'exemple comparatif 3-1 n'a pas pu être mesurée en raison de la présence d'agglomérats.
(Résumé)
Lorsque la concentration de charge du polycation est de 0,71 mmol/g, des agglomérats se sont formés, et des nanoparticules n'ont pas pu être obtenues (cf. Ex. comparatif 3-1).
Des nanoparticules ont été obtenues, lorsque la concentration en charge du polycation est supérieure à 0,71 mmol/g (Ex. 3-1 et Ex. 3-2).
Exemples 4-1 à 4-3 [Préparation]
Les compositions selon les exemples 4-1 à 4-3 ont été préparées en mélangeant les ingrédients montrés dans le tableau 6. La quantité de chaque ingrédient utilisé dans les préparations ci-dessus est montrée dans le tableau 6. Les valeurs numériques des quantités d'ingrédients montrées dans le tableau 6 sont toutes basées sur le « % en poids » des matières premières.
Conc. de charge (mmol/g) Ex. 4-1 Ex. 4-2 Ex. 4-3 Eau qsp 100 qsp 100 qsp 100 Phénoxyéthanol 0,5 0,5 0,5 ι-Carraghénane 4,31 0,1 0,1 0,1 Glycérine 3 3 3 Poly-ε-lysine (solution aqueuse à 2,5 % en poids) 7,81 1,24 1,24 1,24 Acide phytique (solution aqueuse à 2,5 % en poids) 9,09 1,76 - - Acide lactique (solution aqueuse à 2,5 % en poids) 11,11 - 1,45 - Acide citrique (solution aqueuse à 2,5 % en poids) 15,63 - - 1,03 Arginine qs qs qs pH 5 5 5 Polycation (mmol) 0,24 0,24 0,24 Polyanion (mmol) 0,43 0,43 0,43 Anion de faible poids moléculaire (mmol) 0,40 0,40 0,40 Rapport polycation/polyanion 0,56 0,56 0,56 Rapport polycation/(polyanion + anion de faible poids moléculaire) 0,29 0,29 0,29 Aspect U U U Transparence (NTU) 5,8 6,2 3,3 Taille de particule (nm) 30,6 15,4 14,2
U : Uniforme
représente un organigramme des étapes du procédé de détection mono-capteur selon l’invention
] représente un mode de réalisation multi-capteurs de l’invention et les zones de détection simples dont la réunion forme une zone de détection.
représente un mode de réalisation multi-capteurs de l’invention et les zones de détection simples dont la réunion forme une zone de détection appliqué à un exemple d’application. illustre schématiquement une intrusion dans la zone de détection formée par la réunion de plusieurs zones de détection simples. Les figures 4b et 4c illustrent des exemples d’application du mode de réalisation multi-capteurs.
est une vue de dessus de la illustrant les champs de visions des capteurs et les zones de détection.
représente un organigramme des étapes du procédé de détection multi-capteur selon l’invention
DESCRIPTION DÉTAILLÉE Illustrée aux figures 1 à 3, une première solution proposée est un système de détection 1 par « zonage virtuelle » tirant parti de l’association d’un seul détecteur numériques 3D 11.
Un logiciel réalise les opérations suivantes : Mise en place d’un référentiel R 0 à trois dimensions dont l’origine est choisie arbitrairement et peut se situer en tout point de l’espace E Détermination dans ce référentiel R 0 d’un volume, appelée zone de détection 2, ce volume est configuré automatiquement ou manuellement, peut se situer en tout point de l’espace E et prendre n’importe quelle forme (parallélépipède, …) Captation en temps réel de l’environnement physique. Un capteur 3D 11 crée un jumeau numérique en temps réel sous la forme d’un nuage de points 4. Cette modélisation est réalisée à une fréquence et un échantillonnage choisis arbitrairement. Le référentiel spatial R 0 et la zone de détection 2 sont fusionnés (alignés, normés,..) avec le nuage de points 4. Détermination du nombre de points N du nuage de points 4 présents dans le volume zone de détection 2 et calcul de la densité S de points. Si la densité S des points présents dans la zone de détection 2 est supérieure à un seuil (arbitrairement choisi), alors une détection est avérée (suggérant que de la matière est physiquement présente dans la zone de détection 2). Interruption logicielle pouvant entrainer des actions électriques (alarmes sonores, visuelles,…) ou électromécanique (arrêt d’urgence d’un pont roulant,…).
Selon une seconde solution illustrée aux figures 4 à 6, le système 1 utilise plusieurs capteurs 11 répartis stratégiquement afin de définir un périmètre fermé autour de la zone à protéger.
Un logiciel réalise les opérations suivantes : Mise en place d’un référentiel R 0 à trois dimensions dont l’origine est choisie arbitrairement et peut se situer en tout point de l’espace Détermination dans ce référentiel R 0 d’un volume appelée zone de détection 2, ce volume est configuré automatiquement ou manuellement, peut se situer en tout point de l’espace E et prendre n’importe quelle forme (parallélépipède, …) Captation en temps réel de l’environnement physique. Chaque capteur 3D 11 (c1, c2, c3,..) crée un jumeau numérique en temps réel sous la forme d’un nuage de points 3. Cette modélisation est réalisée à une fréquence et un échantillonnage choisis arbitrairement. Les nuage de points 3 issus des capteurs 11 (c1, c2, c3,…) sont agrégés en un seul et même macro-nuage de points 4. Le référentiel spatial R 0 et la zone de détection 2 sont fusionnés (alignés, normés,..) avec le macro-nuage de points 4. Si un nombre N de points du macro-nuage de points 4 est contenu dans le volume zone de détection 2 alors ils sont dénombrés, leur densité D est calculée. Si la densité D des points présents dans la zone de détection 2 est supérieure à un seuil (arbitrairement choisi), alors une détection est avérée (suggérant que de la matière est physiquement présente dans la zone de détection 2). Interruption logicielle pouvant entrainer des actions électriques (alarmes sonores, visuelles,…) ou électromécanique (arrêt d’urgence d’un pont roulant,…).
Le système 1 permet la détection de matière dans une zone spécifique de l’espace.