INPI-France/Brevets-Francais-2024-Chunked huggingface dataset:
Intégration d’une matière riche en lignine à une biomasse avant vapocraquage pour la production de granulés combustibles La présente invention concerne le domaine de la valorisation de la biomasse lignocellulosique, notamment pour la production de combustibles de type « granulés noirs » (« black pellets » en anglais) à haut pouvoir calorifique. Plus précisément, l’invention concerne un procédé de production de granulés comprenant une étape d’intégration d’une matière riche en lignine ou d’une matière ligno-cellulosique à la biomasse avant l’étape de vapocraquage.
La transformation de biomasse lignocellulosique (bois, résidus agricoles, coproduits de l’agriculture et de l’agro-industrie) en un composé dense énergétiquement, transportable et facilement stockable permettrait de développer et consolider une filière industrielle d’énergie stationnaire (biocombustible utilisé en un point fixe, le foyer, contrairement aux biocarburants) et de réduire les impacts environnementaux (émission CO2 fossile, avec une biomasse sans fertilisants, ni phytosanitaires).
Les granulés noirs sont des cylindres résistants à la dégradation par l’humidité de 1 à 3 cm de long présentant une bonne résistance mécanique permettant un stockage et une manipulation semblable à celle du charbon. Ils ont un pouvoir calorifique inférieur (PCI) proche de 18 à 20 joules/gramme de matière sèche.
Les granulés noirs sont produits à partir de biomasse lignocellulosique soumise à un vapocraquage. Cela consiste en un traitement thermique, suivi d’une dépressurisation brutale permettant de fournir un matériau à l’épreuve de l’eau lors de la mise en forme pour la production de granulés ou de briquettes. La matière première est en fait explosée à la vapeur, ce qui libère des particules plus fines, permettant au matériau d’avoir une cohésion forte lors de la phase d’agrégation ou de moulage.
Le vapocraquage diffère d’un prétraitement hydrothermique, aussi appelé fractionnement aqueux, solvolyse, hydrothermolyse ou traitement hydrothermique, en ce que ce dernier consiste à utiliser de l’eau à haute température et à haute pression afin de promouvoir la désintégration et la séparation de la matrice ligno-cellulosique.
La solution du black pellet ou granulé noir est très prometteuse. Toutefois, elle présente des limites, notamment la quantité d’énergie apportée par volume de granulé, qui bien que supérieure à la biomasse sous forme de plaquettes ou au granulé blanc (white pellet), est encore inférieure de 30 à 40% au charbon pour le même volume ou poids.
Pour pallier ce problème, l’art antérieur enseigne qu’un enrichissement en matière ligno-cellulosique, notamment en lignine, permet une augmentation de la quantité d’énergie apportée. La lignine est un coproduit naturellement présent dans la biomasse qui représente 20% à 30% de sa masse, pour un pouvoir calorifique unitaire supérieur de plus de 50% à celui de la biomasse initiale, et qui présente de plus de bonnes propriétés d’hydrophobicité et de cohésion.
Le brevet FR3095655B1 décrit un procédé de valorisation de biomasse comprenant le mélange après vapocraquage d’un produit pulvérulent intermédiaire issu du vapocraquage et d’un matériau pulvérulent à haute teneur en lignine, préalablement à l’étape de granulation.
Le principal problème que pose un enrichissement en matière riche en lignine est que cette dernière est naturellement riche en éléments minéraux. Les produits obtenus à partir d’une lignine riche en minéraux ont pour désavantage de créer beaucoup de cendres et de produire plus de rejets gazeux. Dans un contexte de transition écologique, les industriels ne peuvent se permettre d’augmenter le taux de rejets gazeux, celui-ci étant strictement encadré par la loi.
Il existe par conséquent le besoin d’obtenir des granulés noirs avec un pouvoir calorifique amélioré sans impact écologique négatif.
Les inventeurs proposent un procédé d’obtention de granulés noirs à haut pouvoir calorifique grâce à un enrichissement en lignine ou en matière ligno-cellulosique, tout en contrôlant la quantité de cendre et de rejets gazeux toxiques produits. Ce procédé consiste à introduire la lignine ou la matière ligno-cellulosique avant l’étape de vapocraquage. Le granulé ainsi obtenu présente un pouvoir calorifique supérieur à celui d’un granulé noir classique, sans être moins respectueux de l’environnement.
La lignine issue de l’industrie est une matière riche en éléments non carbonés (azote, soufre, chlore) et en minéraux. Sa combustion entraîne l’émission de rejets gazeux toxiques du fait de la présence de ces éléments. Cette particularité crée des contraintes lors de l’enrichissement des combustibles en lignine du fait de normes environnementales qui encadrent la quantité des émissions gazeuses toxiques autorisées. Afin de s’affranchir de cette contrainte, il est ici proposé d’enrichir la biomasse en lignine ou en matière lignocellulosique avant de procéder à l’étape de vapocraquage ; les composants indésirables responsables de la haute production de cendres et de rejet gazeux toxiques sont ainsi éliminés lors du vapocraquage qui « lave » la lignine et le produit final obtenu est riche en lignine mais appauvri en éléments majeurs indésirables (éléments non carbonés) et en minéraux. Les granulés noirs obtenus par ce procédé sont donc enrichis en énergie grâce à la présence de la lignine ajoutée tout en étant conformes aux attentes environnementales.
Ainsi, l’invention consiste en un procédé de valorisation de biomasse comportant une étape de vapocraquage pour produire un produit combustible enrichi en lignine sans augmentation de la quantité d’éléments indésirables, caractérisé en ce que ledit procédé comprend une étape d’ajout d’une matière riche en lignine à ladite biomasse préalablement à l’étape du vapocraquage.
L’invention concerne également un procédé de préparation de granulés noirs ayant un pouvoir calorifique unitaire supérieur d’au moins 6% par rapport à la biomasse initiale comportant une étape d’ajout d’une matière riche en lignine à la biomasse suivie par une étape de vapocraquage caractérisé en ce que la matière à vapocraquer obtenue à l’issue dudit ajout comprend 4 à 60% d’une matière riche en lignine, sans augmentation excessive de la quantité d’éléments indésirables.
En supposant qu’il n’y a pas de couplage mutuel, et selon la figure 4a, la n-ième composante de s’écrit : (3) où est le vecteur de position, est la longueur d’onde et est le vecteur d’onde tel que : (4) où dépend de l’azimut et de l’élévation . Un réseau est dit hétérogène lorsque les gains des antennes ne sont pas identiques. Sans nuire à aucune généralité le vecteur directeur s’écrit de la manière suivante : (5)
Sachant que la matrice de dimension Nx2 dépend de l’incidence de la source, ainsi que des positions et orientations des éléments rayonnants composant le réseau, la première colonne de peut être associée à la réponse du réseau à la polarisation P (1) = E θ et la deuxième colonne à la polarisation P (2) = E φ . Les propriétés algébriques de cette matrice conditionnent complétement les performances du réseau.
L’optimisation de réseau d’antenne se fera sur la base des performances mono-source ( M = 1) avec : le critère de robustesse aux ambiguïtés, la précision de goniométrie.
Une ambiguïté mathématique est présente lorsque, pour une source de direction Θ 1 et de polarisation P 1 , il existe un autre couple direction/polarisation ( Θ 2 , P 2 ) tel que les vecteurs a ( Θ 1 , P 1 ) et a ( Θ 2 , P 2 ) soient colinéaires. Dans ces conditions le critère suivant est nul : (6)
C’est ainsi que la robustesse aux ambiguïtés en mono-source est la valeur suivante : (7)
En considérant la décomposition canonique suivante de la matrice U ( Θ ) : (8) où les vecteurs et sont les réponses en co-polarisation et en cross-polarisation (polarisation croisée) du réseau formant une base orthonormée, on peut montrer que : (9) où λ max ( M ) est la valeur singulière maximale de M . Il faut d’autre part noter qu’un réseau monopolarisation est tel que P cross est nulle, et P co est alors la polarisation du réseau. Dans tous les autres cas, on a un réseau à diversité de polarisation. Dans le cas particulier où les normes des vecteurs P cross et P co sont égales on est alors dans le cas d’un réseau omnidirectionnel en polarisation. D’après la dernière expression, la robustesse aux ambiguïtés en mono-source est : (10) où est la fréquence porteuse et c la célérité de la lumière. La robustesse aux ambiguïtés d’un réseau d’antennes sera égale à la plus faible robustesse dans la bande utile en fréquence. Cette robustesse dépendra des positions et orientations des antennes dans le réseau.
Sachant que nous sommes en présence d’erreur de modèle e m ou d’un bruit additif n (t), l’algorithme de goniométrie estime le couple incidence-polarisation de la source avec une erreur. On s’intéresse en particulier à la variance de l’estimation : (11) où est une estimé de , et .
La racine de est la précision d’estimation du gisement θ m et est la précision d’estimation de l’élévation Δ m . Dans la référence « High Resolution direction finding : from performance toward antenna array optimization – The mono-source case », il est monté qu’en présence d’une source : avec (12)
D’après cet article et le tableau suivant, qui donne les paramètres à associer aux critères de précision monosource sachant , les valeurs du coefficient dépendent du type de performances considérées.
Type de Performances Valeur du coefficient α Borne de Cramer RAO A partir de pour Cas Stochastique Cas déterministe Performance de MUSIC A temps d’intégration fini avec pour En présence d’erreur de modèle
Cela montre que les performances dépendent uniquement de la matrice H (), qui est en lien directe avec la largeur de lobe du critère de goniométrie. Selon les expressions suivantes, la matrice contient sur sa diagonale la variance d’estimation du gisement et de l’élévation et la matrice la variance d’estimation des composantes (u 1 , v 1 , w 1 ) du vecteur d’onde : (13)
L’état de l’art montre que cette matrice peut s’écrire relativement simplement. Cela donne des outils importants pour l’optimisation de réseau, car cela permet d’obtenir des conditions pour respecter l’omnidirectionalité en direction d’arrivée et en polarisation. En particulier on montre dans le cas d’un réseau monopolarisation que la condition d’omnidirectionalité en direction d’arrivée dépend uniquement de la position des antennes dans le réseau. L’omnidirectionnalité en direction d’arrivé est obtenue lorsque la matrice est diagonale, et lorsque la matrice est proportionnelle à l’identité.
La représente schématiquement les étapes d’un procédé de conception d’un réseau de N antennes selon un mode de réalisation de l’invention, pour la conception d’un réseau d’antennes visant à être omnidirectionnel en direction d’arrivée et en polarisation.
Sachant que la fréquence maximale de travail du goniomètre est f max , le procédé selon l’invention comprend une première étape 601 qui consiste à optimiser tout d’abord les paramètres géométriques de l’antenne, afin de fournir à une étape ultérieure d’optimisation du réseau d’antennes un ensemble de K antennes élémentaires dont l’adaptation d’impédance et le gain sont compatibles par leur niveau d’une utilisation dans une bande de fréquences de travail [f min , f max ] la plus large possible.
Cette étape se fait avantageusement par optimisations à l’aide de simulations électromagnétiques, les simulations pouvant exploiter des données de rayonnement mesurées, afin de caractériser la réponse de la collection de K antennes fonctionnant jusqu’à la fréquence f max . Les K antennes retenues satisfont notamment une contrainte de maximum de feuilletage du gain total de l’antenne dans le lobe principal. La fréquence f min est déterminée par rapport au différentiel de gain du pic de lobe de l’antenne à f min et f max . On appelle feuilletage de l’antenne les variations de gain observées dans le diagramme de rayonnement, caractéristiques de l’apparition de lobes secondaires ou d’altérations du lobe principal par couplage ou résonnance. Ces variations (diminutions) créent des zones aveugles de l’antenne, et doivent donc être évitées. Pour cela, un taux de feuilletage est mesuré, qui correspond à l’écart entre les minimums et les maximums de la zone de gain de l’antenne.
Dans un mode de réalisation où la longueur L de l’antenne est une variable d’ajustement de l’antenne, l’étape 601 peut être mise en œuvre en déterminant la fréquence f max vérifiant le taux de feuilletage maximum admissible, puis en redimensionnant l’antenne avec le rapport homothétique f max0 /f max . La fréquence f min est déterminée suivant une contrainte d’écart maximal de gain pic entre les fréquences f min et f max . L’optimisation consistera à minimiser le couple (taille de l’antenne, fréquence minimale f min ). Cette homothétie permet de converger rapidement vers une solution. Elle peut être suivie d’une étape d’ajustement fin des paramètres de l’antenne. Pour cela, l’utilisation de l’antenne « Pétales » du brevet Européen EP 3.335.277 B1 est particulièrement avantageuse compte tenu de l’ensemble des paramètres d’optimisation qu’elle offre.
En particulier, dans la zone de tensions passantes, le courant passé par la diode augmente au fur et à mesure de l’augmentation de la tension. Cette augmentation suit notamment une loi non-linéaire, par exemple une loi exponentielle.
La tension V2 permet à la diode de fonctionner normalement tout en assurant sa capacité maximale de passage de courant.
Au-delà de la tension V2, par exemple au-delà de la valeur 1,1xV2 ou de la valeur 1,15xV2 ou avantageusement au-delà de la valeur 1,2xV2, la diode est dans un état de surtension ce qui peut conduire à son claquage.
La tension V2 est donc la tension maximale autorisée de fonctionnement de la diode.
Dans l’exemple de la , la zone de tensions passantes de la diode s’étend sensiblement entre 1,5 et 1,8 volt.
Selon un mode particulier de l’invention, chaque diode du composant d’équilibrage 18-1 est une diode Zener.
Selon le mode de réalisation préférentiel de l’invention, chaque diode du composant d’équilibrage 18-1 est une diode électroluminescente, connue également sous le terme anglais de LED (de l’anglais « Light Emitting Diode »).
En fonction du nombre de diodes ainsi que de leurs dispositions (en parallèle et/ou en série), le composant d’équilibrage 18-1 définit également sa caractéristique courant/tension similaire à celle illustrée sur la .
Notamment, selon l’invention, cette caractéristique courant/tension du composant d’équilibrage 18-1 est choisie de sorte que la zone de tensions passantes de cette caractéristique corresponde au mieux à l’intervalle de tensions de fonctionnement de la cellule de batterie 14-1 correspondante.
En particulier, il sera considéré par la suite que la zone de tensions passantes du composant d’équilibrage 18-1 s’étend entre une tension passante minimale V1 et une tension passante maximale V2. Comme dans le cas d’une diode isolée, à la tension passante maximale V2, le composant d’équilibrage 18-1 fonctionne normalement, tout en assurant sa capacité maximale de passage de courant.
Selon l’invention, la zone de tensions passantes du composant d’équilibrage 18-1 est légèrement décalée par rapport à l’intervalle de tensions de fonctionnement de la cellule de batterie 18-1 correspondante, de sorte que :
+ la tension passante minimale V1 est strictement supérieure à la tension d’utilisation minimale U min ; et
+ la tension passante maximale V2 est supérieure à la tension d’utilisation maximale U max .
Avantageusement, la tension passante maximale V2 est sensiblement égale à la tension d’utilisation maximale U max .
Avantageusement, la tension passante minimale V1 est supérieure à la tension d’équilibre U e tout en restant inférieure à la tension d’utilisation maximale U max . Par exemple, dans certains modes de réalisation, la tension passante minimale V1 est supérieure à la valeur 1,05xU e , avantageusement supérieure à la valeur 1,1xU e . Selon d’autres modes de réalisation, la tension passante minimale V1 est sensiblement égale à la tension d’équilibre U e .
Dans un mode de réalisation optimal, la zone de tensions passantes du composant d’équilibrage 18-1 correspond sensiblement à l’intervalle de tensions s’étendant entre U e et U max . Par exemple, dans un tel cas, la tension passante minimale V1 est sensiblement égale à la tension d’équilibre U e et la tension passante maximale V2 est sensiblement égale à la tension d’utilisation maximale U max .
Le module de réception, validation et d’agrégation des données 11c valide le contenu de chaque message reçu par exemple en vérifiant si le format du message reçu est conforme, si les valeurs des informations comprises dans le message reçu sont dans une plage de valeurs cohérentes et si le réseau local dont est issu le message fait partie de l’ensemble des réseaux locaux géré par le dispositif de détection d’incidents 10.
Le module de réception, validation et d’agrégation des données 11c agrège en groupes de données les données descriptives des connexions entre les stations et les nœuds et les données descriptives des connexions entre les nœuds de la même manière que les modules de réception, validation et d’agrégation des données 11a et 11b.
Le dispositif de détection d’incidents 10 comporte éventuellement un module de détection d’anomalies et de calcul de scores de sévérité 12c.
Le module de détection d’anomalies et de calcul de scores de sévérité 12c, pour chaque groupe de données et chaque type d’anomalies fourni par le module de réception, validation et d’agrégation des données 11a ou 11b 11c, calcule un score borné entre 0 et 1 appelé sévérité pour les différentes métriques de la même manière que les modules de détection d’anomalies et de calcul de scores de sévérité 12a et 12b.
Chaque score de sévérité et de sévérité totale reçu d’un dispositif de conditionnement et de traitement de données 41a ou 41b ou traité par le module de détection d’anomalies et de calcul de scores de sévérité 12c est mémorisé dans une base de données 13.
Le dispositif de détection d’incidents 10 comporte un module d’évaluation du fonctionnement des éléments du réseau local 15.
Le module d’évaluation du fonctionnement des éléments du réseau local 15 calcule au moins un indicateur de la santé du réseau local et/ou calcule un score de santé respectivement sur un ou plusieurs éléments sur une plage temporelle, par exemple sur une journée. Un élément est par exemple et non limitativement un nœud, un lien, etc….
Le but de l’indicateur de santé est de construire un score borné pour pouvoir comparer différents réseaux locaux et/ou différents éléments ou différentes plages temporelles sans considérations d’échelle : la santé d’un grand réseau n’a pas à être pénalisée par sa taille, il est normal d’y trouver plus d’anomalies que dans un petit réseau.
Pour un ensemble de groupes, le module d’évaluation du fonctionnement des éléments du réseau local 15 calcule la moyenne des scores de santé pondérés par la durée des groupes.
où t i est la durée de connexion du groupe i , s ’ i le score de sévérité totale du groupe de données.
Le module d’évaluation du fonctionnement des éléments du réseau local 15 calcule aussi des scores de santé pour un ou plusieurs éléments du réseau local en ne considérant que les scores de sévérité totale relatifs à l’élément du réseau local.
avec et .
Le score de sévérité total s’ i est donné par , où n est le nombre d’anomalies s i est le score de sévérité pour l’anomalie de type indexée par l’indice i.
L’ensemble et les lois possèdent la plupart des propriétés d’une structure de corps, à l’exception du fait que la loi n’est pas inversible. Les fonctions f - et f + réalisent alors des homéomorphismes respectivement vers et depuis (ℝ, +, x) garantissant les propriétés suivantes :
0* s =0
1* s =1
m *1=1
f - (m*s) =m x f - (s)
m 1 *(m 2 *s)=(m 1 *m 2 )*s
m*(s 1 s 2 ) = (m*s 1 ) (m*s 2 )
s 1 s 2 = s 2 s 1
s 1 (s 2 s 3 )= (s 2 s 1 ) s 3
Le module de détection d’anomalies et de calcul de scores de sévérité 12a ou 12b calcule aussi des scores de sévérité totale pour un ou plusieurs éléments du réseau local en ne considérant que les données relatives à l’élément du réseau local.
Les résultats fournis par le module de détection d’anomalies et de calcul de scores de sévérité 12a ou 12b ou par le module de réception, validation et d’agrégation des données 11a respectivement 11b sont transférés au dispositif de détection d’incidents 10 selon le référentiel de traitement reçu par chaque dispositif de conditionnement et de traitement de données 41a ou 41b du dispositif de détection d’incidents 10.
Le dispositif de détection d’incidents 10 comporte éventuellement un module de réception, validation et d’agrégation des données 11c qui reçoit et traite chaque message reçu comprenant des données.
Selon certains modes de réalisation, la base de données cartographique peut comprendre, en outre, une représentation de l’environnement aux alentours des voies du réseau donné.
Selon certains modes de réalisation, la première unité peut être configurée, en outre, pour accéder à la base de données cartographique afin de déterminer une ou plusieurs caractéristiques de propagation de chacun des signaux de positionnement reçus, la première unité étant configurée, en outre, pour exclure du calcul des vraisemblances élémentaires un ou plusieurs signaux de positionnement en fonction de leurs caractéristiques de propagation.
Selon certains modes de réalisation, la première unité peut être configurée pour, lorsque le véhicule est en mouvement, déterminer la pluralité de positions actuelles possibles en utilisant une technique PVT conjointement avec une pluralité de signaux de positionnement.
Selon certains modes de réalisation, la première unité peut être configurée pour, lorsque le véhicule est en arrêt sur une voie de stationnement parmi une pluralité de voies de stationnement adjacentes, déterminer la pluralité de positions actuelles possibles en attribuant une position actuelle possible à chacune des voies de stationnement adjacentes.
Selon certains modes de réalisation, la première unité peut être configurée, en outre, pour déterminer l’intervalle de temps donné en fonction d’un rayon de protection d’intégrité temporel associé à l’au moins une constellation de satellites.
Selon certains modes de réalisation, la première unité peut être configurée, en outre, pour déterminer la pluralité de valeurs d’horodatage en effectuant des échantillonnages réguliers au cours de l’intervalle de temps donné.
Selon certains modes de réalisation, la première unité peut être configurée pour recevoir des signaux de positionnement provenant d’au moins deux constellations de satellites, la première unité étant configurée, en outre, pour traiter séparément les signaux de positionnement diffusés par chacune des constellations de satellites, la seconde unité étant configurée pour déterminer une position la plus vraisemblable et une valeur d’horodatage la plus vraisemblable pour chacune des constellations de satellites, la seconde unité étant configurée, en outre, pour déterminer une position la plus vraisemblable finale parmi les positions les plus vraisemblables déterminées.
Selon certains modes de réalisation, la seconde unité peut être configurée pour utiliser un critère de sélection pour déterminer la position la plus vraisemblable finale, le critère de sélection étant choisi parmi une pluralité de critères de sélection qui comprend : le nombre de satellites par constellation concourant à la détermination de chaque position la plus vraisemblable, la position la plus vraisemblable finale étant déterminée en utilisant un nombre maximal de satellites en vue ; et la durée de l’intervalle de temps donné, la position la plus vraisemblable finale étant déterminée en utilisant la constellation de satellites associée à l’intervalle de temps donné le plus court.
Selon certains modes de réalisation, la seconde unité peut être configurée, en outre, pour générer une notification d’alerte si elle n’est pas en mesure de déterminer une position la plus vraisemblable du véhicule dans un intervalle de temps prédéfini.