INPI-France/Brevets-Francais-2024-Chunked huggingface dataset:
Selon un premier aspect, l’invention concerne un procédé de calibrage d’une caméra plénoptique comprenant les étapes suivantes : S1 : acquisition d’un point objet réel d’une mire de calibrage par la caméra plénoptique, une position du point objet réel étant connue ; S6 : détermination d’un ensemble de rayons lumineux objets, dans lequel chaque rayon lumineux objet est déterminé à partir d’un rayon lumineux image associé et d’un ensemble de données d’entrée comprenant des paramètres de projection d’un modèle de projection de la caméra plénoptique ; S7 : détermination d’un point objet théorique associé au point objet réel, le point objet théorique correspondant à un barycentre de l’ensemble des intersections des rayons lumineux objets avec la mire de calibrage ; et S8 : calcul d’une erreur de calibrage en fonction d’une position du point objet théorique et de la position du point objet réel.
Certaines caractéristiques préférées mais non limitatives du procédé de calibrage décrit ci-dessus sont les suivantes, prises individuellement ou en combinaison :
- le procédé comprend en outre les étapes suivantes, réalisées préalablement à l’étape S6 de détermination de l’ensemble de rayons lumineux objets : S5 : détermination d’un ensemble de rayons lumineux images, dans lequel chaque rayon lumineux image passe par un pixel respectif d’un ensemble de pixels appartenant à un macropixel d’un capteur photosensible de la caméra plénoptique et par un unique élément optique d’une matrice d’éléments optiques de la caméra plénoptique, ledit unique élément optique étant attribué audit pixel respectif ; S0 : détermination de plusieurs ensembles de données d’entrée à partir des rayons lumineux images déterminés, chaque ensemble de données d’entré comprenant des paramètres de projection d’un modèle de projection de la caméra plénoptique, dans lequel les paramètres de projection sont représentatifs d’une aberration primaire et d’une aberration d’ordre supérieur d’une optique principale de la caméra plénoptique ;
- le procédé peut comprendre en outre l’étape suivante, réalisée ultérieurement à l’étape S8 de calcul de l’erreur de calibrage : S9 : détermination de l’ensemble de calibrage correspondant à l’ensemble de données d’entrée minimisant l’erreur de calibrage ;
- le procédé comprend en outre les étapes suivantes, réalisées préalablement à l’étape S1 d’acquisition du point objet réel : S31 : détermination d’une position relative d'un plan de matrice, sur lequel sont disposés les éléments optiques de la matrice d’éléments optiques, par rapport à un plan de capteur, sur lequel sont disposés les pixels du capteur ; S32 : attribution à un macropixel du capteur d’un unique élément optique de la matrice d’éléments optiques, à partir de la position relative du plan de matrice par rapport au plan de capteur ; et S4 : détermination d’un ensemble de pixels du capteur, chaque pixel de l’ensemble de pixels appartenant à un macropixel du capteur et étant associé à l’unique élément optique attribué audit macropixel, chaque pixel de l’ensemble de pixels étant en outre associé à la position image du point objet réel ;
Selon un premier exemple, le dispositif de contrôle 6 obtient des données cartographiques prioritaires (dites aussi données de localisation prioritaire). A partir de ces données cartographiques prioritaires, le dispositif de contrôle 6 détecte au moins une zone prioritaire dont l’air ambiant doit être purifié en priorité. Le dispositif de contrôle 6 identifie alors, en tant que zone cible Z1 à purifier, l’une parmi ladite au moins une zone prioritaire.
La ou les zones prioritaires définies par les données cartographiques prioritaires peuvent être par exemple des zones (sites, lieux, villes, quartiers, portions de voie, etc.) dont on considère qu’il est indispensable de conserver une bonne qualité de l’air. Ces zones prioritaires concernent par exemple des établissements recevant un public sensible, tel que des crèches, écoles, hôpitaux, etc., ou encore des zones piétonnières, zones d’activités sportives extérieures et intérieures, etc.
La nature et la forme des données cartographiques prioritaires peuvent varier selon le cas et ces données peuvent être obtenues (déterminées, reçues, etc.) de diverses manières. Il peut s’agir par exemple de données comprenant des coordonnées géographiques (ou coordonnées spatiales) d’un ou d’une pluralité de zones sensibles. Les données cartographiques prioritaires ne renseignent pas sur la qualité de l’air dans les zones prioritaires considérés mais indiquent qu’il est nécessaire d’améliorer la qualité de l’air ambiant (ou maintenir une bonne qualité d’air) dans ces zones.
Selon un exemple particulier, le dispositif de contrôle 6 détermine, à partir des données cartographiques prioritaires, une quantité de population présente ou susceptible d’être présente dans une zone donnée. Cette quantité de population peut être par exemple une concentration ou densité de population à un instant donné. Si la quantité de population excède une quantité (ou valeur) seuil de population, le dispositif de contrôle 6 détecte que la zone donnée est une zone prioritaire. Cette zone peut ainsi être sélectionnée par le dispositif de contrôle 6 en tant que zone cible Z1 à purifier. De cette manière, le dispositif de contrôle 6 peut détecter de façon dynamique une zone prioritaire en fonction du niveau de fréquentation (présence humaine) de cette zone à un instant donné, et traiter cette zone en tant que zone cible Z1 si ce niveau de fréquentation atteinte à un niveau seuil qui requiert une amélioration ou préservation de la qualité de l’air.
Selon un deuxième exemple, le dispositif de contrôle 6 obtient des données cartographiques de pollution (ou données de localisation de pollution) et détecte, à partir de ces données cartographiques de pollution, au moins une zone de pollution dans laquelle l’air ambiant ne satisfait pas une condition de qualité d’air. Par exemple, une zone ne satisfait pas une telle condition de qualité d’air si un score de qualité représentatif de la qualité de son air ambiant est inférieur à une valeur seuil, ou si son air ambiant comprend au moins un type de polluant à un niveau de concentration supérieur à un niveau seuil de concentration. Une telle zone est alors détectée en tant que zone de pollution. Selon ce deuxième exemple, le dispositif de contrôle 6 identifie, en tant que zone cible Z1, l’une parmi ladite au moins une zone de pollution.
La nature et la forme des données cartographiques de pollution peuvent varier selon le cas et ces données peuvent être obtenues (déterminées, reçues, etc.) de diverses manières. Ces données cartographiques de pollution sont par exemple acquises par des capteurs de mesure (disposés dans ou hors du dispositif de contrôle 6) puis transmises au dispositif de contrôle 6. Ces données cartographiques de pollution peuvent par exemple comprendre des coordonnées géographiques (ou coordonnées spatiales) d’un ou d’une pluralité de zones, en association avec des données représentatives de la qualité de ces zones. De telles données cartographiques de pollution peuvent le cas échéant être obtenues en temps réel, ou périodiquement, par le dispositif de contrôle 6 afin de suivre au cours du temps l’état de pollution de diverses zones. Par exemple, les données cartographiques de pollution définissent, sous forme de carte(s), la qualité de l’air en temps réel dans des zones données pour identifier des zones polluées à traiter. A titre d’exemple, le dispositif de contrôle 6 peut obtenir des données du système « Copernicus© », indiquant la qualité de l’air en Europe, ou encore des données « AIRPARIF© » indiquant La pollution en direct en Île-de-France (France).
Selon un exemple particulier, le dispositif de contrôle 6 détermine, à partir des données cartographiques de pollution, la concentration d’au moins un polluant (ou type de polluant) dans l’air ambiant d’une zone donnée. Si ledit au moins un polluant excède une concentration seuil de polluant, le dispositif de contrôle 6 détecte que la zone donnée est une zone de pollution, et peut donc identifier cette zone en tant que zone cible Z1.
Comme indiqué précédemment, le dispositif de contrôle 6 peut détecter une zone prioritaire ou une zone de pollution en tant que zone cible Z1 à traiter. Selon un exemple particulier, la zone de pollution Z1 détectée par le dispositif de contrôle 6 est une zone détectée à la fois comme étant une zone prioritaire et une zone de pollution, comme décrit ci-avant.
Dans une deuxième opération, le dispositif de contrôle 6 obtient des données de localisation (ou géolocalisation) d’une pluralité dispositif mobiles 4a. Ces dispositifs mobiles 4a peuvent être au préalable sélectionnés parmi une flotte F1 de dispositif mobiles 4 (voire même pilotés à distance) par le dispositif de contrôle 6, comme décrit ci-après dans des exemples particuliers.
Dans une troisième opération, le dispositif de contrôle 6 détecte, à partir des données de localisation, que les dispositifs mobiles 4a se déplacent en roulant dans ou à proximité de la zone cible Z1. On suppose dans les exemples qui suivent qu’une pluralité de dispositifs mobiles 4a sont détectés à partir des données de localisation, bien qu’il soit possible de détecter un unique dispositif mobile 4a se déplaçant dans ou à proximité de la zone cible Z1.
Selon un exemple particulier, des données de localisation représentant la position des dispositifs mobiles 4 (y compris les dispositifs mobiles 4a) de la flotte F1 peuvent être obtenues ou reçues par le dispositif de contrôle 6. Ces données de localisation peuvent par exemple représenter l’évolution d’une position des dispositifs mobiles 4 de la flotte F1 au cours du temps (par exemple en temps réel ou à des instants donnés dans le temps). Le dispositif de contrôle 6 peut ainsi géolocaliser les dispositifs mobile 4, et plus particulièrement les dispositifs mobiles 4a qui sont utilisés pour purifier l’air ambiant de la zone cible Z1 comme indiqué ci-après.
Comme déjà mentionné, le dispositif de contrôle 6 peut éventuellement sélectionner un ou des dispositifs mobiles 4a parmi la flotte F1 pour purifier l’air ambiant de la zone cible Z1. Comme représenté à titre d’exemple en , on suppose ainsi que les dispositifs mobiles 4a sont sélectionnés pour effectuer l’opération de purification de l’air ambiant de la zone cible Z1, tandis que les dispositifs mobiles 4b ne sont pas sélectionnés et peuvent donc poursuivre normalement leurs activités courantes. Selon un exemple particulier, un unique dispositif mobile 4a est sélectionné par le dispositif de contrôle 6 pour purifier l’air ambiant de la zone cible Z1.
Comme déjà décrit, la zone cible Z1 peut être de diverses natures, par exemple une zone prioritaire et/ou une zone de pollution. Selon un exemple particulier, la zone cible Z1 est une zone de pollution dans laquelle au moins un polluant (ou type de polluant) excède une concentration seuil de polluant. Le dépassement de cette concentration seuil est par exemple déterminée par le dispositif de contrôle 6 à partir des données cartographiques de pollution obtenues comme précédemment décrit. Toujours selon cet exemple, le dispositif de contrôle 6 peut en outre obtenir des données d’état des dispositifs mobiles 4 de la flotte F1. A partir de ces données état, le dispositif de contrôle 6 peut vérifier (ou déterminer) une capacité des moyens de purification d’air, embarqués dans un dispositif mobile 4, à purifier ledit au moins un polluant. Le dispositif de contrôle 6 peut alors sélectionner ledit dispositif mobile 4 (en tant que dispositif mobile 4a) pour purifier l’air ambiant de la zone cible Z1 si sa capacité à purifier ledit au moins un polluant est supérieure à une capacité seuil.
Le dispositif de contrôle 6 peut ainsi vérifier les capacités de chaque dispositif mobile 4 (ou d’une partie au moins d’entre eux) à purifier au moins un polluant en fonction de leurs données d’état, et sélectionner au moins un dispositif mobile 4a parmi la flotte F1 pour réaliser une opération de purification d’air de la zone cible Z1.
Par ailleurs, le ou les dispositifs mobiles 4a peuvent être sélectionnés en fonction de leur position respective courante, ou plus précisément en fonction d’une distance les séparant respectivement de la zone cible Z1. Ainsi, selon un exemple particulier, le dispositif de contrôle 6 détermine une localisation initiale d’un dispositif mobile 4 à partir des données de localisation reçues (comme déjà décrit) et évalue une distance initiale entre le dispositif mobile 4 et la zone cible Z1. Le dispositif de contrôle 6 sélectionne le dispositif mobile 4, en tant que dispositif mobile 4a, pour purifier l’air de la zone cible Z1 si la distance initiale est inférieure ou égale à une distance seuil. Il est ainsi possible de sélectionner un ou des dispositifs mobiles 4a qui sont les plus en capacité d’intervenir dans ou à proximité de la zone cible Z1 pour purifier l’air ambiant.
Le dispositif de contrôle 6 peut notamment réaliser une analyse croisée à partir des données de localisation des dispositifs mobiles 4 et de données cartographiques de la zone cible Z1 (par exemple les données cartographiques prioritaires et/ou les données cartographiques de pollution comme décrit ci-avant) pour identifier un ou des dispositifs mobiles 4a les plus en capacité de purifier l’air ambiant de la zone cible Z1.
La présente invention a pour but de proposer une solution permettant de détecter un leurrage du système TCAS par coopération de l’aéronef embarquant ce système avec d’autres aéronefs et/ou une ou plusieurs stations au sol. Cette solution est simple et peu coûteuse à mettre en place.
À cet effet, l’invention concerne un procédé de détection de leurrage d’un système d’alerte de trafic et d’évitement de collision, dit système TCAS, le système TCAS étant embarqué au bord d’un aéronef ciblé par leurrage.
Or, ni un capteur intelligent de batterie, ni un tableau électrique intelligent ne peut, à lui seul, mesurer ou déterminer la valeur de l’intensité du courant de charge.
L’association des fonctions du tableau électrique intelligent et celles du ou des capteurs intelligents de batterie permet donc de connaitre, de manière parfaitement inédite, le courant de charge d’une batterie donnée.
I charge = I discharge - I diff
Un capteur intelligent de batterie est apte à mesurer I diff sans pour autant pouvoir mesurer ni déterminer Idisc ni Ic. Ainsi, la valeur I diff obtenue par le capteur intelligent de batterie sera la même dans les deux situations suivantes, pourtant bien différentes l’une de l’autre en termes de bilan énergétique du bateau : I discharge = 5 A et I charge = 2 A d’une part, et I discharge = 20 A et I charge = 17 A.
Dans le premier cas, une consommation relativement faible avec des dispositifs électriques générateurs peu actifs mènera à un I diff de 3 A. Dans le second cas, une consommation élevée des dispositifs électriques consommateurs associée à des dispositifs générateurs très actifs mènera à la même valeur de I diff .
Un tableau électrique intelligent n’étant quant à lui capable de ne déterminer que la valeur de Idis, c’est donc son association avec un capteur intelligent de batterie qui permet de mesurer et/ou déterminer à la fois les valeurs I diff , I discharge et I charge .
Le tableau électrique permet en outre de commuter chacun des circuits de l’installation électrique du bateau en mode « alimenté » ou « non alimenté » et de les protéger via des fusibles ou des disjoncteurs.
Selon une possibilité, les éléments de commutation peuvent être du type électromécanique.
Selon une autre possibilité, les éléments de commutation comprennent des circuits de commutation électroniques et les fusibles et les disjoncteurs correspondent à des circuits électroniques.
Ainsi, la consommation en énergie électrique des différents dispositifs électriques consommateurs de l’installation électrique du bateau est à la fois connue, grâce à l’afficheur du tableau électrique intelligent, et sous le contrôle des membres de l’équipage qui peuvent à tout moment décider d’alimenter ou non chacun d’eux.
Le tableau électrique intelligent dispose d’une unité centrale comprenant notamment une unité de traitement équipée d’un ou plusieurs processeurs et au moins un afficheur, c’est-à-dire au moins un dispositif ou écran d’affichage, destiné à afficher des informations d’intérêt ou des alertes à l’attention des membres de l’équipage.
Selon une possibilité, au moins un dispositif d’affichage du tableau électrique intelligent constitue un tableau de bord permettant d’afficher et faire défiler les différentes informations d’intérêt relatives à l’installation électrique du bateau.
Le tableau électrique intelligent comprend en outre au moins un écran d’affichage tactile permettant notamment une interaction entre un utilisateur et le tableau électrique intelligent ainsi qu’un affichage d’au moins certaines des informations et alertes.
Selon une possibilité, ledit au moins un écran d’affichage tactile constitue le tableau du bord de l’installation électrique du bateau.
Selon une possibilité, le tableau électrique intelligent est pourvu d’un système d’alertes sonores ou visuelles. Par exemple, le tableau électrique comprend un système de diffusion de sons préenregistrés permettant d’alerter l’équipage de façon sonore.
L’unité centrale du tableau électrique est équipée d’un système de géolocalisation de type GNSS (pour Global Navigation Satellite System en langue anglaise) permettant de localiser précisément le bateau à tout moment.
Composition cimentaire comprenant des cendres de biomasse carbonatées La présente invention a pour objet de nouvelles compositions cimentaires à faible bilan carbone comprenant des cendres de biomasse carbonatées ainsi que les matériaux de construction comprenant ladite composition.
La fabrication des liants hydrauliques, et notamment celle des ciments, consiste essentiellement en une calcination d’un mélange de matières premières judicieusement choisies et dosées, aussi désigné par le terme de « cru ». La cuisson de ce cru donne un produit intermédiaire, le clinker, qui, broyé avec du sulfate de calcium et d’éventuels ajouts minéraux, donnera du ciment. Le type de ciment fabriqué dépend de la nature et des proportions des matières premières ainsi que du procédé de cuisson. On distingue plusieurs types de ciments : les ciments Portland (qui représentent la très grande majorité des ciments produits dans le monde), les ciments alumineux (ou d’aluminate de calcium), les ciments prompts naturels, les ciments sulfo-alumineux, les ciments sulfo-bélitiques et d’autres variétés intermédiaires.
Les ciments les plus répandus sont les ciments de type Portland. Les ciments Portland sont obtenus à partir de clinker Portland, obtenus après clinkérisation à une température de l’ordre de 1450°C d’un cru riche en carbonate de calcium dans un four. La production d’une tonne de clinker Portland s’accompagne de l’émission d’importantes quantités de CO 2 (environ 0,8 à 0,9 tonnes de CO 2 par tonne de ciment dans le cas d’un clinker).
[Chem.1]
CaCO 3 CaO + CO 2
Le matériau amorphe polarisé peut être un verre servant également de support et de surface externe de la cellule à cristaux liquides.
Un autre avantage de l’invention est de proposer une solution pouvant être mise en œuvre dans les technologies à alignement vertical qui sont de plus en plus utilisées.
Pour déterminer les coefficients du modèle multilinéaire, le système peut être installé dans une chambre de calibration permettant de faire varier la température ambiante T a et l'irradiation. On vient alors balayer la plage des valeurs de température ambiante T a auxquelles le module est susceptible d'être soumis en conditions réelles d'utilisation. Pour chaque valeur de température ambiante T a , on fait varier l'irradiation de façon à balayer la plage d'irradiations auxquelles le module est susceptible d'être soumis en conditions réelles d'utilisation. Pour chaque valeur d'irradiation et pour chaque valeur de température ambiante T a , on mesure le courant de court-circuit I sc et la tension de circuit ouvert V oc . Les coefficients du modèle sont ensuite déterminés par régression polynomiale multiple à partir des mesures réalisées.
Le procédé décrit ci-dessus permet d'estimer la température ambiante T a de façon précise, à partir d'une mesure du courant de court-circuit I sc du module et d’une mesure de la tension de circuit ouvert V oc du module, et ce par un calcul simple (formule d’algèbre linéaire) nécessitant des ressources calculatoires limitées et pouvant aisément être mis en oeuvre par un circuit électronique de contrôle embarqué du système intégrant le module photovoltaïque. On peut ainsi se passer d'une sonde de température extérieure dédiée à cette mesure.
Les modes de réalisations décrits ne se limitent pas à l'application susmentionnée à un système de type volet roulant motorisé. Plus généralement, la solution proposée peut s'appliquer à tout système comprenant un module photovoltaïque, et dans lequel on souhaite pouvoir mesurer la température ambiante au voisinage du module. Par exemple, le module photovoltaïque peut être installé sur un toit d'un bâtiment. La température ambiante T a au voisinage du module peut par exemple être exploitée par un dispositif électronique de contrôle pour piloter de façon automatique un système de chauffage ou de refroidissement du bâtiment, ou, simplement transmise à l'utilisateur via un dispositif d'affichage électronique, pour information.
La représente de façon schématique, sous forme de blocs, un exemple d'un système 100 de mesure de température selon un mode de réalisation. Le système 100 de la peut être un système du type décrit en relation avec la , ou, plus généralement, tout système intégrant un module photovoltaïque 104. Le système 100 comprend un dispositif électronique de contrôle 110 relié au module photovoltaïque 104 et adapté à mesurer la tension de circuit ouvert V oc et le courant de court-circuit I sc du module. Le dispositif électronique de contrôle 110 est en outre relié à un élément commandable électriquement 102 du système. Le dispositif électronique 110 est configuré pour estimer la température ambiante T a au voisinage du module photovoltaïque 104 à partir de la tension V oc et du courant I sc en utilisant un modèle multilinéaire du type décrit ci-dessus, et commander en conséquence l'élément 102.
Le procédé comprend une étape 301 de mesure de la tension de circuit ouvert V oc du module 104, suivie d'une étape 303 de mesure du courant de court-circuit I sc du module. En pratique, l'ordre des étapes 301 et 303 peut être inversé. De préférence, les étapes 301 de mesure de la tension de circuit ouvert V oc du module 104 et 303 de mesure du courant de court-circuit I sc du module sont mises en oeuvre dans un intervalle de temps rapproché, par exemple à moins d’une minute d’intervalle, afin de conserver des conditions sensiblement identiques de température et d’irradiation lors des deux mesures.
Le procédé comprend en outre, après les étapes 301 et 303, une étape 305 de calcul de la température ambiante T a au voisinage du module à partir de la tension V oc et du courant I sc , au moyen d’un modèle multilinéaire tel que décrit ci-dessus.
Le procédé comprend en outre, après l'étape 305, une étape 307 de contrôle d'un élément 102 du système en tenant compte de la température T a calculée à l'étape 305.
Divers modes de réalisation et variantes ont été décrits. La personne du métier comprendra que certaines caractéristiques de ces divers modes de réalisation et variantes pourraient être combinées, et d’autres variantes apparaîtront à la personne du métier. En particulier, les modes de réalisation décrits ne se limitent pas aux exemples d'applications mentionnés explicitement ci-dessus, mais peuvent être adaptés à tout système intégrant un module photovoltaïque et dans lequel on peut tirer profit d'une mesure de température ambiante au voisinage du module photovoltaïque.
Carter de soufflante instrumenté pour le suivi d’un paramètre physique L’invention concerne une solution pour permettre le suivi d’une ou plusieurs sollicitations physiques s’appliquant à un carter de soufflante de turbomachine aéronautique en instrumentant sa surface par une ou plusieurs fibres optiques.