INPI-France/Brevets-Francais-2024-Chunked huggingface dataset:
Une batterie est constituée par l’assemblage et la connexion électrique de plusieurs modules d’éléments électrochimiques. Les éléments électrochimiques sont solidarisés au sein d’un même module à l’aide d’un ou de plusieurs flasques. Un flasque est constitué d’une plaque comprenant sur sa plus grande surface une pluralité d’évidements destinés à s’emboîter avec le fond du conteneur des éléments électrochimiques et/ou avec le couvercle des éléments électrochimiques. Chaque évidement épouse la forme de la section transversale du conteneur ou du couvercle des éléments électrochimiques. Outre la fonction d’assemblage des éléments au sein d’un module, le flasque permet de caler les éléments électrochimiques afin d’éviter que ceux-ci ne subissent les effets néfastes des vibrations. Le flasque est généralement fait d’un matériau isolant électrique, de préférence une matière plastique. Il est généralement obtenu par moulage d’une matière plastique. Pour un meilleur maintien des éléments, deux flasques sont de préférence utilisés, l’un est emboité sur les couvercles des éléments du module. Le second est emboité sur les fonds des éléments.
La surface supérieure des modules présente une cavité. Cette cavité peut être un alésage usiné dans le sens longitudinal de la poutre. Cette poutre sert de support commun aux éléments électrochimiques du module. Elle est de préférence de section circulaire.
La est une vue en perspective d’une batterie constituée de l’assemblage de dix modules d’éléments électrochimiques (31). Chaque module est constitué de l’assemblage et de la mise en connexion électrique de quatre éléments. Les éléments sont maintenus par un flasque supérieur (32) et un flasque inférieur (37). La surface supérieure des modules est constituée par le flasque supérieur. Elle montre notamment la surface supérieure (32) des modules. On remarque la présence d’une cavité (34) sur la surface supérieure (32) de chaque module. Cette cavité sert pour l’introduction d’un dispositif de préhension selon l’invention.
Pour soulever la batterie, on place l’outil de levage au-dessus de la batterie. On positionne l’extrémité de la tige des outils de préhension à la verticale des cavités. On fait descendre l’outil de levage pour introduire l’extrémité des tiges dans les cavités. On actionne les bras de l’outil de levage pour déplacer le plateau intermédiaire. Celui-ci se déplace soit dans une direction montante dans le cas du mode de réalisation de la , soit dans une direction descendante dans le cas du mode de réalisation de la . Le mouvement de rotation des bras entraine un déplacement du plateau intermédiaire d’une distance correspondant à la distance désirée de raccourcissement de chacun des ressorts des dispositifs de préhension, comme expliqué ci-avant. La est une vue en perspective d’un outil de levage après mise en place des dispositifs de préhension dans les cavités situées sur la surface supérieure des modules, fermeture des bras et compression des ressorts des dispositifs de préhension.
Procédé de décontamination de caoutchouc naturel par filtration d’un coagulum humide de caoutchouc naturel. L’invention concerne un procédé de décontamination de caoutchouc naturel par filtration d’un coagulum humide de caoutchouc naturel, lequel procédé permet d’éliminer les contaminants présents dans le caoutchouc naturel.
Le caoutchouc naturel qui contient une matrice polyisoprène à fort taux de cis est un élastomère très largement utilisé dans le domaine du pneumatique en raison de ses propriétés remarquables. Par exemple, il est utilisé dans les compositions de caoutchouc destinées à la fabrication de semi-finis de pneumatique pour les véhicules transportant de lourdes charges, en raison du compromis de performance qu’il peut apporter au pneumatique. En effet, l’introduction de caoutchouc naturel dans une composition de caoutchouc renforcée par une charge renforçante comme un noir de carbone confère à la composition de caoutchouc un compromis tout à fait intéressant en termes d’hystérèse et d’usure qui se traduit pour le pneumatique par un bon compromis de performance entre l’endurance et l’usure du pneumatique.
Le caoutchouc naturel provient de la matière sèche caoutchouteuse du latex de caoutchouc naturel, très souvent extraite de l’hévéa après saignée : le latex est généralement recueilli dans un godet appelé tasse. Selon un premier procédé de coagulation dit spontané, le latex coagule directement dans la tasse pour former un coagulum dit fond de tasse (en anglais « cup lump »), appellation bien connue de l’homme du métier dans le domaine de la fabrication du caoutchouc naturel. Selon un deuxième procédé de coagulation dit provoquée, le latex encore liquide dans la tasse est transvasé, éventuellement stabilisé, puis coagulé par exemple à l’aide d’un agent chimique.
Le produit de la coagulation, spontanée ou provoquée, du latex de caoutchouc naturel, ci-après appelé produit de la coagulation, comprend la matrice polyisoprène imbibée d’un sérum. Très souvent, il contient aussi des feuilles, des brindilles, du sable et autres débris qui viennent contaminer le coagulum au cours de la récolte. Dans les procédés traditionnels de fabrication de caoutchouc naturel, le coagulum est généralement coupé et lavé pour éliminer les contaminants les plus gros (décontamination primaire). Pour éliminer les contaminants plus fins (décontamination secondaire), le coagulum est aussi déchiqueté sous forme de granulés (en anglais « crumbs »), puis lavé à l’eau dans des piscines, ensuite acheminé dans des crêpeuses.
Il est aussi connu de la demande de brevet WO 2016162645 A2 d’éliminer les contaminants les plus fins d’un caoutchouc naturel par passage d’un coagulum humide de caoutchouc naturel dans un dispositif comprenant une extrudeuse et un filtre installé en sortie de l’extrudeuse à des températures inférieures à 100°C. La demande de brevet WO 2018224773 A1 décrit aussi un procédé de filtration d’un coagulum humide d’un caoutchouc naturel, mais à des pressions plus élevées, notamment supérieures à 100 bars. Les dispositifs mettant en œuvre les procédés de filtration décrits dans ces deux demandes de brevet comprennent préférentiellement une pompe à engrenage pour pouvoir augmenter le débit en caoutchouc naturel décontaminé. Néanmoins, la nécessité de recourir à une pompe à engrenage dans le procédé de décontamination a pour effet de complexifier le dispositif par l’ajout d’un appareil supplémentaire entre l’extrudeuse et le filtre. Il existe un intérêt de disposer d’un procédé qui permet d’augmenter le débit en caoutchouc naturel décontaminé sans avoir à recourir à une pompe à engrenage.
La Demanderesse poursuivant ses efforts a mis au point un procédé de filtration d’un coagulum humide d’un caoutchouc naturel par passage dans une extrudeuse qui est nouveau et qui permet d’augmenter le débit en caoutchouc naturel décontaminé sans avoir à recourir à une pompe à engrenage. Cet objectif est atteint par l’application de conditions de pression et de température spécifiques à un coagulum humide de caoutchouc naturel dans une extrudeuse qui comprend un fourreau comportant des rainures sur sa surface intérieure et des doigts qui s’étendent radialement vers l’intérieur du fourreau et qui sont présents dans au moins une partie du fourreau qui s’étend depuis l’extrémité du fourreau la plus proche de la sortie de l’extrudeuse.
Ainsi, un objet de l’invention est un procédé de préparation d’un caoutchouc naturel décontaminé, qui comprend une étape de décontamination par passage d’un coagulum de caoutchouc naturel ayant un taux d’humidité supérieur à 12% en poids, dans un dispositif comprenant une extrudeuse comportant un fourreau et une vis sans fin, et un filtre installé en sortie de l’extrudeuse, le fourreau comprenant sur sa surface intérieure des rainures qui s’étendent depuis l’extrémité du fourreau la plus proche de la zone d’alimentation de l’extrudeuse, l’extrudeuse ayant des doigts dans le fourreau qui s’étendent radialement vers l’intérieur du fourreau relativement à l’axe de rotation de la vis et qui sont présents au moins dans une partie du fourreau qui s’étend depuis l’extrémité du fourreau la plus proche de la sortie de l’extrudeuse, la pression appliquée au coagulum à l’entrée du filtre allant de 70 bars à 120 bars, la température du coagulum à l’entrée du filtre étant supérieure à 130°C et inférieure à 190°C.
A l'étape 1040, au moins un processeur peut appliquer le premier ensemble d'attributs et le second ensemble d'attributs à au moins un arbre de décision. Les arbres de décision peuvent être identiques ou similaires à ceux décrits ci-dessus (p. ex., arbres de décision de classification, arbres de décision de régression, arbres de classification discriminants linéaires, arbres de classification discriminants quadratiques, arbres de classification de régression logistique, arbres de classification et de régression (CART), arbres de régression additive multiple (MART), analyse de prédiction pour les puces à ADN (PAM), arbres de décision de forêt aléatoire, arbres de décision du plus proche voisin, ou tout autre algorithme approprié d'arbre de décision d'apprentissage automatique ou d'apprentissage non automatique). Dans certains modes de réalisation, dans le cadre de l'étape 1040, un ou plusieurs arbres de décision peuvent être sélectionnés et appliqués en fonction des intérêts d'un individu en matière de santé ou du type ou de la gamme de recommandations sélectionnées ou requises par un individu (par exemple, via une application pour smartphone et/ou une interface utilisateur graphique). De plus, ou alternativement, des types ou des catégories spécifiques d'arbres décisionnels (p. ex., arbres décisionnels pour la santé métabolique, la santé cardiovasculaire, la santé du système immunitaire, la santé musculaire ou l'activité, etc.) peuvent être sélectionnés par au moins un processeur en fonction des attributs d'une personne et des domaines d'amélioration identifiés. À titre d'exemple, l'ordre de priorité des attributs pour une personne particulière déterminé dans le cadre de l’étape 1030 peut être utilisé pour sélectionner et appliquer un ou plusieurs arbres de décision spécifiques (par exemple, un arbre de décision en matière de santé métabolique, un arbre décisionnel en matière de santé cardiovasculaire, etc.) aux premier et deuxième ensembles d'attributs pour générer des recommandations de santé à l'individu.
Dans certains modes de réalisation, le au moins un processeur est configuré pour fournir une recommandation de santé afin d'améliorer un attribut hiérarchisé parmi le premier ensemble d'attributs et le second ensemble d'attributs. En outre, au moins un processeur peut être configuré pour sélectionner au moins un d'une pluralité d'arbres de décision en fonction du ou des attributs prioritaires pour fournir la recommandation de santé pour l'individu, dans lequel chacun des arbres de décision se rapporte à un domaine différent de la santé. Des exemples d'arbres décisionnels ont été fournis ici. À titre d'illustration supplémentaire, des arbres de décision peuvent être fournis pour la santé métabolique, la santé cardiovasculaire, la gestion du poids, la santé musculaire, la santé immunitaire, l'apport en nutriments, les mesures de la qualité de vie, la santé masculine ou féminine, la santé psychologique et / ou la santé gastro-intestinale. Les exemples ne sont pas limitatifs et d'autres types d'arbres de décision peuvent être fournis.
À l'étape 1050, le au moins un processeur peut recevoir de l'arbre de décision une pluralité de classifications pour le premier ensemble d'attributs et le deuxième ensemble d'attributs. La pluralité des classifications peut être identique ou similaire à celles décrites ci-dessus (p. ex., les classifications " faible ", " normale ", " élevée ", " élevée " et " fortement élevée ", entre autres).
À l’étape 1060, au moins un processeur peut fournir, en fonction de la pluralité des classifications, au moins une recommandation pour modifier au moins un attribut hiérarchisé dans le premier ensemble d'attributs et le deuxième ensemble d'attributs. Dans certains modes de réalisation, par exemple, les sorties de l'arbre ou des arbres de décision (ou d'une autre logique ou algorithme) peuvent être pondérées différemment en fonction de la priorité de l'attribut. En suivant l'exemple basé sur l'alimentation décrit ci-dessus, par exemple, au moins un processeur peut arriver à une ou plusieurs recommandations diététiques basées sur les sorties d'un arbre décisionnel basé sur l'alimentation afin de modifier un attribut de priorité élevée, par exemple en appliquant différents facteurs de pondération à différentes branches (par exemple, les branches liées aux attributs peuvent avoir des coefficients de pondération différents), en appliquant un ordre de priorité à ses branches (par exemple, les branches liées aux attributs peuvent être classées en fonction d'un ordre de priorisation des attributs pour une personne particulière), en suivant d'autres règles ou logiques prédéterminées (par exemple, en utilisant des arbres de décision spécifiques en fonction des attributs hiérarchisés) ou en exécutant un autre processus approprié en fonction du contexte ou de l'application particulière. Au lieu de compter les votes pour chaque type de régime recommandé, par exemple, au moins un processeur peut peser des classifications particulières plus fortement en fonction de la priorité de l'attribut, par exemple en pesant les classifications " fortement élevées " plus élevées que les classifications " élevées " ou " faibles ", bien que tout autre ordre de priorité puisse être utilisé comme indiqué ci-dessus. On appréciera que les étapes indiquées dans la ne sont qu’à titre d’exemple et ne se veulent pas limitatifs ou exhaustifs.
La illustre un exemple de méthode 1100 pour fournir une recommandation personnalisée avec des pondérations d'attributs personnalisées, compatibles avec les modes de réalisation de la présente divulgation. L'exemple de méthode 1100 peut être mis en œuvre à l'aide d'au moins un processeur (par exemple, le processeur(s) 230 du dispositif informatique de la ) ou d'un support non volatile lisible par ordinateur, tel qu'un processeur, un FPGA, un ASIC ou toute autre structure de traitement ou support de stockage. Dans certains modes de réalisation, l'exemple de méthode 1100 peut être réalisé par le moteur de santé 360 de la . Il est entendu que les étapes indiquées à la ne sont qu’à titre d’exemple et ne se veulent pas exhaustives. Des étapes en plus ou en moins de celles illustrées à la peuvent être effectuées, en fonction de l'application ou du but spécifique.
A l'étape 1110, au moins un processeur peut recevoir une pluralité d'attributs associés à une pluralité d'individus, la pluralité d'attributs étant associée à une pluralité de poids d'échantillons. La pluralité des attributs associés à une pluralité de personnes peut être identique ou similaire à ceux énumérés ci-dessus (p. ex., mesures anthropométriques, âge, race, sexe biologique, taux sanguin, etc.). De plus, la pluralité d'attributs associés à une pluralité de personnes peut être reçue de la même manière ou d'une manière similaire à celle décrite ci-dessus (p. ex., par le biais d'un ou de plusieurs appels d'API, bases de données, mémoires, réseaux, etc.).
La pluralité d'attributs peut être associée à une pluralité de poids d'échantillon. Un " poids d'échantillon ", tel qu'il est utilisé dans le présent document, peut faire référence à une valeur représentant l'importance d'un attribut par rapport à un ou plusieurs attributs, et qui peut servir de référence à partir de laquelle un poids personnalisé pour une personne particulière peut être calculé. Le poids d'un échantillon peut être calculé ou reçu par au moins un processeur. Dans certains modes de réalisation, par exemple, au moins un processeur peut déterminer un poids basé sur un degré de confiance qu'un attribut est correct, qu'il soit connu, artificiel ou estimé. Par exemple, au moins un processeur peut attribuer un poids plus élevé à un attribut artificiel ou estimé avec un degré de confiance plus élevé, tandis qu'il peut attribuer un poids inférieur à un attribut artificiel ou estimé avec un degré de confiance inférieur. De même, au moins un processeur peut déterminer qu'un attribut connu pour un individu est inexact, ce qui pourrait être dû au temps, à des changements dans les conditions de santé, à une erreur typographique ou à toute autre raison, et il peut donc attribuer un poids inférieur à l'attribut. Dans d'autres modes de réalisation, le au moins un processeur peut recevoir une pluralité d'attributs d'une base de données ou d'une autre source, ainsi que des valeurs qui peuvent correspondre à la signification des attributs dans la pluralité d'attributs. Par exemple, il peut avoir été déterminé précédemment que certains attributs ont un impact plus important sur les personnes appartenant à un certain groupe que d'autres attributs, tels que les individus ayant un certain âge, sexe, origine ethnique, IMC, état de santé ou toute autre caractéristique. Par exemple, il peut être déterminé que le niveau de cholestérol peut être un attribut plus important pour les personnes au-dessus d'un certain âge, alors qu'il peut être un attribut moins important pour les personnes en dessous de cet certain âge. On comprendra que d'autres méthodes de détermination du poids d'un échantillon peuvent être utilisées et les exemples fournis ici ne sont donnés qu'à titre indicatif.
À l'étape 1120, au moins un processeur peut recevoir un ensemble d'attributs associés à un individu particulier (par exemple, un premier individu). L'ensemble des attributs associés à l'individu particulier peut être identique ou similaire à ceux énumérés ci-dessus. Dans certains modes de réalisation, au moins certains des attributs de l'ensemble des attributs peuvent être estimés à l'aide d'au moinsun modèle prédictif, comme discuté ci-dessus. Le premier ensemble d'attributs de l'individu particulier peut être reçu de la même manière ou d'une manière similaire à la pluralité d'attributs associés à une pluralité d'individus.
À l'étape 1130, le au moins un processeur peut générer, en utilisant la pluralité de poids d'échantillon, une pluralité de poids personnalisés associés à l'ensemble des attributs associés à l'individu particulier. La pluralité de poids personnalisés pour une personne donnée peut être calculée de la même manière ou d'une manière similaire à la pluralité des poids de l'échantillon, par exemple en fonction de la confiance, de l'information associée à la personne, aux pairs ou au groupe en particulier, ou de toute autre donnée. Par exemple, dans les modes de réalisation où les attributs d'un individu particulier sont estimés à partir d'une pluralité d'attributs artificiels, la confiance de l'attribut estimé peut être utilisée pour déterminer le poids personnalisé, dans lequel un attribut estimé ayant un niveau de confiance plus élevé peut se voir attribuer un poids personnalisé plus élevé tandis qu'un attribut estimé ayant un niveau de confiance plus faible peut se voir attribuer un poids personnalisé inférieur. À titre d'autre exemple, on peut déterminer qu'un attribut a un effet plus important sur un groupe auquel appartient l'individu particulier, et on peut donc lui attribuer un poids personnalisé plus important. Inversement, on peut déterminer qu'un attribut a un effet moindre sur le groupe auquel appartient l'individu particulier, et on peut donc lui attribuer un poids personnalisé inférieur. À titre d'exemple supplémentaire, comme indiqué ci-dessus, un modèle d'apprentissage automatique peut être utilisé pour apprendre l'effet des attributs pour un individu particulier, et au moins un processeur peut en conséquence attribuer un poids personnalisé plus élevé à ces attributs. On comprendra que d'autres façons de calculer un poids personnalisé peuvent être utilisées, et les exemples fournis ici ne sont donnés qu'à titre indicatif.
À l'étape 1140, au moins un processeur peut générer, en utilisant la pluralité de poids personnalisés, un ordre de priorité pour l'ensemble des attributs associés à l'individu particulier. Dans certains modes de réalisation, par exemple, l'ordre de priorité peut classer les attributs en fonction de leur poids, par exemple en priorisant les attributs avec un poids personnalisé plus élevé par rapport aux attributs avec un poids personnalisé inférieur. Dans d'autres modes de réalisation, cependant, des informations supplémentaires peuvent être utilisées, par exemple en tenant compte des attributs qui ont précédemment eu un impact sur la santé de l'utilisateur particulier, des ordres de priorisation pour les pairs, ou toute autre donnée.
À l'étape 1150, au moins un processeur peut fournir, en fonction de l'ordre de priorité, une recommandation visant à modifier un attribut de priorité le plus élevé à partir de l'ensemble des attributs associés à la personne en question. La recommandation peut être déterminée de la même manière ou d'une manière similaire à celle décrite ci-dessus (par exemple, en utilisant des arbres de décision, des modèles d'apprentissage automatique, des modèles autres que l'apprentissage automatique ou par une autre approche appropriée). On appréciera que les étapes indiquées dans la ne sont qu’à titre d’exemple et ne se veulent pas limitatifs ou exhaustifs.
La illustre un exemple de méthode 1200 pour fournir une recommandation personnalisée visant à abaisser un âge biologique calculé à l'aide de pondérations d'attributs personnalisées, compatibles avec les modes de réalisation de la présente divulgation. L'exemple de méthode 1200 peut être mis en œuvre à l'aide d'au moins un processeur (par exemple, le processeur(s) 230 du dispositif informatique de la ) ou d'un support lisible par ordinateur non volatile, tel qu'un processeur, un FPGA, un ASIC ou toute autre structure de traitement ou support de stockage. Dans certains modes de réalisation, l’exemple de méthode 1200 peut être réalisé par le moteur de santé 360 de la . Il est entendu que les étapes indiquées à la ne sont qu’à titre d’exemple et ne se veulent pas exhaustives. Des étapes en plus ou en moins de celles illustrées à la peuvent être effectuées, en fonction de l'application ou du but spécifique.
A l'étape 1210, le au moins un processeur peut recevoir une pluralité d'attributs associés à une pluralité d'individus, la pluralité d'attributs étant associée à une pluralité de poids d'échantillons. La pluralité des attributs associés à une pluralité de personnes peut être identique ou similaire à ceux énumérés ci-dessus (p. ex., mesures anthropométriques, âge, race, sexe biologique, taux sanguin, etc.). Les poids de l'échantillon peuvent être déterminés et reçus de la même manière ou d'une manière similaire à celle décrite ci-dessus (p. ex., en fonction de la confiance, de l'information associée à la personne, aux pairs ou aux groupes, ou de toute autre donnée). De plus, la pluralité d'attributs associés à une pluralité de personnes peut être reçue de la même manière ou d'une manière similaire à celle décrite ci-dessus (p. ex., par le biais d'un ou de plusieurs appels d'API, bases de données, mémoires, réseaux, etc.).
À l'étape 1220, le au moins un processeur peut recevoir un premier ensemble d'attributs associés à un individu particulier (par exemple, un premier individu). Le premier ensemble d'attributs associés à l'individu particulier peut être identique ou similaire à ceux énumérés ci-dessus. Le premier ensemble d'attributs de l'individu particulier peut être reçu de la même manière ou d'une manière similaire que la pluralité d'attributs associés à une pluralité d'individus.