INPI-France/Brevets-Francais-2024-Chunked huggingface dataset:
La fixation est réalisée avec des plaques 81, 82, 83 en aluminium.
Plus précisément, une première plaque 81 est disposée entre l‘élément électronique 3 et le caloduc 9, une deuxième plaque 82 est disposée entre la première extrémité 91 du caloduc et la surface de contact 4, et une troisième plaque 83 est disposée entre la deuxième extrémité 92 du caloduc et la surface de contact 4.
Les plaques d’aluminium sont fixées avec de la glue ou colle thermique.
Dans un mode préféré selon l’invention, le polymère hydrosoluble anionique selon l’invention est ajouté en combinaison avec un polymère hydrosoluble cationique afin de renforcer les propriétés de résistance à sec du papier tout en maintenant de bonnes performances d’égouttage.
Les polymères hydrosolubles cationiques sont avantageusement choisis parmi les PAE (polyaminopolyamide-epichlorhydrine), les polyvinylamines, les polyacrylamides glyoxalés, les PEI (polyethylèneimine), les PA (polyamines, résines epichlorhydrine-diméthylamine), les polymères issus de la dégradation d’Hofmann, les polyacrylamides, les amidons et leurs mélanges. Préférentiellement, il s’agit de polymères issus de la dégradation d’Hofmann.
Avantageusement, le ratio massique entre le polymère hydrosoluble anionique de l’invention et le polymère hydrosoluble cationique est compris entre 1/10 et 10/1.
Les polymères hydrosolubles anioniques et cationiques sont avantageusement ajoutés avant la formation de la feuille, directement à la suspension fibreuse.
Ils peuvent être ajoutés séparément ou en mélange, dans un ordre quelconque d’introduction, en un seul point ou en deux points d’injection.
Le procédé papetier selon l’invention peut également comprendre l’addition d’autres additifs et/ou polymères en fonction des besoins, à titre d’exemple et façon non limitative, on peut citer : les biocides, les coagulants, les agents de rétention, les floculants, l’amidon...
Utilisation La présente invention concerne également l’utilisation du polymère hydrosoluble anionique dans la récupération d’hydrocarbures (pétrole et/ou gaz) ; dans le forage ou la cimentation de puits ; dans la stimulation de puits d’hydrocarbures (pétrole et/ou gaz), par exemple la fracturation hydraulique, la conformance, la diversion ; dans le traitement de l’eau en circuit ouvert, fermé ou semi fermé ; dans le traitement des mouts de fermentation ; dans le traitement des boues ; dans la construction ; dans le traitement du bois ; dans le traitement de composition hydraulique (béton, ciment, mortier et agrégats) ; dans l’industrie minière ; dans la formulation de produits cosmétiques ; dans la formulation de détergents ; dans la fabrication du textile ; dans la géothermie ; dans la fabrication de couche hygiénique ; ou dans l’agriculture.
La présente invention concerne également l’utilisation du polymère hydrosoluble anionique comme floculant, coagulant, agent liant, agent fixateur, agent réducteur de viscosité, agent épaississant, agent absorbant, agent réducteur de friction, agent d’égouttage, agent de rétention de charge, agent de déshydratation, agent conditionneur, agent stabilisant, agent fixateur, agent filmogène, agent d’encollage, agent superplastifiant, inhibiteur d’argile ou dispersant.
Exemples Liste des abréviations : AMD : Acrylamide (monomère B) AA : Acide acrylique (monomère A) DMAM : Diméthylacrylamide (composé II) SMS : Méthallyl sulfonate de sodium (composé I) SPS : Persulfate de sodium (initiateur de polymérisation) ATBS : Acide 2-acrylamido-2-methylpropane sulfonique (monomère A) AI : Acide itaconique (monomère A)
Description de la caractérisation du poids moléculaire GPC-Malls
La chromatographie sur gel perméable est une méthode permettant de séparer des macromolécules en fonction de leur volume hydrodynamique, elle est couplée à un détecteur Malls, permettant de mesurer la diffusion de la lumière selon plusieurs angles.
Les polymères synthétisés sont analysés dans les conditions suivantes : - Instrument : GPC-2 - Colonnes : Shodex SB-807-HQ & SB-805 custom - Méthode : * Température : 30°C * Phase mobile : 0,5M NaNO 3 , HEPES (pH=8), 100ppm NaN 3 * Injection : 100µL * Débit : 0,3mL/min * Détection : (i) Détecteur de diffusion de la lumière (MALS) : Masse molaire absolue (ii) Réfractométrie (RI) : Concentration
La viscosité est mesurée à l’aide d’un viscosimètre Brookfield, à 25°C avec un module Brookfield LV3 vitesse 6 rpm.
Préparation des polymères Polymère 1 Dans un réacteur de 1 litre équipé d’un agitateur mécanique, d’un thermomètre, d’un réfrigérant et d’une canne plongeante d’azote gazeux, on introduit en pied de cuve une première fraction F1 composée de 165,6g d’eau, 71,2g d’acrylamide (50% en poids dans l’eau), 1g d’acide citrique, 0,5g de diméthylacrylamide et 0,68g de méthallyl sulfonate de sodium. Le milieu est chauffé et maintenu à une température comprise entre 79 et 81°C grâce à un bain-marie. Un ajout 0,05g de persulfate de sodium permet d’amorcer ce pied de cuve et d’initier la polymérisation des monomères (P1) pour former un premier polymère à gradient PG1. Quand l’exothermie est terminée on commence à couler : un amorceur (30g de SPS à 0,33% en poids dans l’eau) pendant 130 minutes, et simultanément une deuxième fraction F2, composée de 28,8g d’eau, 124,9g d’acrylamide (50% en poids dans l’eau), 23g d’acide acrylique 100%, 0,5g de diméthylacrylamide et 0,33g méthallyl sulfonate de sodium, en 50 minutes. Une fois la fraction F2 coulée, on laisse vieillir le polymère à gradient PG2 durant 10 minutes (la polymérisation P2 pour former le polymère à gradient PG2 a lieu pendant la coulée de la fraction F2 et pendant le vieillissement). On commence ensuite à couler une troisième fraction F3, composée de 136,8g d’eau, 61,1g d’acrylamide (50% en poids dans l’eau), 0,01g de méthallyl sulfonate de sodium, en 60 minutes. A la fin de l’ajout de la fraction F3 le polymère est laissé à vieillir 10 minutes (la polymérisation P3 pour former le polymère a lieu pendant la coulée de la fraction F3 et pendant le vieillissement). Une fois le vieillissement terminé, 165,3g d’eau sont additionnés ainsi que 0,15g de persulfate de sodium. Lorsque la viscosité souhaitée est atteinte, on arrête la réaction par un ajout de 2,4g de bisulfite de soude (40% en poids dans l’eau) et 165,2g d’eau. Un nouveau vieillissement de 60 minutes est appliqué avant refroidissement. Le polymère 1 obtenu présente un pH de 3,5, une matière active de 15% en poids, une viscosité de 8900cps et un poids moléculaire obtenu par GPC-Malls de 4 580 000 Da.
Polymères 2 – 5 Le protocole de préparation du polymère 1 est reproduit en faisant varier la composition des différentes fractions afin de réaliser les polymères 2 à 5, les compositions sont résumées dans le tableau 1.
Il peut être prévu également plusieurs moyens d’acquisition 4 visant des zones différentes afin de répertorier des flux d’images de natures différentes.
Avantageusement, le moyen d’acquisition 4 d’images est fixé sur la paroi supérieure du véhicule de collecte 1.
L’unité de traitement 5 d’images est configurée pour recevoir en temps réel les flux d’images captés par le moyen d’acquisition 4 d’images lors du déversement des déchets.
L’unité de traitement 5 d’images, placée préférentiellement à l’intérieur de la cabine du véhicule, est en outre configurée pour assurer l’interface électrique entre le moyen d’acquisition 4 d’images et le système électrique du véhicule auquel elle est raccordée.
Afin d’assurer conjointement la transmission des images ainsi que le support électrique du moyen d’acquisition 4 d’images, l’unité de traitement 5 est en communication avec le moyens d’acquisition d’images avantageusement par un réseau filaire 6 du type Ethernet PoE ( en anglais Power over Ethernet). Il s’agit bien entendu d’un exemple de réalisation, l’unité de traitement d’images et le moyen d’acquisition d’images pouvant être raccordés l’un à l’autre par une liaison sans fil, comme par exemple une liaison vidéo.
L’unité de traitement 5 d’images comporte en outre algorithme d'intelligence artificielle (IA) 50 configuré pour caractériser et les déchets identifiés sur le flux d’images capté suivant des classifications prédéfinies.
Avantageusement, l’unité de traitement 5 d’images comprend un module d’inférence 51 de détection, de reconnaissance et de localisation d’objets, entraîné en fonction d’une base de données d'entraînement comprenant des images prédéfinies associées respectivement à une valeur d’indication de présence et de caractérisation de déchets dans les images captées. Selon un exemple particulier, le module d’inférence est basé sur un réseau de neurones CNN. Par détection d’objets, on entend la présence d’objets dans l’image; par reconnaissance, on entend l’identification d’objets dans l’image ; par localisation, on entend la situation précise des objets détectés ou reconnus dans l’image.
L’unité de traitement 5 d’images comporte en outre une interface de communication avec un serveur distant 9 pour la transmission au serveur distant de données d’analyse issues du traitement des flux d’images par l’unité de traitement 5. Les données d’analyse transmises comportent tout ou partie des données sur les déchets caractérisés et classifiés.
Avantageusement, le véhicule de collecte 1 comporte des moyens de géolocalisation aptes à fournir des coordonnées géographiques du véhicule lors de l’acquisition des flux d’images. L’unité de traitement 5 d’images reçoit ainsi conjointement les images captées et les données de localisation. Les moyens de géolocalisation peuvent comprendre le système GPS (Global Positioning System) du véhicule de collecte 1.
L’ensemble de ces informations (images captées et données de localisation) est enregistré dans un module mémoire 52 de l’unité de traitement 5 d’images.
Avantageusement, le véhicule de collecte 1 comporte au moins un moyen d’éclairage 7 positionné pour éclairer l’intérieur de la trémie 2, ledit moyen d’éclairage étant en communication avec l’unité de traitement 5 d’images et alimenté électriquement par cette dernière. Le moyen d’éclairage est avantageusement raccordé à l’unité de traitement 5 par un réseau filaire 8 du type Ethernet PoE. Il s’agit bien entendu d’un exemple de réalisation, le moyen d’éclairage et l’unité de traitement d’images pouvant être raccordés l’un à l’autre par une liaison sans fil. Dans le mode de réalisation illustré, le véhicule de collecte 1 comporte deux moyens d’éclairage 7 fixés sur les parois latérales 10, 11 du véhicule et disposés de part et d’autre de la trémie 2. Ces moyens d’éclairage sont avantageusement pilotés automatiquement par un module dédié de l’unité de traitement 5 d’images.
L’unité de traitement 5 d’images, par le biais du processeur et de l’algorithme IA, analyse le flux d’images captés par le moyen d’acquisition 4 d’images. L’analyse s’effectue de la manière suivante : les images sont récupérées à une fréquence de plusieurs images par seconde pour obtenir un flux d’images pour chaque levée de conteneur, un algorithme de vision par ordinateur repère le moment où une levée de bacs ou un chargement de sacs est réalisée et active le module d’inférence le module d’inférence est lancé sur chaque image et réalise des prédictions sur un ensemble de classes (par exemple sacs noirs, cartons, etc.) le flux d’images permet d’identifier et localiser les objets unitairement afin d’éviter le double comptage (via des méthodes de suivi) la masse des objets est inférée grâce au module d’IA et estime aussi un volume d’objets au fond de la trémie l’algorithme IA estime un volume d’objets au fond de la trémie 2, un degré de salissure (déchets poussiéreux, présence de liquides s’écoulant).
Une fois les flux d’images analysées, l’unité de traitement 5 transmet tout ou partie des résultats d’analyse au serveur distant 9 et/ou les enregistre dans le module mémoire 52 pour être récupérés ultérieurement. Les résultats comportent entre autres les flux images traités, c’est-à-dire les flux d’images sur lesquels les objets identifiés, caractérisés et répertoriés sont localisés. Par tout ou partie des résultats d’analyse, on entend l’ensemble des résultats d’analyses ou seulement les parties relatives aux anomalies détectées lorsque l’application visée est l’évaluation des déchets indésirables. Dans ce dernier cas, lorsqu’une erreur ou une anomalie dans les déchets déversés est détectée à l’issue du traitement du flux d’images captés parmi les déchets relevés, l’unité de traitement 5 transmet une image de l’erreur détectée. Cette image est choisie par l’algorithme parmi le flux d’images captés. Il s’agit d’une image présentant au mieux l’anomalie (choix à partir du pourcentage de confiance de l’algorithme). L’image constitue ainsi une photo preuve.
Afin d’améliorer en continu les résultats d’analyse, il peut être prévu de transmettre au serveur distant 9, outre éventuellement la photo preuve, des prises d’images additionnelles. Ces images sont réutilisées et permettent d’entraîner à nouveau l’algorithme IA lequel est ensuite mis à jour à distance.
Il peut être prévu également d’intégrer, lors de l’analyse des images captées, les informations récupérées des puces électroniques dont les conteneurs sont éventuellement équipés.
Avantageusement, il peut être prévu que l’unité de traitement 5 d’images procède à une comparaison des images relevées lors du déversement avec le déversement de déchets ayant précédé et le déversement suivant (l’analyse d’images en lien à une levée de conteneur pourra être réajustée en fonction des résultats d’analyses des conteneurs levés lors de la précédente levée ou lors de la levée suivante). Cette comparaison permet de réajuster l’analyse, et en particulier d’éviter le double comptage notamment en cas de déchets collés ou coincés. La comparaison permet également de rendre l’information extraite de la collecte plus fiable.
Le dispositif d’évaluation de déchets selon l’invention est destiné notamment, mais non exclusivement, à l’évaluation de déchets indésirables (désignés également de non conformes) parmi les déchets collectés. Par déchets indésirables (ou non conformes), on désigne les déchets ne correspondant pas à la définition de la catégorie des déchets devant être collectés. Les déchets indésirables constituent des anomalies par rapport au type de déchets devant être collectés.
ETAT DE LA TECHNIQUE On connaît de la demande de brevet FR3036107 un véhicule de collecte de déchets comportant un appareil d'acquisition d'images fixé sur le véhicule et disposé de manière à acquérir une image, au moins partielle, des déchets, un dispositif de géolocalisation apte à fournir des données de localisation dudit véhicule au moment de l'acquisition de ladite image et un module de commande en communication avec l'appareil d'acquisition et le dispositif de géolocalisation, de manière à recevoir ladite image et lesdites données de localisation. L’appareil d’acquisition est relié à un déclencheur destiné à être activé par le ripeur lorsque ce dernier détecte des déchets indésirables parmi les déchets collectés. Les images acquises et les données de localisation sont transmises à un module de stockage apte à stocker les informations reçues dans une mémoire pour être ensuite traité par le module de commande et/ou transmise à un module central distant non embarqué pour être traitées. Le traitement des informations consiste à associer une image acquise par l’appareil d’acquisition à des données de localisation du véhicule fourni par le dispositif de géolocalisation. L’acquisition des images est activée par le ripeur par actionnement du déclencheur de l’appareil d’acquisition lorsqu’il constate des déchets déversés non conformes.
La solution proposée dans la demande de brevet susmentionnée pour identifier la présence de déchets non conformes s’avère cependant peu précise et aléatoire, la prise d’images dépendant du ripeur et de la rapidité de celui-ci pour actionner le déclencheur entre le moment où il identifie un déchet non conforme aux déchets collectés et le moment où il déclenche manuellement le déclencheur.
L’invention vise à remédier à ces problèmes en proposant un dispositif permettant d’identifier, de caractériser et/ou de comptabiliser en temps réel des déchets collectés par un véhicule de collecte, indépendamment de toute intervention manuelle.
L’invention a également pour objet de proposer un dispositif d’évaluation de déchets autonome.
OBJET DE L’INVENTION A cet effet, et selon un premier aspect, l’invention propose un dispositif d’évaluation de déchets destiné à être installé à bord d’un véhicule de collecte de déchets lequel comprend une trémie dans laquelle les déchets sont destinés à être déversés, ledit dispositif d’évaluation de déchets comprenant au moins un moyen d’acquisition d’images pour capter des flux d’images d’au moins une zone de la trémie dans laquelle les déchets sont déversés (zone de déversement des déchets), une unité de traitement d’images, distincte du moyen d’acquisition d’image, configurée pour communiquer avec le moyen d’acquisition d’image de sorte à recevoir en temps réel les flux d’images captés par le moyen d’acquisition lors du déversement des déchets dans la trémie, ladite unité de traitement comprenant un algorithme d'intelligence artificielle caractérisant et répertoriant les déchets identifiés sur les flux d’images captés suivant des classes prédéfinies d’une part et localisant sur les flux d’images captés des déchets répertoriés dans l’une des classes ou une combinaison de classes sélectionnée(s) parmi les classes prédéfinies d’autre part.
Ainsi, grâce à l’arrangement de l’unité de commande avec le moyen d’acquisition, le dispositif d’évaluation permet de caractériser, d’identifier et de quantifier les déchets collectés de manière fiable, précise et en temps réel.
Les déchets peuvent par exemple être classifiés en fonction de leurs caractéristiques (taille, forme, couleur), de leur usage (usage médical, consommable, etc.), leur dangerosité, etc. Il s’agit d’une liste indicative, non limitative, donnée à titre d’exemple.
Avantageusement, l’unité de traitement génère des captures d’images traitées sur lesquelles les déchets répertoriés sur l’une des classes ou une combinaison de classes sélectionnée(s) sont localisés. Les captures d’images traitées par l’unité de traitement sont avantageusement enregistrées dans un module mémoire du dispositif d’évaluation.
Selon un mode de réalisation particulier, l’algorithme d’intelligence artificielle est configuré pour identifier des déchets indésirables parmi les déchets identifiés sur les flux d’images captés.
Avantageusement, l’algorithme d’intelligence artificielle est configuré pour localiser sur les flux d’images captés les déchets répertoriés dans l’une des classes ou une combinaison de classes choisie(s) parmi les classes prédéfinies.
Avantageusement, l’unité de traitement d’images est configurée pour assurer l’interface électrique du moyen d’acquisition d’images avec le système électrique du véhicule de collecte. Cet arrangement a pour avantage d’offrir un dispositif d’évaluation de déchets fonctionnant en toute autonomie lorsqu’il est installé à bord d’un véhicule tout en ayant une consommation énergétique limitée.
Avantageusement, l’unité de traitement d’images comprend un module d’inférence de détection, de reconnaissance et de localisation, entraîné en fonction d’une base de données d'entraînement comprenant des images prédéfinies associées respectivement à une valeur d’indication de présence et de caractérisation de déchets dans les flux d’images captées. Selon un mode de réalisation préféré, le module d’inférence est basé sur un réseau de neurones convolutionnels profond (CNN – en anglais Convolutional Neural Networks).
Avantageusement, l’unité de traitement d’images comporte une interface de communication avec un serveur distant pour la transmission au serveur distant de données d’analyse issues du traitement des flux d’images effectué par l’unité de traitement, lesdites données d’analyse transmises comportant tout ou partie des données sur les déchets caractérisés et classifiés incluant le cas échéant des images preuves.
Avantageusement, l’unité de traitement d’images et le moyen d’acquisition d’images sont raccordés l’un à l’autre par une liaison filaire Ethernet PoE ( en anglais Power over Ethernet). Cela a pour avantage de réduire de déploiement de câbles à un seul câble, la communication entre l’unité de traitement et le moyen d’acquisition de données pour la transmission des données relatives aux images captées d’une part et l’alimentation du moyen d’acquisition d’images par l’unité de traitement d’autre part étant assurée conjointement. Il peut bien entendu être prévu que l’unité de traitement d’images et le moyen d’acquisition d’images soient raccordés l’un à l’autre par une liaison sans fil, comme par exemple une liaison vidéo.
Avantageusement, le dispositif d’évaluation comprend au moins un moyen d’éclairage piloté par l’unité de traitement.
Avantageusement, les moyens de chauffage comprennent au moins un troisième transducteur photo-thermique disposé sur un côté du premier canal de sortie et/ou au moins une quatrième transducteur photo-thermique disposé sur un côté du deuxième canal de sortie.
Selon un deuxième mode de réalisation, les moyens de chauffage comprennent une source laser configurée pour générer un faisceau laser focalisé dans la gaine hydrodynamique à l’intérieur du canal commun et le fluide de gaine est apte à absorber le faisceau laser pour le transformer en chaleur.
Avantageusement, la source laser est adaptée pour émettre une impulsion laser ayant une énergie comprise entre 10 nJ et 10µJ sur la durée brève inférieure ou égale à 50 µs.
Selon un troisième mode de réalisation, les moyens de chauffage comprennent au moins un transducteur électro-thermique apte à chauffer localement la gaine hydrodynamique.
Avantageusement, le dispositif microfluidique comprend un module thermoélectrique apte à modifier la température soit du dispositif microfluidique en entier soit du fluide échantillon et/ou du au moins un de fluide de gaine en amont des moyens de chauffage.
Avantageusement, le au moins un fluide de gaine présente à une température de 20°C une viscosité comprise entre 2 mPa.s et 30 000 mPa.s et une variation thermique de viscosité comprise entre 0,2 mPa.s K -1 et 3 000 mPa.s K -1 .
Par exemple, le au moins un fluide de gaine comprend du propylène glycol, de l’huile de lin, ou un mélange contenant de l’eau et du glycérol, ou un mélange d’eau et de glucides.
Avantageusement, les au moins deux canaux de sortie comprennent un premier canal de sortie et un deuxième canal de sortie disposés ou configurés de manière symétrique par rapport au canal commun.
En variante, le premier canal de sortie et le deuxième canal de sortie sont disposés ou configurés de manière dissymétrique par rapport au canal commun.
Avantageusement, le au moins un fluide de gaine comprend des particules, par exemple métalliques, par exemple en or ou en indium, aptes à absorber le faisceau laser focalisé pour le transformer en chaleur.
La source laser fonctionne en mode impulsion à la demande ou fonctionnant à une fréquence de répétition inférieure ou égale à 100 kHz.
La présente divulgation concerne aussi un système microfluidique comprenant un dispositif microfluidique et comprenant un module de détection disposé en amont des moyens de chauffage, le module de détection étant configuré pour détecter au moins un signal représentatif d’une nanoparticule dans le fluide échantillon focalisé hydrodynamiquement dans le canal commun et des moyens de rétroaction sur les moyens de chauffage en fonction du signal détecté.