INPI-France/Brevets-Francais-2024-Chunked huggingface dataset:
Dans ce mode de réalisation, au moins une partie et de préférence la totalité de l’effluent issu de l’étape f) est donc co-traité dans une étape d’hydrotraitement en mélange avec une charge liquide hydrocarbonée distincte dudit effluent issu de la deuxième étape d’hydrocraquage f).
Ladite charge liquide hydrocarbonée peut avantageusement être une charge provenant d’une unité externe audit procédé selon l’invention ou un flux interne audit procédé selon l’invention, ledit flux interne étant différent dudit effluent issu de la deuxième étape d’hydrocraquage f). De préférence, ladite charge liquide hydrocarbonée est une charge provenant d’une unité externe audit procédé selon l’invention.
De préférence, ladite charge liquide hydrocarbonée est avantageusement choisie parmi les charges liquides hydrocarbonées issues de la distillation directe d’un pétrole brut (ou straight run selon la terminologie anglo-saxonne) et de préférence choisies parmi le gazole straight run, le Light Vacuum Gasoil Oil (LVGO) selon la terminologie anglo-saxonne, lesdistillats sous vide légers, les charges liquides hydrocarbonées issues d’une unité de cokéfaction (coking selon la terminologie anglo-saxonne), de préférence le gazole de coker, d'une unité de viscoréduction (visbreaking selon la terminologie anglo-saxonne), d'une unité de vapocraquage (steam cracking selon la terminologie anglo-saxonne) et/ou d'une unité de craquage catalytique (Fluid Catalytic Cracking selon la terminologie anglo-saxonne), de préférence les gazoles légers issus d'une unité de craquage catalytique (LCO (light cycle oil) selon la terminologie anglo-saxonne), et une charge gazole issue soit de la conversion de biomasse (estérification par exemple), soit de la conversion d'huile végétales soit de la conversion de graisse animales fraiches ou usagées, soit de pyrolysats de plastiques, lesdites charges pouvant être prises seules ou en mélange.
Ladite charge liquide hydrocarbonée peut également avantageusement être une charge liquide hydrocarbonée issu d’une unité de conversion en lit bouillonnant de type « H-Oil ».
La proportion de ladite charge liquide hydrocarbonée distincte co-traitée avec l’effluent issu de l’étape f) représente entre 20% et 80% poids de la masse totale du mélange liquide total à l’entrée de l’étape d’hydrotraitement, de manière préférentielle entre 30% et 70% poids et de manière encore plus préférentielle entre 40% et 60% poids.
Le traitement de l’effluent issu de l’étape f) en mélange avec ladite charge liquide hydrocarbonée dans l’étape d’hydrotraitement, en aval de l’étape d’hydrocraquage f), permet en plus de désulfurer ladite charge liquide hydrocarbonée, de minimiser la formation de produits lourds polyaromatiques (HPNA).
Conformément à l’invention, l’étape f) deuxième étape d’hydrocraquage opère en présence d’au moins un deuxième catalyseur d’hydrocraquage, c’est-à-dire qu'il est également possible d'utiliser des enchainements de 2 ou plusieurs catalyseurs d'hydrocraquage. De préférence, le deuxième catalyseur d’hydrocraquage est choisi parmi les catalyseurs d’hydrocraquage connus de l‘Homme du métier.
De préférence, le ou les deuxièmes catalyseurs d’hydrocraquage comprennent une fonction hydrogénante comprenant au moins un métal du groupe VIII choisi parmi le fer, le cobalt, le nickel, le ruthénium, le rhodium, le palladium et le platine et de préférence le cobalt et le nickel et/ou au moins un métal du groupe VIB choisi parmi le chrome, le molybdène et le tungstène, seul ou en mélange et de préférence parmi le molybdène et le tungstène.
De préférence, la teneur en métal du groupe VIII dans le ou les deuxièmes catalyseurs d’hydrocraquage est avantageusement comprise entre 0,5 et 15,0% poids et de préférence entre 2 et 10% poids, de manière très préférée entre 2,5 et 6,0%poids, les pourcentages étant exprimés en pourcentage poids d’oxydes.
661 cagatccacg gtgtcgagaa aaaacagctt ccgcacctgc tggcgaccac caatatgctg
721 ctgcacggca ttgaagtgcc tgtacaaatt cgtcacgaca acaccctgaa caaaccgctt
781 tcctcctggg atgagcaact ggatgtcatt gttaccaacc cgccgtttgg tggcacggaa
841 gaagacggta ttgagaagaa ctttccggca gagatgcaaa cccgcgaaac ggcggatctg
901 tttctgcaac tgattgtgga agtactggcg aaaaacggtc gcgcggcggt ggtattgccg
961 gatggcacgc tatttggcga aggcgttaaa accaaaatca aaaagctgct taccgaagag
1021 tgcaatctgc ataccatcgt gcgtttaccg aatggtgtgt ttaaccccta taccggcatt
1081 aaaaccaacc tgttgttttt taccaaaggt cagccaacca aagagatttg gttctatgag
1141 catccgtatc cggcgggcgt gaaaaattac agtaaaacca agccgatgaa gttcgaagag
1201 tttcaggcgg agattgactg gtggggtaac gaggccgatg gttttgccag ccgcatcgag
1261 aatgagcaag cgtggaaagt cagcattgat gacgtgattg cgcgtaactt caatctggat
1321 attaaaaacc cacatcaggc ggaaaccgtc agccatgacc cggacgaact gttagcgcag
1381 tatgcaaaac agcaggcgga gatccagacg ctgcgtaatc aactgcgcga tattcttggc
1441 gctgcgctgt ctggcaagga ggttaactaa tgaatgtgga aaagctgatc gttgatcata
1501 tggaaacctg gacctcggcg ttgcaaaccc gttccaccgc cgggcgcggc agttccggaa
1561 aaattgattt atatggcatt aagaaattac gtgagctgat tctggaactg gctgtgcgcg
Dans le présent document, la technique proposée est majoritairement présentée dans le contexte d’échanges de messages de télémétrie et de configuration entre des équipements réseau formant au moins une partie de l’infrastructure d’un réseau de télécommunication (e.g. un réseau 3G, 4G ou 5G). Il est entendu que cet exemple est purement illustratif et non limitatif, et représentatif d’un mode de réalisation particulier de la technique proposée. En particulier, la présente technique peut être mise en œuvre dans d’autres contextes, comprenant des échanges de messages relatifs à d’autres types de tâches que des tâches de télémétrie ou de configuration.
On entend par la suite par « langage associé à un équipement » (ou, par extension, par « langage propre à un équipementier ») un ensemble de règles de syntaxe, de nomenclature (de données telles que des indicateurs, de fonctions, etc.) et de format attendu et/ou utilisé par un équipement réseau dans ses communications avec des équipements tiers. Par analogie avec des locuteurs humains, il s’agit de la « langue » parlée et comprise par l’équipement réseau, i.e. le langage de communication dans lequel il délivre des informations ou des commandes à destination d’autres équipements et dans lequel il est apte à comprendre des informations ou des commandes reçues en provenance d’autres équipements. La présente technique se rapporte ainsi à des solutions de traduction permettant d’établir une communication entre des équipements réseau ne partageant pas nécessairement le même langage.
Sur toutes les figures du présent document, les éléments et étapes identiques sont désignés par une même référence numérique. Par ailleurs, dans la description qui suit, les termes « premier » et « deuxième » (utilisés pour qualifier un équipement, un message, un langage, etc.) visent uniquement à permettre d’établir une distinction entre deux éléments, et n’impliquent aucunement l’existence d’une quelconque relation d’ordre entre ces éléments.
Selon un premier aspect, la présente technique se rapporte à un procédé d’établissement d’une communication entre deux équipements d’un réseau de communication : un premier équipement associé à un premier langage de communication et un deuxième équipement associé à un deuxième langage de communication (généralement différent du premier langage de communication). Le premier langage et le deuxième langage peuvent différer en ce que les messages et/ou les attributs et/ou les valeurs des langages respectifs sont différents. Le principe général d’un tel procédé est illustré en relation avec la , dans un mode de réalisation particulier de la technique proposée. Ce procédé est mis en œuvre au niveau d’un dispositif intermédiaire, i.e. au niveau d’un dispositif apte à relayer toute communication ou tout message relatif à la communication de l’un des deux équipements vers l’autre des deux équipements (et inversement), le cas échéant en les adaptant. Un tel dispositif intermédiaire peut être compris dans un équipement tiers distinct des deux équipements entre lesquels on vise à établir une communication. De manière alternative, le dispositif intermédiaire peut être embarqué au sein même de l’un ou l’autre de ces deux équipements, par exemple au sein d’une interface de communication de l’équipement concerné.
Dans une étape 11, le dispositif intermédiaire reçoit un message M1 en provenance du premier équipement du réseau de communication. Un tel message comprend des données formatées dans le langage associé audit premier équipement, i.e. dans le premier langage de communication.
Dans une étape 12, le message M1 reçu à l’étape 11, dit premier message, est fourni en entrée d’au moins un réseau de neurones artificiels préalablement entrainé pour traduire des données d’au moins un langage, et plus particulièrement du premier langage associé au premier équipement, vers au moins un autre langage, et plus particulièrement vers le deuxième langage associé au deuxième équipement. Ce réseau de neurones traite le premier message M1, et génère en sortie un deuxième message M2 correspondant à une traduction du premier message M1 dans le deuxième langage associé au deuxième équipement.
Dans un mode de réalisation particulier, le réseau de neurones utilisé est un réseau de neurones à base de transformeurs (mieux connu sous le terme anglais « Transformers »). Selon une caractéristique particulière, le modèle du réseau de neurones est plus particulièrement de type « décodeur pur » (e.g. modèle GPT, de l’anglais « Generative Pre-Training ») : seule la partie décodeur du réseau de neurones à base de transformeurs est conservée. Un tel modèle, dit autorégressif, est intéressant en ce qu’il a déjà fait ses preuves pour la mise en œuvre de traductions automatique d’une langue à une autre (par exemple du français à l’allemand), en ce qui concerne des langues pratiquées par des locuteurs humains. La technique proposée n’est cependant pas limitée au modèle de type « décodeur », et d’autres modèles de réseaux de neurones à base de transformeurs, par exemple de type « encodeur - décodeur » (e.g. modèles T5 ou mT5), ou de type « encodeur pur » (e.g. modèle BERT, de l’anglais « Bidirectional Encoder Representations from Transformers ») peuvent également être utilisés dans le cadre de la présente technique. Il est à noter qu’il ne s’agit pas simplement d’utiliser une technique ou un outil (comme par exemple le modèle GPT) pour un autre contexte (supervision de réseau) que le contexte initial (traduction de langues). En effet le nouveau contexte d’utilisation de cette technique requiert notamment des conversions, des formatages voire des agrégations plus complexes, impliquant une adaptation importante de la technique comme décrit dans la .
Selon la présente technique, le réseau de neurones est entrainé par apprentissage, par exemple par apprentissage supervisé, au moyen d’une base d’apprentissage construite de manière particulière, comme détaillé ultérieurement en relation avec la dans divers modes de réalisation particuliers de la technique proposée. Plus particulièrement, une telle base d’apprentissage comprend un grand nombre d’exemples (typiquement des milliers ou des centaines de milliers), dits échantillons, de traduction d’au moins un langage de communication source vers au moins un langage de communication cible.
Dans une étape 13, le deuxième message M2 est transmis au deuxième équipement. Ce deuxième message M2 étant formaté dans le deuxième langage associé à ce deuxième équipement, il est parfaitement compréhensible de ce deuxième équipement, et une communication est ainsi établie entre le premier équipement et le deuxième équipement.
Bien entendu, plusieurs itérations des étapes 11 à 13 peuvent être mises en œuvre successivement, notamment pour la mise en œuvre d’une communication bidirectionnelle (le premier équipement d’une itération devenant le deuxième équipement d’une autre itération, et vice et versa). Selon une caractéristique particulière, une traduction par lot (traitement « batch » en anglais) d’une pluralité de messages peut être mis en œuvre lors des étapes 11 à 13 (par exemple via des techniques de parallélisme de traitement mises en œuvre au moyen d’un dispositif intermédiaire reposant sur une architecture multicœurs ou multiprocesseurs).
Ainsi, la technique proposée permet d’éviter d’avoir à développer et maintenir un code complexe de conversion entre différents langages de communication, grâce à l’utilisation d’au moins un réseau de neurones préalablement entrainé à déduire et généraliser des correspondances entre ces langages de communication à partir d’exemples de correspondance fournis dans une ou plusieurs bases d'apprentissage (également parfois désignées sous le nom de « jeux de données d’apprentissage »). En d'autres termes, avec la présente technique, la logique métier n’est plus gérée de manière algorithmique au niveau d’un code logiciel, mais elle est déplacée au niveau d’une ou plusieurs bases d'apprentissage, ce qui offre beaucoup plus de simplicité, de souplesse et d’adaptabilité aux modifications de l’un ou l’autre des langages de communication à l’utilisateur (le code des réseaux de neurones restant notamment agnostique à la logique métier).
La présente technique est notamment adaptée pour une mise en œuvre dans le domaine de la supervision et de l’administration, par un opérateur, des équipements d’un réseau de télécommunication. En effet, comme présenté en relation avec l’art antérieur, de tels équipements (par exemple des équipements réseau d'accès radio de type « RAN ») utilisent souvent un langage propriétaire propre à l’équipementier qui les commercialise.
Ainsi, dans un mode de réalisation particulier de la technique proposée, dans au moins une itération du procédé d’établissement d’une communication préalablement décrit, le message reçu par le dispositif intermédiaire est un message de télémétrie en provenance d’un équipement mis en œuvre au sein de l’infrastructure d’un réseau de communication. Un tel message de télémétrie comprend au moins une valeur associée à au moins un indicateur remonté par l’équipement à destination de l’opérateur du réseau, cet indicateur étant par exemple associé à un état de fonctionnement dudit équipement et/ou dudit réseau de communication. Ce message de télémétrie reçu au niveau du dispositif intermédiaire dans le langage propre à l’équipement qui l’a émis est alors traduit par le dispositif intermédiaire, au moyen d’un ou plusieurs réseaux de neurones tels que précédemment décrits, dans un langage compatible avec le système de l’opérateur, puis relayé à cet opérateur (par exemple à un serveur spécifique) de sorte que ce dernier puisse exploiter les informations qu’il contient.
De manière complémentaire ou alternative, dans un mode de réalisation particulier de la technique proposée, dans au moins une itération du procédé d’établissement d’une communication préalablement décrit, le message reçu par le dispositif intermédiaire est un message de configuration émis par l’opérateur du réseau de communication (par exemple via un serveur spécifique) et destiné à un équipement particulier mis en œuvre au sein de l’infrastructure de ce réseau. Un tel message de configuration comprend au moins une instruction de modification de configuration, et éventuellement un ou plusieurs paramètres associés. Ce message de configuration reçu au niveau du dispositif intermédiaire dans le langage propre à l’opérateur qui l’a émis est alors traduit par le dispositif intermédiaire, au moyen d’un ou plusieurs réseaux de neurones tels que précédemment décrits, dans le langage propre à l’équipement visé par la demande de modification de configuration, puis relayé à cet équipement de sorte que ce dernier puisse mettre en œuvre les opérations de modification de configuration requises.
On décrit maintenant, en relation avec la , un extrait d’un exemple de base d’apprentissage apte à être utilisée pour entrainer au moins un réseau de neurones, afin qu’un opérateur (ici nommé O) soit en mesure d’administrer les équipements de deux équipementiers (ici respectivement nommés A et B), dans un mode de réalisation particulier de la technique proposée. Dans cet exemple, huit échantillons E1 à E8 sont présentés.
Pour faciliter la lecture de la , les parties d’un échantillon contenant des données formatées selon le langage de l’équipementier A sont soulignées avec un trait continu, les parties d’un échantillon contenant des données formatées selon le langage de l’équipementier B sont soulignées avec un trait en pointillé, et les parties d’un échantillon contenant des données formatées selon le langage de l’opérateur O ne sont pas soulignées.
En pratique, une telle centrale photovoltaïque est généralement traitée au préalable par imagerie au moyen d’une segmentation d’images, de telles images correspondent généralement à des photos aériennes de la centrale photovoltaïque, afin d’identifier et de séparer chaque module photovoltaïque de leur environnement, et procéder ensuite au diagnostic en tant que tel.
On connaît des méthodes de segmentation basées sur une sélection tout d’abord manuelle, mais une telle sélection est généralement chronophage, fatigante visuellement, et source d’erreur, donc peu précise.
Une autre méthode de segmentation d’images classiques est notamment décrite par N. Otsu et al. dans la publication intitulée « A threshold selection method from gray-level histograms » , IEEE Trans. Sys., Man., Cyber., vol. 9, 1979, p. 62–66 (DOI 10.1109/TSMC.1979.4310076), et basée sur une détection par mono-seuillage.
Une telle méthode classique est inadaptée à la segmentation d’images représentatives d’une centrale photovoltaïque, notamment du fait qu’un mono-seuillage présente généralement l’inconvénient d’être limité par deux phénomènes, à savoir d’une part une surévaluation du seuil si bien que des modules photovoltaïques présents au sein d’une zone de l’image capturée avec une faible luminosité ne sont pas détectés, ou d’autre part à l’inverse une sous-évaluation du seuil si bien que des modules photovoltaïques présents au sein d’une zone de l’image capturée cette fois avec une forte luminosité ne sont pas non plus détectés.
Autrement dit, cette méthode de l’état de la technique pour segmenter des images classiques n’est pas adaptée à la segmentation d’images représentative d’une centrale photovoltaïque, car l’exposition des modules photovoltaïques la constituant est propre à différer d’un module photovoltaïque à l’autre en fonction de l’angle d’exposition par rapport au soleil et/ou de l’angle de prise de vue de l’image source, si bien que deux modules photovoltaïques sont propres à présenter sur ladite image source une couleur et/ou un motif différent d’un module photovoltaïque à l’autre.
Une autre méthode de segmentation d’images classiques est notamment décrite par J. Canny dans la publication intitulée « A Computational Approach To Edge Detection », IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, vol. 8, 1986, p. 679-698, et basée sur une détection par contour, mais également inadaptée à la segmentation d’images représentative d’une centrale photovoltaïque, pour une raison similaire à savoir que les modules photovoltaïques réagissent différemment selon leur orientation et/ou leur inclinaison par rapport au soleil, la luminosité ayant un fort impact sur la couleur et la réflexion sur le busbar (également appelé barre solaire) du module photovoltaïque.
D’autres méthodes de segmentation d’images représentatives d’une centrale photovoltaïque ont été proposées, notamment une méthode de segmentation basée sur l’utilisation d’un réseau de neurones permettant d’obtenir une segmentation avec une précision de l’ordre de 85 à 90%, ce qui n’est toujours pas optimal.
Par conséquent, il existe un besoin spécifique d’améliorer la précision de segmentation d’images représentatives d’une centrale photovoltaïque, afin d’en améliorer ensuite le diagnostic de fonctionnement.
A cet effet, l’invention a pour objet un procédé de segmentation d’au moins une image couleur source représentative d’une centrale photovoltaïque comprenant M modules photovoltaïques, M étant un entier, le procédé étant mis en œuvre par un dispositif électronique de segmentation d’au moins une image, et comprenant les étapes suivantes :
- conversion de ladite image couleur source en une image en niveau de gris, ladite conversion remplaçant, pour chaque pixel de ladite image couleur, les niveaux de rouge, vert et bleu par une seule valeur de niveau de gris comprise entre 0 et 255, le 0 correspondant à un niveau blanc et le 255 correspondant à un niveau noir ;
- détermination d’une dimension en pixels minimale et d’une dimension en pixels maximale desdits M modules photovoltaïques ;
- détermination d’un premier ensemble de N bornes minimales de valeurs de niveau de gris et d’un deuxième ensemble de Q bornes maximales de valeurs de niveau de gris ;
- pour un premier couple formé d’une desdites N bornes minimales bmin i0 et d’une desdites Q bornes maximales bmax j 0 , avec les indices i 0 et j 0 respectivement de borne minimale et de borne maximale dudit premier couple tels que 1≤i 0 ≤N et 1≤j 0 ≤Q, première itération des étapes successives suivantes :
- conversion de ladite image en niveau de gris en une image binaire selon laquelle :
3481 aagaaccttt gacgataatc tcgacaacct gcttgataaa ttcagcgatt atatctggga
3541 cgagctggcc tgacacgtat acacttcatc cttcaggctg cctctgcgtt ggctgcgctc
3601 gttcaccccg gtcacgtact tctgtacgct cccggggatt cactcacttg ccgccttgat
3661 gcaacctgaa tgattttgtg tatattaccc tcggcaattt cttcttctgc ggccccaaac
3721 aatgcgggcc gttgtttaat ttacggaact cacaatgaac aataacgatc tggtcgcgaa
3781 gctgtggaag ctgtgcgaca acctgcgcga tggcggcgtt tcctatcaaa actacgtcaa
3841 tgaactcgcc tcgctgctgt ttttgaaaat gtgtaaagag acTgggcagg aagcggaata
3901 cctgccggaa ggttaccgct gggatgacct gaaatcccgc atcggccagg agcagttgca
3961 gttctaccga aaaatgctcg tgcatttagg cgaagatgac aaaaagctgg tacaggcagt
4021 ttttcataat gttagtacca ccatcaccga gccgaaacaa ataaccgcac tggtcagcaa
4081 tatggattca ctggactggt acaacggtgc gcacggtaag tcgcgcgatg acttcggcga
4141 tatgtacgaa gggctgctgc agaagaacgc caatgaaacc aagtctggcg cgggccagta
4201 cttcaccccg cgtccgctga ttaaaaccat tattcatctg ctgaaaccgc agccacgtga
4261 agtggtacag gatccggcag ccggtacggc gggctttttg attgaagccg accgctacgt
4321 taagtcgcag actaacgatc tggacgacct tgatggcgac acgcaggatt tccagatcca
4381 ccgcgcgttt atcggcctcg aactggtgcc cggcacccgt cgtctggcgc tgatgaactg
L'invention concerne encore un programme d'ordinateur comportant des instructions pour la mise en œuvre du procédé de communication selon l'invention, selon l’un quelconque des modes particuliers de réalisation décrits précédemment, lorsque ce programme est exécuté par un processeur.
De telles instructions peuvent être stockées durablement dans un support mémoire non transitoire de l’objet communicant et/ou du dispositif de communication et/ou du dispositif de fourniture d’un bien ou d’un service et/ou du serveur de communication mettant en œuvre le procédé de communication selon l’invention.
Le support d'enregistrement peut être n'importe quelle entité ou dispositif capable de stocker le programme. Par exemple, le support peut comporter un moyen de stockage, tel qu'une ROM (« Read Only Memory » en anglais), par exemple un CD ROM (« Compact Disc Read- Only Memory » en anglais) ou une ROM de circuit microélectronique, ou encore un moyen d'enregistrement magnétique, par exemple un support mobile, un disque dur ou un SSD (« Solid State - Drive » en anglais).
Alternativement, le support d'enregistrement peut être un circuit intégré dans lequel le programme est incorporé, le circuit étant adapté pour exécuter ou pour être utilisé dans l'exécution du procédé de communication précité.
Selon un exemple de réalisation, la présente technique est mise en œuvre au moyen de composants logiciels et/ou matériels. Dans cette optique, le terme « module » ou « interface » peut correspondre dans ce document aussi bien à un composant logiciel, qu'à un composant matériel ou à un ensemble de composants matériels et logiciels.
La représente un système de communication selon un premier mode de réalisation de l'invention,
La représente un système de communication selon un deuxième mode de réalisation de l'invention,
La représente un objet communicant dans un mode de réalisation particulier de l’invention,