INPI-France/Brevets-Francais-2024-Chunked huggingface dataset:
La technologie LIBS permet de réaliser une analyse de matériau par ablation laser et spectroscopie. Les données acquises via cette technique sont des données spectrales qui correspondent, pour chaque point d’une zone, à un spectre d’émission comprenant des raies atomiques et moléculaires caractéristiques de la composition chimique élémentaire de l’échantillon.
Les données spectrales LIBS sont obtenues en focalisant un faisceau laser en un point d’une surface à analyser. L’émission d’un plasma résultant de cette focalisation est collectée et traitée par spectroscopie pour obtenir un spectre de raies atomiques (ou bandes moléculaires) d’émission. Le processus est itéré pour chaque point de la zone à analyser.
La représente, à titre illustratif, un exemple de spectre de raies atomiques 101 obtenu pour un échantillon ayant une certaine composition chimique. Sur la , on a identifié les signatures spectrales de certains éléments chimiques (Ca, Al) qui correspondent à des raies atomiques dans des canaux de longueur d’onde donnés.
Un objectif de l’invention est de déterminer un modèle de prédiction apte à estimer une concentration d’un élément chimique à partir d’une analyse automatique d’un spectre tel que celui de la et à fournir en outre un indicateur de fiabilité de l’estimation fournie.
La représente, sur un schéma, une méthode d’apprentissage et d’utilisation d’un modèle de prédiction selon l’invention.
La méthode consiste, dans une phase d’apprentissage, à déterminer un modèle 231 de prédiction configuré pour déterminer, à partir de spectres mesurés sur des échantillons donnés, une concentration d’une ou plusieurs espèces chimiques d’une part et une prédiction de l’intensité d’une ou plusieurs raies atomiques (ou bandes moléculaires) dans le spectre d’autre part.
La méthode consiste ensuite, dans une phase d’utilisation, à utiliser le modèle entrainé pour déterminer ces prédictions sur de nouvelles données spectrales mesurées. Les sorties secondaires du modèle sont utilisées pour déterminer un indicateur de fiabilité des prédictions.
Plus précisément, lors de la phase d’apprentissage, la méthode exploite en entrée des données d’entrée spectrales 210 sous la forme de plusieurs ensembles de spectres obtenus par spectroscopie LIBS afin de caractériser un échantillon donné. Les données spectrales 210 sont labellisées, c’est-à-dire, par exemple dans le cas de l’analyse quantitative, qu’on connait les concentrations des différents éléments chimiques à quantifier dans l’échantillon.
Autrement dit, les données d’entrée 210 sont constituées par un ensemble de couples associant chacun un spectre à une concentration d’un ou plusieurs éléments chimiques dans un échantillon d’un type donné. Un échantillon est caractérisé par exemple par un type de matériau et une concentration de certains éléments chimiques dans ce matériau.
Les données d’entrée 210 sont séparées en un premier sous ensemble de données d’apprentissage 221 et un second sous ensemble de données d’évaluation 222. Le modèle 231 est entrainé à partir des données d’apprentissage 221 puis il est optimisé sur les données d’évaluation 222 au cours d’un cycle d’optimisation 232 pour déterminer les meilleurs hyperparamètres du modèle 231.
Le choix du pourcentage des réalisations utilisées pour l’apprentissage 221 peut dépendre du support de calcul et du type de données pour maximiser la capacité d’apprentissage des architectures. Par exemple, pour un jeu de données contenant 100000 réalisations typiquement on pourra en utiliser 80% pour l’apprentissage, mais pour des jeux de données avec des millions de réalisations le pourcentage peut augmenter, sauf si le support de calcul ne le permet pas. Les données d’apprentissage 221 sont utilisées directement pour le calcul des paramètres du modèle, alors que les données d’évaluation 222 sont utilisées pour évaluer les prédictions et optimiser le modèle 231.
Le modèle de prédiction 231 est un modèle statistique multivarié et multisorties. Il reçoit en entrée les spectres entiers en tant que données d’entrée et il est entrainé pour prédire d’une part un premier ensemble de sorties primaires 251 correspondant à une ou plusieurs prédictions de concentration d’une ou plusieurs espèces chimiques et d’autre part un second ensemble de sorties secondaires 252 correspondant à une ou plusieurs prédictions de valeurs d’intensité de raies atomiques dans certaines plages de longueurs d’ondes.
Une fois le modèle 231 entrainé, il peut être appliqué à un nouvel ensemble de données spectrales 240. Le premier ensemble de prédictions 251 est utilisé pour déterminer les concentrations des espèces chimiques dans l’échantillon sur lequel a été mesuré le spectre d’entrée 240. Le second ensemble de prédictions 252 est traité pour déterminer une mesure de confiance des premières prédictions 251.
La mesure de confiance est basée sur l’interprétation en termes de probabilité (par exemple en utilisant la distribution de probabilité d'un estimateur donné, présenté ci-après) ou d’erreur relative des prédictions des sorties secondaires 252 du modèle 231. Ces sorties doivent prédire des quantités, liées à la prédiction de concentration des espèces, présentes dans les données réelles inconnues 240, de sorte qu’une comparaison entre valeurs réelles et valeurs prédites permet de quantifier la fiabilité de l’apprentissage et des prédictions. Comme les sorties secondaires 252 ont été entraînées à partir de la même représentation des données d’entrée 210, les prédictions secondaires 252 sont liées aux prédictions 251 de la concentration des espèces et elles partagent au moins un sous-ensemble des poids du modèle (implémentations dite « hard parameter sharing », en anglais). On peut alors supposer qu’un résultat fiable sur les sorties secondaires peut conduire à des prédictions également fiables sur la concentration, c’est-à-dire que la capacité de généralisation du modèle pour la sortie principale et les sorties secondaires est comparable.
Les données d’entrée 210 utilisées pour l’apprentissage du modèle sont représentatives des échantillons étalons utilisés pour la définition du modèle : plusieurs spectres peuvent représenter le même étalon. Ces données peuvent être prétraitées pour réduire les fluctuations expérimentales des valeurs d’intensité spectrale. Par exemple, dans un mode de réalisation de l’invention, chaque spectre peut être normalisé par l’intensité d’une raie ou bande donnée, ou prétraité par une méthode de type SNV (« standard normal variate » en anglais) ou toute autre méthode de prétraitement. Dans un autre mode de réalisation, pour chaque étalon, on peut utiliser la valeur d’intensité spectrale moyenne du spectre à une longueur d’onde donnée pour déterminer les valeurs aberrantes. Par exemple, avant la définition du modèle, on peut rejeter les spectres dont la valeur d’intensité à une longueur d’onde donnée est au dehors d’un intervalle arbitraire (par exemple en dehors des percentiles 5 et 95, ou 1 et 99). L’intervalle dépend des conditions de mesure et du nombre de réalisations pour chaque étalon : si ce nombre est élevé, on peut choisir un intervalle plus grand (1 et 99 percentiles, par exemple). Dans un autre mode de réalisation, ces deux types de prétraitement peuvent être combinés. Les données réelles 240 utilisées pendant la phase d’utilisation du modèle doivent impérativement être prétraitées de la même façon que les données d’entrée, mais il est possible de garder les valeurs aberrantes dans les données réelles inconnues 240. En effet, si le modèle entraîné a une forte capacité de généralisation, les valeurs aberrantes seront correctement traitées pendant la phase d'inférence. Le but est d’apprendre la tâche de prédiction à partir d’une représentation fiable de l’étalon : un bon modèle doit être capable d’extrapoler l’information nécessaire au cas où les échantillons ont des défauts.
L’évaluation du modèle en utilisant des données d’évaluation 222 peut se faire en utilisant directement chaque spectre comme donnée d’entrée. On peut ensuite calculer la moyenne des prédictions et associer un écart aux prédictions pour mieux évaluer les performances de l’algorithme (et entraîner l’algorithme sur des cas plus complexes où le bruit peut produire des différences sensibles entre les spectres, même si provenant du même étalon).
Une fois que la terre projetée a eu le temps de sécher, le mur en terre est conventionnellement recouvert d’une ou plusieurs autres couches, comme cela est représenté à titre nullement limitatif par la .
Le procédé de construction a été décrit jusqu’ici en considérant que l’étape d’obtention E10 mettait en œuvre un assemblage E10_1 du dispositif 100 ainsi qu’une découpe E10_2 de traverses postérieures à cette étape d’assemblage E10_2. De telles dispositions ne sont toutefois pas limitatives de l’invention, et rien n’exclut d’envisager que l’étape de découpe des traverses soit réalisée avant l’étape d’assemblage.
Par ailleurs, le terme « obtention » peut également faire référence au fait que le dispositif 100 a été préassemblé, éventuellement prédécoupé, et qu’il est fourni prêt à être agencé dans le compartiment. En outre, dans le cas où le dispositif 100 est obtenu préassemblé, de sorte à pouvoir être directement agencé dans le compartiment (i.e. aucun ajustement d’écartement entre montants n’est requis), rien n’exclut d’envisager que les trous pratiqués dans les premier et deuxième montants 110, 120 sont tous borgnes.
Blocs d’ossature bois modulaires Domaine technique : L’invention concerne des blocs d’ossature bois modulaires pour la construction de bâtiments.
Problème technique : Les constructions en ossature bois sont écologiques mais nécessitent la manipulation de gros panneaux et montants. Parfois ces murs sont préfabriqués mais nécessitant une manipulation compliquée et du gros matériel.
Avantages apportés : Mon invention concerne la création de blocs d’ossatures bois sous forme de petits panneaux modulaires préfabriqués, légers et facilement manipulables avec comme avantages :
- Conception modulaire et complètement écologique.
- Montage facile d’un mur, en quelques heures avec 1 seule personne.
- Les Blocs s’emboitent facilement l’un sur l’autre ou à côté de l’autre, ils sont cloués ou vissés.
- Si les blocs sont vissés, le démontage d’une structure, d’un mur ou du bâtiment sera possible très facilement.
Description détaillée : Ce bloc et son montage vous est détaillé avec les dessins annexés :
La représente la vue 3D de ce bloc. Il est composé de 2 panneaux d’OSB3 (1) vissés de part et d’autre du montant d’ossature bois vertical (2) et horizontal (3), d’un isolant de laine de bois (4). La laine de roche semi rigide ou tout autre isolant peut être également utilisé. Le coefficient d’isolation en dépendra.
La représente la vue éclatée 3D d’un bloc d’ossature bois standard.
La représente les plans d’un bloc d’ossature bois standard. Nous y trouvons les 2 montants (2)(3) en blanc, les panneaux d’OSB (1) en gris et la laine de bois (4) moucheté. Le décalage d’1/2 montant entre le montant de bois et le panneau d’OSB, en haut, bas, à gauche ou droite, permet d’emboîter les blocs entre eux. Cette surface d’emboitement permet de visser ou clouer les 2 panneaux d'OSB du premier bloc aux 2 montants de bois du bloc suivant et d’en assurer ainsi la rigidité de l’ensemble. Les emplacements des points de vissage ou clouage sont indiquées sur les .
La représente 2 types de bloc. Le bloc standard de l’ordre de 60x60cm et le bloc double hauteur de l’ordre de 60x120cm. Nous avons la possibilité d’avoir des blocs avec 1/2 hauteur, 1/4 hauteur ou autre. Par ailleurs l’épaisseur de ces blocs peuvent être variables en fonction de l’isolation souhaitée. Actuellement, 2 épaisseurs sont standardisées avec des montants de 145 mm de largeur et d’isolant pour assurer la norme bâtiments basses consommations (BBC) et 225mm pour la norme maison autonome.
La montre sa modularité et la possibilité de positionner le bloc horizontalement ou verticalement mais aussi d’inverser le sens du bloc pour ainsi monter un mur de la gauche vers la droite ou de la droite vers la gauche.
L’étape a dudit procédé, permet d’établir l’état initial du sol à traiter, et ceci par la réalisation des analyses suivantes sur un échantillon terre provenant du sol à traiter : - identification des agents polluants ; - analyse des micro-organismes endogènes ; - détermination des nutriments notamment azote, phosphore et potassium.
Au sens de la présente demande, le terme “agents polluants“ désigne les composés organiques dégradables notamment les produits pétroliers de type gasoils, fuels, kérosène, hydrocarbures aromatiques polycycliques (HAP), ainsi que les huiles organiques et les composés organiques volatils COV pouvant être halogénés COHV ou les composés organiques semi-volatils SCOV, produits phytosanitaires tels que pesticide, raticide, herbicide, etc.
L’identification des agents polluants, est une identification qualitative et quantitative de ces agents polluants. Cette étape d’identification permet d’établir l’objectif de réhabilitation, c’est-à-dire le taux de diminution de ces agents polluants qui est considéré comme une dépollution du site industriel. Ce taux de diminution dépend bien entendu des exigences légales du lieu où se trouve la zone industrielle à réhabiliter. Toute méthode d’analyse peut être mise en œuvre pour cette identification qualitative et quantitative.
L’analyse des microorganismes endogènes permet la vérification de la présence d'une microflore indigène et de ses capacités dégradatives par rapport aux agents polluants.
Dans le cas où les microorganismes sont des bactéries et les agents polluants sont des hydrocarbures, il existe 4 mécanismes de biodégradation. Chaque mécanisme dégrade une gamme précise d’hydrocarbures, en fonction de la longueur de la chaine carbonée comme décrit dans la .
Une identification et une quantification de la flore microbienne endogène présente dans le sol à traiter est nécessaire pour déterminer les mécanismes de biodégradation qui seront impliqués et pour déterminer s’il est nécessaire d’ajouter des microorganismes exogènes. Cette analyse des biomarqueurs se fait par criblage et quantification par les méthodes PCR de l’ADN et l’ARN des bactéries présentes dans un échantillon de la terre à traiter. Les résultats permettent de mettre en évidence la densité bactérienne (ADN) et le niveau d’activité (ARN), et donc le potentiel de biodégradation.
L’analyse des nutriments naturellement présents dans le sol à traiter est une analyse qualitative et quantitative. Les données obtenues contribuent à l’identification des conditions optimales de l’essai. En effet, la présence de nutriments dans les sols à dépolluer est essentielle afin de permettre aux micro-organismes de dégrader de façon optimale les agents polluants notamment les hydrocarbures, et afin d’obtenir de bonnes conditions pour leurs développements et donc une bonne efficacité de biodégradation. Suivant les résultats de cette analyse, un amendement des terres en azote, phosphates ou autres facteurs de croissance qui pourraient être déficients dans le milieu peut être nécessaire afin d’améliorer le rendement de biodégradation.
La détermination de l’état initial du sol à traiter permet d’identifier les conditions nécessaires pour les étapes suivantes.
L’étape b concerne la préparation des échantillons. Après une excavation des terres, un prélèvement d’un volume de terre correspondant au volume nécessaire pour remplir chaque cuve du dispositif pilote selon l’invention, par exemple un volume d’1 m 3 est effectué. Les échantillons sont placés directement dans les cuves du dispositif pilote ou bien sont amendés avant d’être introduits dans la cuve. Un ajout d’amendement organique (paille, fumier) et/ou minéral (engrais solide ou liquide N/P/K) peut être effectué, en fonction de l’état initial du sol. Ainsi, chaque cuve peut être remplie avec une préparation différente, ce qui permet de suivre le procédé de biodégradation dans différentes conditions et de choisir celle qui sera la plus efficace.
L’étape c consiste à remplir chaque cuve avec la préparation de terre élaborée au cours de l’étape b.
Une fois les cuves remplies et prêtes, le dispositif de contrôle est mis en route et le procédé de biodégradation dynamisée peut commencer.
Au cours de cette étape, le dispositif de contrôle de chaque cuve permet l’extraction des gaz et/ou l’injection des fluides et extraction des fluides et assure la mesure et l’enregistrement, à intervalles réguliers prédéterminés ou en continu, des paramètres qui permettent le suivi de l’activité de biodégradation. Ces paramètres sont relevés au niveau des rejets d’air de chaque cuve : teneur O 2 , teneur CO 2, et teneur CO. Les teneurs PID, sont également relevées à intervalles donné.
De plus, une analyse des hydrocarbures et un suivi des teneurs des nutriments et un suivi de l’activité microbienne sont également réalisés.
Au sens de la présente demande “teneur PID“ désigne la mesure des teneurs en composés organiques volatils ou carbone organiques volatils à l’aide d’un détecteur de photoionisation.
Lors de cette étape un suivi régulier de la température est également réalisé. En effet, la température extérieure peut éventuellement avoir un impact sur l’activité de biodégradation.
Le suivi des teneurs en O 2 et CO 2 sur l’air extrait des cuves permet de suivre l’activité de biodégradation.
Les concentrations en hydrocarbures ont été mesurées par chromatographique en phase gazeuse, et selon les normes suivantes : Les fractions C10 – C12, C12 – C16, C16 – C21 et C21 – C35 selon la norme XP CEN ISO / TS 16558-2.
La fraction C35 – C40 selon la norme XP CEN ISO / TS 16558-2.
Les hydrocarbures totaux C10-C40 selon la norme NF EN ISO 16703.
On conduit également une analyse des microorganismes présents dans la terre, en recherchant certains biomarqueurs par criblage et quantification par les méthodes PCR de l’ADN et l’ARN des bactéries. Les résultats obtenus permettent de mettre en évidence la présence de biomarqueurs avec une faible diversité, 3 mécanismes de dégradation sur les quatre mécanismes décrits précédemment ont été identifiés :
A08 : hydroxylase de type AlkB, présente majoritairement chez certaines bactéries à Gram Positif, notamment du genre Prauserella qui permet la dégradation des HC C5 - C20 ;
D04 : monooxygénase de type Cyp153, retrouvée chez un large spectre d’hôtes dont Sphingopyxis qui permet la dégradation des HC C10 – C20 ;
F03 : monooxygénase de type LadA, identifiée notamment chez certaines bactéries du genre Mycobacterium qui permet la dégradation des HC C15 – C36.
Les résultats sont présentés dans le tableau 8 ci-dessous.
Chaque cuve a été remplie d’environ 1 700 kg de la préparation de terres correspondantes. La composition de chaque cuve est mesurée. Les valeurs obtenues sont données dans le Tableau 2 ci-dessous.
Analyse Unité Cuves 1a/1b/1c Cuve 1d Matière sèche %massique 82% 82% Carbone Organique Total (COT) mg/kg MS 24000 24 000 Azote Kjeldahl (NTK) mg/kg MS 700 786 Phosphore (P2O5) Olsen mg/kg 69 155 Potassium (K2O) échangeable mg/kg 144 266
La matière sèche a été mesurée par gravimétrie selon la norme NF ISO 11465.
L’azote Kjeldahl est mesuré par volumétrie selon la norme NF EN13342.
Le phosphore Olsen par spectrophotométrie UV/visible selon la norme MT-OLS
Le potassium a été mesurée par spectrométrie d’émission atomique plasmatique inductive couplée selon la norme NF X 31-108
Pendant toute la durée des essais, qui est de 78 jours, la température des terres est restée comprise entre 15 et 17 degrés. Les différents paramètres de fonctionnement sont décrits dans le Tableau 3 ci-dessous.
Paramètre Cuve1a Cuve 1b Cuve1c Cuve 1d Quantité de terre (m 3 ) 1 1 1 1 Quantité de substrat/paille (L) 0 0 100 100 Quantité d’engrais (kg) 0 0 0. 1 Débit injection air (m 3 /h) 0 0.12 – 0.18 0.12 – 0.21 0.14 – 0.67 Débit extraction air (m 3 /h) 0.07 – 0.12 0.12 – 0.19 0.07 – 0.12 0.07 – 0.27
Dans un mode de réalisation, l’ensemble des données spécifiques sont envoyées sur demande à la centrale ou à un élément du réseau. Dans un autre mode de réalisation, l’ensemble des données spécifiques peuvent être également envoyées à la centrale par l’élément, de lui-même, sans requête au préalable.
Quand toutes les réponses aux requêtes locales RRL ont été envoyées et traitées par les capteurs linéaires, chaque capteur linéaire 5001 à 5004 répond à la requête générale RRG envoyée par la centrale 8 (référencé RRG) dans le sens bouchon–centrale.
Quel que soit le mode de réalisation, la centrale 8 récupère l’intégralité des données spécifiques envoyées par les capteurs linéaires du réseau via la ou les différentes requêtes générales RG et créer une table afin de les organiser. Les identifiants uniques de chaque capteur linéaire sont stockés dans ladite table. Un numéro de registre modbus est ensuite attribué automatiquement à chaque capteur linéaire dans la table ainsi qu’une adresse de registre.
Quel que soit le mode de réalisation encore, la au moins une requête locale RL peut être envoyée à intervalle régulier. La au moins une requête locale est alors envoyée selon une période de temps et non à la demande de la centrale 8.
En est illustré un exemple de mode de réalisation de l'invention. Dans cet exemple, les différentes requêtes correspondent à des signaux d’interrogation. Les différentes réponses aux différentes requêtes correspondent à des signaux de réponse.
Dans cet exemple, chacune de ces dérivations sont situées au niveau de l'un des connecteurs d'un capteur linéaire. Le connecteur 4302 contient ainsi une dérivation B1N2, le connecteur 4303 contient une dérivation B1N3, et le connecteur 4306 contient une dérivation B1N6.
Au sein d'un capteur linéaire, chacune des dérivations est fonctionnellement connectée au module de communication 410 du capteur linéaire, qui lui transmet les signaux d'interrogation E1, E2 des différentes requêtes générales et locales RG, RL qu'il reçoit, en plus de les transmettre au capteur linéaire adjacent. La dérivation est agencée pour transmettre le signal d'interrogation vers un capteur linéaire dérivé par l'intermédiaire d’une boite de dérivation.
Ainsi, la boucle B1 (dite primaire, ou de rang 1) porte une dérivation dite simple B1N2, muni d'une première boite de dérivation 821 sur laquelle est connectée l'une des extrémités d'une boucle secondaire B2 (ou de rang 2).
La boucle B1 (dite primaire, ou de rang 1) porte une deuxième dérivation dite simple B1N3, muni d'une première boite de dérivation 822 sur laquelle est connectée l'une des extrémités de la boucle secondaire B2 (ou de rang 2).
De manière connue, des machines électriques sont embarquées dans des aéronefs, tels que les hélicoptères, pour fournir un couple, par exemple pour la propulsion de l’aéronef (fonctionnement moteur), ou pour générer de l’énergie électrique (fonctionnement générateur). Les machines électriques usuellement utilisées dans les aéronefs à propulsion électrique et ceux d’architecture hybride thermique/électrique sont de type synchrone à aimants permanents du fait de leur densité massique de puissance élevée, ce qui permet de limiter la masse embarquée de l’aéronef.
Il est représenté de manière schématique sur la un exemple de machine synchrone à aimants permanents 300 embarquée dans un hélicoptère. De manière connue, une machine synchrone à aimants permanents 300 comprend un stator 100, monté sur un élément de carter de l’aéronef, et un rotor 200, monté mobile en rotation en vis-à-vis du stator 100. Dans cet exemple, la machine synchrone à aimants permanents 300 est de type à flux radial, c’est-à-dire que le rotor 200 comprend une forme cylindrique et le stator 100 s’étend de manière annulaire extérieurement autour du rotor 200.