INPI-France/Brevets-Francais-2024-Chunked huggingface dataset:
La phase comprenant un sel de lithium est préparée selon la méthodologie décrite précédemment : d u polymère PEO de masse molaire 100.000g/mole et du LiTFSI (0.33g par g de PEO) sont dissous dans de l’acétonitrile (quantité correspondant à 5 fois le volume de PEO/LiTFSI environ) et de l’eau (1 fois le volume de PEO/LITFSI environ). L’ensemble est agité à l’aide d’un mélangeur à pales à 50°C pendant 1h. Puis on rajoute 0.4g de PC par g de PEO, le tout étant mélangé pendant 5min.
La phase ne contenant pas de lithium est constituée de PTFE pur (poudre de 6µm de Merck). 20% de cette poudre par rapport à la masse totale de substrat est rajoutée dans le mélange précédent , l’ensemble étant homogénéis é dans le même mélangeur pendant 15min.
Le mélange est ensuite versé dans des boites de pétri en téflon et évaporé à température ambiante pendant une journée.
Exemple de préparation de substrats à base d’électrolyte inorganique :
Le substrat est préparé à partir de poudre d’électrolyte sulfure de composition Li 6 PS 5 Cl selon le procédé décrit dans l’article suivant :
// Does not represent forecasted practical case ; detection criteria stated below not correct ; proper criteria not easy de define ; study case consequently abandonned
// // Study case (unlikely to happen) : neutral and 1 phase "quasi-disconnected" (impedant lines) (other 2 phases still connected)
// if (NeutralConnectStatus = UNKNOWN)
// for i = 1 to 3
// j = i+1 %3
// k = i+2 %3
// if ((0 Aref) and (A[k]>Aref)) // if ((0+Amargin Aref+Amargin) and (A[k]>Aref+Amargin))
// PhaseConnectStatus[i] = DISCONNECTED
// PhaseConnectStatus[j] = CONNECTED
(7) selon le rapport molaire de l’élément cobalt sur l’élément lithium de 1:(1,2-1,4), mélanger le matériau précurseur avec au moins l’un parmi le carbonate de lithium et l’hydroxyde de lithium, puis chauffer le mélange sous un gaz inerte avec une vitesse de chauffage de 5-10°C/min et un gradient de chauffage de la température ambiante à 700-850°C, puis introduire de l’air ou de l’oxygène à la place, maintenir la température pendant 12-18h, puis pulvériser et en tamiser le mélange résultant, et éliminer le fer du mélange pour obtenir un matériau d’électrode positive d’oxyde de lithium-cobalt dopé au cuivre.
La présente invention fournit un matériau d’électrode positive, qui est préparé par le procédé mentionné ci-dessus.
De préférence, la capacité de décharge du matériau d’électrode positive n’est pas inférieure à 219 mAh/g, par exemple 219,4 mAh/g.
De préférence, le taux de rétention de capacité après 600 cycles du matériau d’électrode positive n’est pas inférieur à 84%, par exemple 84,6%.
La présente invention fournit une utilisation du matériau d’électrode positive mentionné ci-dessus dans une batterie au lithium-ion.
Dans la présente invention, un sel mélangé de cobalt-cuivre, de l’urée et une source de carbone sont soumis à une réaction hydrothermique dans une cuve de réaction pour obtenir un précurseur d’oxyde de lithium-cobalt dopé au cuivre, qui est ensuite mélangé et calciné avec une source de lithium pour préparer un matériau d’électrode positive dopé au cuivre. Étant donné que le précurseur d’oxyde de lithium-cobalt dopé au cuivre est dopé avec un élément cuivre, lorsqu’il est préparé en un matériau d’électrode positive, la capacité de décharge et la stabilité de cycle du matériau d’électrode positive sous haute tension peuvent être encore améliorées, de sorte que la capacité de décharge du matériau d’électrode positive soit supérieure à 219,4 mAh/g et le taux de rétention de capacité après 600 cycles soit supérieur à 84,6%. Le principe de réaction de celui-ci est le suivant :
Au cours de la réaction hydrothermale :
CO(NH 2 ) 2 +H 2 O→2NH 3 +CO 2
NH 3 •H 2 O→NH 4 + +OH -
CO 2 +H 2 O→CO 3 2- +2H +
Co 2+ +(1-0,5y)CO 3 2- +yOH - →Co(OH) y (CO 3 ) 1-0,5y , où y＜2.
Les ions cuivre sont complexés avec de l’urée et mis à réagir avec une source de carbone (telle que le glucose) dans une réaction redox :
{Cu[CO(NH 2 ) 2 ] 4 } 2+ +CH 2 OH(CHOH) 4 CHO→
CH 2 OH(CHOH) 4 COOH+Cu 2 O+2H 2 O+4CO(NH 2 ) 2
CH 2 OH(CHOH) 4 COOH+NH 3 •H 2 O→CH 2 OH(CHOH) 4 COONH 4 +H 2 O.
EVR1 : indicateur visuel d’erreur
POS1 : ensemble de postures caractéristiques
POS1R : ensemble de postures de référence
ERR1 : premier indicateur d’erreur
SEQ 1 : première séquence cinématique
COMP1, COMP2 : comparaisons de l’indicateur d’erreur avec la valeur seuil
ANG 1 : angle mesuré entre deux segments
P 1 : point du squelette
100 : système d’assistance à la réalisation d’exercices physiques
110 : dispositif optique
120 : interface utilisateur
121 : dispositif d’entrée de l’interface utilisateur
122 : dispositif de sortie de l’interface utilisateur
130 : premier calculateur
131 : module de traitement de données
132 : mémoire
Les algorithmes d’apprentissage peuvent généralement être divisés en grandes catégories telles que l'apprentissage supervisé, l'apprentissage non supervisé et l'apprentissage par renforcement. L'apprentissage supervisé consiste à présenter à un algorithme d'apprentissage automatique des données d'entraînement constituées d'entrées et de sorties étiquetées par des évaluateurs, l'objectif étant d'entraîner l'algorithme d'apprentissage automatique de manière à ce qu'il apprenne une règle générale de correspondance entre les entrées et les sorties. L'apprentissage non supervisé consiste à présenter à l'algorithme d'apprentissage automatique des données non étiquetées, l'objectif étant que l'algorithme d'apprentissage automatique trouve une structure ou des modèles cachés dans les données. L'apprentissage par renforcement implique qu'un algorithme évolue dans un environnement dynamique, guidé uniquement par un renforcement positif ou négatif.
Les modèles utilisés par les algorithmes d’apprentissage comprennent les réseaux neuronaux (y compris par apprentissage profond ou « deep learning »), les arbres de décision, les machines à vecteurs de support, les réseaux bayésiens et les algorithmes génétiques.
Les réseaux neuronaux, également connus sous le nom de réseaux neuronaux artificiels, sont une classe de modèles non linéaires établissant une correspondance entre les entrées et les sorties et composés de couches qui peuvent potentiellement apprendre des représentations utiles pour prédire les sorties. Les réseaux neuronaux sont généralement organisés en couches, composées d'un certain nombre de nœuds interconnectés qui contiennent des fonctions d'activation. Les modèles peuvent être présentés au réseau via une couche d'entrée connectée aux couches cachées, et le traitement peut être effectué via les connexions pondérées des nœuds. La réponse est ensuite fournie par une couche de sortie connectée aux couches cachées.
Un perceptron multicouche est une classe de réseaux neuronaux artificiels à action directe. Un perceptron multicouche se compose d'au moins trois couches de nœuds : une couche d'entrée, une couche cachée et une couche de sortie. À l'exception des nœuds d'entrée, chaque nœud est un neurone qui utilise une fonction d'activation non linéaire. Un perceptron multicouche utilise une technique d'apprentissage supervisé appelée rétropropagation pour la formation. Un perceptron multicouche peut distinguer des données qui ne sont pas linéairement séparables.
Un réseau neuronal convolutif est un réseau neuronal qui est une version régularisée d'un perceptron multicouche. Un réseau neuronal convolutif utilise la convolution à la place de la multiplication matricielle générale dans au moins une couche.
Un réseau neuronal récurrent est un réseau neuronal où les connexions entre les nœuds forment un graphe dirigé le long d'une séquence temporelle. Cela lui permet de présenter un comportement dynamique temporel. Chaque nœud d'une couche donnée est relié par une connexion dirigée (unidirectionnelle) à chaque autre nœud de la couche suivante. Chaque nœud (neurone) a une activation à valeur réelle variant dans le temps. Chaque connexion (synapse) a un poids réel modifiable. Les nœuds sont soit des nœuds d'entrée (recevant des données de l'extérieur du réseau), soit des nœuds de sortie (produisant des résultats), soit des nœuds cachés (qui modifient les données en cours de route entre l'entrée et la sortie).
Dans la description suivante, chaque fonction apprenante mentionnée fait référence à une fonction déterminée par un algorithme d’apprentissage.
La est un logigramme représentant les étapes de la méthode selon l’invention.
Une première étape de la méthode comprend une acquisition ACQU1 d’une pluralité de premières images IM1 d’un premier individu. La pluralité de premières images représente une séquence de premières images IM1 du premier individu. La séquence de premières images comporte la pluralité de premières images IM1. Les premières images sont acquises successivement afin de représenter l’individu tout au long d’un mouvement qu’il effectue. La pluralité de premières images IM1 correspondant à l’individu en train de réaliser un mouvement ou un exercice physique ou un geste caractéristique d’une manipulation d’un objet dans le monde professionnel. La pluralité de premières images peut comporter un champ de vue dans lequel est présent l’utilisateur, mais dans lequel peuvent aussi être présents d’autres éléments, tels que du mobilier, d’autres personnes, des animaux domestiques.
Les étapes suivantes de la méthode sont mises en œuvre par ordinateur.
La méthode comporte ensuite une étape de traitement TRAI1 des premières images IM1 de la séquence de premières images. Cette étape de traitement comprend une extraction automatique d’une zone utile du corps du premier individu. Par zone utile du corps du premier individu, on entend une extraction de la zone dans laquelle se situe le premier individu. Cette extraction permet d’isoler les zones du champ de l’image occupées par le premier individu des autres éléments qui peuvent apparaître dans chaque image de la pluralité de premières images IM1. De cette manière, les étapes suivantes du procédé pourront être effectuées sur un champ qui ne comprend pas d’autres éléments qui pourraient perturber une analyse de l’image. De tels éléments peuvent être d’autres individus, du mobilier se trouvant dans la pièce dans laquelle le premier individu effectue son exercice ou un geste caractéristique d’une manipulation d’un objet, des animaux de compagnie, ou autre. L’extraction de la zone utile sur chaque image de la séquence de premières images IM1 permet de générer une séquence de secondes images IM2. Selon un mode de réalisation, l’extraction de la zone utile est réalisée par analyse de l’image pour extraire un squelette de l’individu. Un cadrage est ensuite réalisé autour du squelette de l’individu par apposition d’un cadre rectangulaire circonscrit audit squelette. Une fois le cadre rectangulaire défini, l’algorithme suit les mouvements et les changements de position et d’orientation de l’utilisateur afin de mettre à jour la position et la taille dudit cadre rectangulaire à chaque image de la pluralité de premières images IM1. Avantageusement, cette méthode permet de toujours centrer l’utilisateur dans chaque image de la pluralité de secondes images IM2. Selon un exemple, on utilise un algorithme appelé « HOURGLASS » et/ou un algorithme appelé « MlKit » pour effectuer l’extraction de squelette. Selon un mode de réalisation, l’algorithme de squelettisation pour l’extraction de la zone utile effectue une squelettisation comportant 17 points sur ledit squelette généré. Une telle génération d’un squelette en 17 points est avantageusement rapide et peu couteuse en ressources informatiques pour le calcul.
La méthode comporte ensuite une étape d’identification d’un type de mouvement physique mettant en œuvre une première fonction d’apprentissage CCN1. La première fonction d’apprentissage CCN1 reçoit en entrée les secondes images IM2. La fonction d’apprentissage attribue une première classe C1 de mouvement à la séquence de deuxièmes images IM2. La première classe de mouvement C1 appartient à une pluralité de classe de mouvement Ci. La pluralité de classes de mouvement Ci correspond à l’ensemble des mouvements pris en compte par la méthode selon l’invention. Cette étape de la méthode permet de déterminer le type d’exercice qui est effectué à partir de la pluralité d’images acquises. Alternativement, il peut s’agir d’un type de geste de manipulation.
La méthode comporte ensuite une étape de première génération GEN1 d’au moins un premier squelette SQ1 de l’individu. Préférentiellement, cette étape comprend la génération d’une séquence de premiers squelettes SQ 1 . Cette génération du premier squelette SQ1 est effectuée à partir d’un algorithme de squelettisation à partir de la séquence de deuxièmes images IM2. En d’autres termes, l’algorithme de squelettisation traite la séquence de deuxièmes images IM2 afin d’extraire la séquence de premiers squelettes SQ1 de l’individu. Le premier squelette SQ1 comporte un ensemble de points caractéristiques du corps de l’individu apparaissant sur la séquence de deuxièmes images IM2. Par points caractéristiques, on entend des points qui correspondent à des zones spécifiques prédéterminées de l’anatomie de l’individu. Par exemple, le premier squelette SQ1 peut comprendre des points qui correspondent à des articulations de l’individu, tels des genoux, des coudes, des épaules. Il peut également comprendre des points correspondant par exemple au centre de gravité de l’individu, c’est-à-dire au niveau du nombril de celui-ci.
Selon un mode de réalisation, l’algorithme de squelettisation comprend un modèle cinématique renvoyant le premier squelette SQ1 en deux dimensions ou en trois dimensions. Selon un mode de réalisation, l’algorithme de squelettisation utilise un modèle planaire. Le modèle planaire permet de délimiter les contours d’une zone du corps de l’utilisateur. Selon un mode de réalisation, l’algorithme de squelettisation utilise un modèle volumétrique dans lequel qui fournit un squelette sous forme de formes géométriques représentant les parties du corps de l’utilisateur. Selon un mode de réalisation, on utilise un algorithme appelé « HOURGLASS » et/ou un algorithme appelé « MlKit » pour effectuer l’extraction de squelette. Selon un mode de réalisation, un algorithme appelé « Pixie » et/ou un algorithme appelé « OpenPose » peut être utilisé.
Selon un mode de réalisation, lors de l’étape de première génération d’un squelette SQ 1 , l’algorithme de squelettisation effectue une squelettisation effectue une squelettisation comportant 33 points sur ledit squelette généré. Une telle génération d’un squelette en 33 points est avantageusement rapide et peu couteuse en ressources informatiques pour le calcul. Elle permet de plus d’avoir une précision et une définition du squelette suffisante.
La méthode comporte ensuite une étape de deuxième génération GEN2 d’un ensemble de postures caractéristiques POS1 de la première classe de mouvement C1. Cette génération GEN2 est effectuée par deuxième algorithme ALG2 à partir du premier squelette SQ1 de l’individu. Cette génération permet d’obtenir l’ensemble de postures caractéristiques POS1 qui est caractéristique de la première classe de mouvement C1. En d’autres termes, la méthode sélectionne des postures importantes dans l’exécution du mouvement physique par l’individu à partir du premier squelette SQ1 au cours dudit mouvement.
Exemple 5 : Stabilité thermique et comportement au vieillissement d’un liant biosourcé selon l’invention
Compositions testées Pour cet essai, la Demanderesse a préparé une composition de liant biosourcé Ex.31 présentant la formulation illustrée en tableau 6 ci-dessous. En particulier, les conditions opératoires de la réaction de maléinisation du premier composé sont mentionnés dans ce tableau 6 et le mode de réalisation suivi est identique à celui mentionné à l’Exemple 1. Par ailleurs, le liant a été préparé en mélangeant l’huile alimentaire usagée ayant subi une réaction de maléinisation avec l’agent structurant (l’Ethocel®STD 45) et l’huile alimentaire usagée à 150°C pendant 15 minutes à l’aide d’un agitateur en croix à 1000 tr/min.
Premier composé Huile alimentaire usagée maléinisée et/ou soufflée Agent structurant Ethocel® Deuxième composé Huile alimentaire usagée Conditions opératoires Masse (%) Masse (%) Masse (%) Eq.anh. maléique Tps (h) T(°C) Mw (g/mol) Ex.31 1.1 2 150 85 15% 0%
Ce liant Ex.31 a été par la suite comparé aux spécifications d’un bitume de grade 70/100 selon la norme EN 12591.
Résultats - Tableau 7
Les résultats sont montrés dans le tableau 7 ci-dessous. Le liant frais signifie que le liant a été testé sans subir de protocole de vieillissement accéléré de type RTFOT ou PAV.
Ex.31 (invention) Spécifications du bitume 70/100 (EN12591) Liant frais Pénétrabilité P1 à 25°C (1/10 ème mm) mesurée selon la norme NF EN 1426 (2018) 113 70-100 Température de ramollissement TBA 1 (°C) mesurée (norme NF EN 1427) 56,2 43-51 Perte de masse à 150°C (%) (analyse thermogravimétrique identique à celle décrite à l’Exemple 2) 5,0 (après 3 heures) - Après l’essai RTFOT (Rolling Thin Film Oven Test) (EN 12607-1) Pénétrabilité P2 à 25°C (1/10 ème mm) mesurée selon la norme NF EN 1426 (2018 69 - Température de ramollissement TBA 2 (°C) mesurée (norme NF EN 1427) 74,2 - Pénétrabilité restante P2-P1 (%) 61 ≥ 46 TB2-TB1 18 ≤ 9 Perte de masse à 150°C (%) (analyse thermogravimétrique identique à celle décrite à l’Exemple 2) 4,6 ≤ 0,8
Ce tableau 7 montre que le liant selon l’invention Ex.31 présente des caractéristiques techniques qui se rapprochent de celles d’un bitume 70/100. Cependant, le liant selon l’invention ne peut pas être complètement comparé aux spécifications conventionnelles des bitumes qui requièrent des températures élevées, notamment pour l’essai normalisé RTFOT (essai trop sévère par rapport à ce qui devrait être appliquée pour le liant biosourcé selon l’invention). En effet, tel que mentionné à l’exemple 3 ci-dessus, l’agent structurant utilisé dans cet exemple 5, l’Ethocel®STD 45, se dégrade à des températures supérieures à 180°C. Il est préférable d’appliquer des températures allant de 130°C à 150°C.
Exemple 6 : Formulation d’une composition d’enrobé selon l’invention et évaluation des performances
Compositions testées Pour cet essai, la composition de liant biosourcé Ex.31 a été testée. Le liant de l’Ex.31 présente la même composition que celle indiquée à l’Exemple 5 ci-dessus (cf. : tableau 6). En particulier, le liant de l’Ex.31 (20 kg) a été préparé « en batch » en mélangeant l’huile alimentaire usagée ayant subi une réaction de maléinisation avec l’agent structurant et l’huile alimentaire usagée à 150°C pendant 15 minutes dans un réacteur pendant 2h sous agitation mécanique entre 300 et 600 tr/min. Aucune gélification du mélange de 20 kg n’est observée en comparaison avec ce qui a pu être observé à plus petite échelle.
Une composition d’enrobé selon l’invention (EX.34) a ensuite été préparée et comparée à une composition d’enrobé classique à base de bitume routier conventionnel de type 35/50.
Résultats Les compositions testées ainsi que les résultats obtenus sont illustrées sur le tableau 8.
Composés Composition d’enrobé selon l’invention Composition d’enrobé comparative Spécifications bitume NF EN 13108-1 Liant - Liant de l’Ex.31 5,6% 0% - bitume 35/50 0% 5,60% Granulat - Fillers ≤ 63 µm 1% - sables 0/2 mm 31% - gravillons 2/6,3mm 17% - gravillons 6,3/10 45,4% TOTAL 100% RESULTATS - sensibilité à l’eau NF EN 12697-12-méthode B : i/C (%) 81,0% ≥ 70% - Résistance déformation permanente NF EN 12697-22+a1 * profondeur d’ornière en % à 30000 cycles et à 60°C * Pourcentage de vides moyen des éprouvettes 2,3% - 2,7 7,3 ≤ 5% 5-8%
Les résultats d’essais de résistance à l’orniérage indiquent que l’enrobé selon l’invention formulée avec le liant biosourcé de l’Ex.31 donne une résistance à l’orniérage de 2,3% à 30 000 cycles contre 2,7% à 30 000 cycles avec un bitume conventionnel 35/50.
Le liant biosourcé selon l’invention correspond ainsi aux attentes techniques en termes de résistance à l’orniérage pour un enrobé destiné à la fabrication de construction routière et/ou de génie civile.
Exemple 7 : Evaluation des impacts environnementaux potentiels par Analyse du Cycle de Vie (ACV)
Par ailleurs, le troisième conduit axial 270A a, l’exemple représenté, une section radiale pleine. Ici, il s’étend au centre des premier et deuxième conduits axiaux 265A, 267A.
Chaque troisième orifice radial 270B a une extension radiale suivant une direction radiale orthogonale à l’axe X. Dans l’exemple représenté, chaque troisième orifice radial 270B est en particulier rectiligne suivant une direction radiale. En variante (non représentée), au moins un troisième orifice radial 270B est courbe et/ou a également une extension axiale parallèlement à l’axe X.
Chaque troisième orifice radial 270B est ici disposé axialement en amont des premiers et deuxièmes orifices radiaux 265B, 267B.
La troisième gorge circonférentielle 270C s’étend parallèlement à un plan radial orthogonal à l’axe X. Elle est ici disposée axialement en amont des première et deuxième gorges circonférentielles 265C, 267C.
Chaque troisième conduit radial 270D a une extension radiale suivant une direction radiale orthogonale à l’axe X. Dans l’exemple représenté, chaque troisième conduit radial 270D est en particulier rectiligne suivant une direction radiale. En variante (non représentée), au moins un troisième conduit radial 270D est courbe et a également une extension axiale parallèlement à l’axe X et/ou une extension circonférentielle suivant une direction orthogonale à l’axe X et à la direction radiale.
Chaque troisième conduit radial 270D est ici disposé axialement en amont des premiers et deuxièmes orifices radiaux 265D, 267D.
Le troisième canal d’alimentation 271 s’étend depuis une sortie des troisièmes conduits radiaux 266D jusqu’à une entrée de la chambre de contrebalancement 254. Dans l’exemple représenté, il comprend une portion axiale rectiligne s’étendant sensiblement parallèlement à l’axe X vers l’amont depuis la sortie des troisièmes conduits radiaux 266D jusqu’à une extrémité de ladite portion et une portion radiale rectiligne s’étendant sensiblement orthogonalement à l’axe X depuis l’extrémité amont de la portion axiale jusqu’à l’entrée de la chambre de contrebalancement 254.
De retour à la , le palier de guidage 257 a un diamètre externe inférieur à un diamètre interne du palier de guidage 53 du rotor de soufflante 54. Il est disposé en amont du réducteur et est en particulier logé dans le logement 82 délimité par le socle 80.
Le palier de guidage 257 est ainsi entouré, au moins pour partie, par le vérin de commande 74. En particulier, le vérin de commande 74 s’étend suivant l’axe X autour de plus de la moitié, avantageusement autour de plus des trois-quarts, du palier de transfert de fluide 257. Pour arriver à cette mesure, on prend en considération les extrémités axiales du vérin de commande 74 et du palier de guidage 257, celles-ci étant définies comme suit : pour le vérin de commande 74, ses extrémités axiales sont constituées par les limites de course de la partie mobile 102 ; pour le palier de guidage 257, ses extrémité axiales sont constituées par les limites au-delà desquelles le rotor 259 et le stator 258 ne coexistent plus (c’est-à-dire que, partant du centre du palier de guidage, la première extrémité axiale du rotor 259 ou du stator 258 rencontrée délimite une extrémité axiale du palier de guidage 257).
Le corps 210 de la carte à puce 200 comprend entre les couches externes dudit corps un substrat de renfort (non visible dans la ) comprenant un élément de renfort.
Comme déjà indiqué, la fonction de l’élément de renfort est d’augmenter la résistance mécanique et la durabilité du corps de la carte à puce vis-à-vis de contraintes mécaniques telles que les torsions et flexions, et de ne pas impacter le fonctionnement de la carte à puce en cas de cassure.
La représente de manière schématique un exemple de substrat de renfort 250 de la carte à puce 200 de la .
Le substrat de renfort 250 est par exemple formé d’une feuille configurée pour être laminée avec au moins une autre couche pour former un corps de carte. Il comporte une face supérieure 256. La face supérieure 256 est considérée comme plane.