INPI-France/Brevets-Francais-2024-Chunked huggingface dataset:
La présente invention vise précisément à proposer des électrodes utiles comme électrodes de référence dans des cellules de systèmes de stockage ou générateurs électrochimiques, tels que des batteries métal-ion, des batteries lithium-soufre, des batteries lithium-air ou encore des supercondensateurs.
Les inventeurs ont ainsi découvert qu’il est possible de mettre en œuvre une électrode formée à partir d’une électrode à base de matériau(x) électro-actif(s) organique(s) de type N et dont la réaction rédox associée présente un potentiel électrochimique constant.
Plus particulièrement, l’invention concerne, selon un premier de ses aspects, l’utilisation, à titre d’électrode de référence dans une cellule d’un système de stockage électrochimique, d’une électrode à base d’un ou plusieurs matériaux organiques électro-actifs de type N, dont la réaction rédox associée présente un potentiel électrochimique constant ; le ou lesdits matériaux organiques de type N étant présents sous une forme partiellement réduite chargée négativement, avec une compensation de charge par au moins un cation.
Une électrode de référence telle que définie ci-dessus, à base du ou desdits matériaux organiques de type N à l’état partiellement réduit, chargé négativement, avec insertions de cations, est désignée plus simplement dans la suite du texte sous l’appellation « électrode de référence selon l’invention ».
Les matériaux de type N considérés selon l’invention peuvent être plus particulièrement choisis parmi des composés, en particulier des molécules, oligomères ou polymères, porteurs de fonctions rédox choisies parmi : - des fonctions azoïques conjuguées (-N=N-) tel que l’azobenzène ou l’un de ses dérivés, - des fonctions disulfures (-S-S-) tels que les diphényldisulfures, le tétrathionapthtalène, le poly(2,5-dimercapto-1,3,4-thiadiazole), le poly(5,8-dihydro-1H,4H-2,3,6,7-tétrathia-anthracène) ; et - des fonctions carbonyles conjuguées, en particulier contenues au sein de structures quinonoïdes, comme par exemple l’anthraquinone ; de structures anhydrides comme par exemple l’anhydride pyromellitique, de structures dimides comme par exemple le dimide du pérylène ; ou de structures carboxylates comme par exemple le tétracarboxylate de pérylène.
Comme décrit dans la suite du texte, l’électrode de référence mise en œuvre selon l’invention peut être par exemple à base du tétracarboxylate de pérylène, également noté PTCLi 4 .
Des matériaux électroactifs organiques de type N [2] ont déjà été proposés pour leur mise en œuvre comme matériaux actifs d’électrodes organiques dans des systèmes de stockage électrochimique. Par exemple, la publication [3] présente une étude approfondie du PTCLi 4 et propose la préparation d’électrodes composites aux performances électrochimiques optimisées en combinant le PTCLi 4 avec des nanotubes de carbone et des liants dépourvus de fluor.
En revanche, à la connaissance des inventeurs, il n’a jamais été proposé de former une électrode de référence à partir de ces électrodes organiques.
Comme évoqué précédemment, une électrode de référence est définie comme étant une électrode possédant un potentiel électrochimique stable et connu, permettant avantageusement de servir de point de référence pour mesurer indépendamment le potentiel des électrodes positive et négative dans une cellule électrochimique.
Comme détaillé dans la suite du texte, une électrode de référence selon l’invention peut être obtenue, préalablement à son utilisation dans ladite cellule du système de stockage électrochimique ou générateur électrochimique, à partir d’une électrode à base du ou desdits matériaux organiques de type N, par réduction partielle du ou desdits matériaux organiques de type N avec une compensation des charges négatives crées lors de l’oxydation par insertion de cations, permettant d’obtenir le potentiel électrochimique constant (autrement dit, le plateau de potentiel).
L’électrode de référence peut être mise en œuvre pour divers systèmes de stockage électrochimique ou générateurs électrochimiques, et notamment pour des batteries métal-ion, notamment des batteries sodium-ion, lithium-ion, potassium-ion, magnésium-ion ; des batteries lithium-soufre ou lithium-air ; et supercondensateurs.
L’invention concerne encore, selon un autre de ses aspects, une cellule d’un système de stockage électrochimique ou générateur électrochimique, comportant trois électrodes : - une électrode positive ; - une électrode négative ; et - une électrode de référence selon l’invention.
Ainsi, l’invention met en œuvre un système à trois électrodes, les électrodes positive et négative de la cellule du système de stockage électrochimique et, en outre, une électrode de référence selon l’invention à base de matériau(x) organique(s) de type N.
A titre d’exemple, comme illustré dans les exemples qui suivent, l’électrode de référence peut être mise en œuvre dans une cellule d’une batterie lithium-ion.
Ainsi, dans certains modes de réalisation, le procédé 200 peut comprendre une étape 220 de caractérisation du contenu, et une vérification 221 que les caractéristiques du contenu correspondent à au moins une caractéristique de contenu pour laquelle les notifications doivent être limitées, la limitation à l’étape 230 n’étant activée que dans ce cas. Dans le cas contraire, aucune limitation n’est appliquée, jusqu’à une prochaine étape 210 de détection d’accès d’un contenu.
Selon les modes de réalisation, la caractérisation du contenu peut s’effectuer en une fois, par exemple à l’ouverture du contenu, ou bien plusieurs fois.
Une caractérisation unique du contenu permet par exemple de caractériser lors de son ouverture et pour toute son utilisation un contenu tel qu’un mail, un texte, ou un contenu multimédia court.
Une caractérisation effectuée plusieurs fois permet d’adapter la caractérisation du contenu, et la limitation des notifications, à un contenu dont les caractéristiques sont susceptibles d’évoluer dans le temps. Par exemple, la caractérisation peut s’effectuer en temps réel / à intervalle réguliers sur un fichier audio / vidéo en cours de lecture, ou un flux audio / vidéo, à un dialogue en temps réel, dont les caractéristiques de complexité peuvent varier dans le temps, etc… Ceci permet donc d’adapter la limitation des notifications aux variations des caractéristiques du contenu.
Bien entendu, ces exemples de liens entre les caractéristiques du contenu et la limitation sont fournis à titre d’exemples non limitatifs uniquement, et le conditionnement de la limitation à la caractérisation peut s’appliquer à tout type de caractéristique, ou combinaison de caractéristiques. Par exemple, la limitation peut n’être effectuée que pour un contenu textuel particulièrement complexe et long.
De tels modes de réalisation, peuvent par exemple aider à ne limiter les notifications que pour les contenus nécessitant une attention particulière pour un utilisateur donné.
La montre un deuxième exemple du procédé selon certains modes de réalisation.
Le procédé 300 comprend l’étape 230, et, de manière optionnelle, l’étape 210 du procédé 200
Dans certains modes de réalisation de l’invention, ladite limitation peut être mise en œuvre pendant une durée tenant compte dudit contenu consommé.
A cet effet, dans l’exemple de la , le procédé 300 peut comprendre une étape 320 d’obtention (par exemple de calcul ou d’estimation) d’une durée de limitation, tenant compte par exemple notamment du contenu, et une mise en œuvre de l’étape 230 de limitation est pendant la durée de limitation obtenue (sauf fin de la consommation du contenu).
Les notifications peuvent ainsi être limitées pendant la durée estimée. Dans des exemples où la limitation d’une notification comprend un différé de la notification, la notification différée peut être rendue, sous sa forme initiale ou sous une forme altérée, à l’issue de la durée de limitation telle qu’obtenue à l’étape 320.
Dit autrement, dans certains modes de réalisation de l’invention, la prise en compte du contenu consommé peut aider à déterminer (obtenir) une durée de limitation, qui peut par exemple correspondre à une durée estimée de consommation du contenu. Cette durée peut être estimée à partir du contenu lui-même.
Par exemple, la durée peut correspondre à : une durée d’un fichier multimédia. par exemple, à l’ouverture d’un fichier multimédia, la durée de consommation du contenu, et donc la durée pendant laquelle les notifications doivent être limitées, peut être estimée comme étant la durée du fichier. La durée du fichier peut par exemple être identifiée dans les métadonnées d’un fichier multimédia, ou évaluée pour un fichier texte en fonction d’un nombre de mots et/ou de caractères ; une durée d’une séquence d’un fichier multimédia. Par exemple, dans le cas d’un fichier vidéo, la durée de limitation des notifications peut correspondre à la durée du fichier moins la durée du générique de fin. Le générique de fin peut être détecté si le fichier comprend des chapitres, ou à l’aide d’un détecteur de texte dans la vidéo ; une longueur d’un texte. Dans ce cas, on estime une durée de lecture du texte par un utilisateur en fonction de sa longueur. La durée de lecture du texte peut par exemple être déterminée en fonction d’une vitesse estimée de lecture du texte par l’utilisateur, qui peut être une vitesse prédéfinie, ou une vitesse associée à l’utilisateur, par exemple lors d’une phase de calibrage. La vitesse peut également être estimée selon un ou plusieurs paramètres pouvant comprendre une vitesse de base, une richesse sémantique d’un texte (un texte plus complexe étant considéré comme plus long à lire), un état de fatigue, stress ou concentration d’un utilisateur pouvant par exemple être estimé par le biais de mesures de capteurs physiologiques, etc. ; une combinaison des exemples ci-dessus.
Ces exemples sont fournis à titre d’exemple non limitatifs uniquement. De manière plus générale, toute durée de consommation associée à un contenu consommée (en particulier une durée estimée directement à partir du contenu lui-même) peut être utilisée dans ce cadre.
De tels modes de réalisation, peuvent par exemple aider à ne limiter les notifications que durant la durée pendant laquelle le fichier sera probablement consommé.
Dans certains modes de réalisation de l’invention, la durée de limitation est au moins fonction de la taille du contenu.
Dans ce qui suit, le réservoir 1 considéré comme récemment rempli sera également assimilé à un réservoir récemment exposé en plein soleil ou dans un milieu relativement chaud ou encore à un réservoir en cours d’un remplissage à chaud. Le réservoir considéré comme récemment soutiré sera également assimilé à un réservoir récemment exposé dans un milieu relativement froid ou un réservoir en cours d’un remplissage à froid.
Le réservoir considéré comme récemment rempli et le réservoir considéré comme récemment soutiré sont des réservoirs virtuels modélisés qui peuvent être identiques ou non. Dans le second cas, le réservoir considéré comme récemment soutiré peut notamment présenter un rapport surface/volume supérieur à celui du réservoir considéré comme récemment rempli, ce qui le rend plus apte à évacuer la chaleur et à se refroidir.
De façon avantageuse, la première température initiale Tini_1 du réservoir est comprise dans une plage de températures hautes ayant une borne inférieure déterminée TLgas_min_1 supérieure ou égale à la température ambiante et une borne supérieure TLgas_max_1 correspondant à un maximum de limite de température déterminé. L’évolution de la borne inférieure TLgas_min_1 en fonction de la température ambiante du dispositif de remplissage est donnée par une courbe “Thotsoak” (voir ) issue par exemple de préconisations de la SAE relatives au remplissage d’un réservoir chaud. La borne supérieure TLgasmax_1 est fixée par exemple à 85°C. Cette valeur tient compte des propriétés thermophysiques du réservoir.
De façon avantageuse, la seconde température initiale Tini_2 du réservoir est comprise dans une plage de températures basses ayant une borne supérieure déterminée TLgas_max_2 inférieure ou égale à la température ambiante Tamb et une borne inférieure TLgas_min_2 correspondant à un minimum de limite de température déterminé, par exemple comprise entre zéro et -5°C. En particulier, la borne supérieure TLgas_max_2 est fonction de la température ambiante et suit une courbe “Tcoldsoak” (voir ) issue par exemple de préconisations de la SAE relatives à un remplissage d’un réservoir froid.
De façon avantageuse, la valeur limite de température (respectivement la valeur limite de masse volumique) est une valeur fixe déterminée ou une valeur donnée par une courbe “TPgasmax” de température de référence (respectivement une courbe de masse volumique de référence). En particulier, la courbe “TPgasmax” de température de référence (respectivement la courbe de masse volumique de référence) permet, pour une pression donnée du gaz dans le réservoir, d’estimer la valeur limite de température (respectivement la valeur limite de masse volumique).
Un exemple de courbe “TPgas_max” de température de référence est illustré à la . Pour une pression maximale du gaz présent dans le réservoir 1, la valeur limite de température est de 85°C et coïncide avec la borne supérieure TLgasmax_1 de la plage de températures hautes. Pour une pression minimale du gaz dans le réservoir, la valeur limite de température est d’environ 20°C et coïncide avec la borne inférieure TLgasmin_1 de la plage de températures hautes.
La valeur limite de masse volumique dépend de la pression de service du réservoir. Par exemple, pour une pression de service de 350 barg, la valeur limite de masse volumique est fixée par exemple à 24.1 kg/m3. Pour une pression de service de 700 barg, la valeur limite de masse volumique est fixée par exemple à 40.2 kg/m3. De manière générale, la valeur limite de masse volumique peut être définie par un pourcentage d’état de remplissage “SOC” (pour “State of Charge”, en anglais) qui définit une quantité maximale d’hydrogène préconisée dans un réservoir.
Détermination de la courbe “TPgasmax” de température de référence et de la courbe de masse volumique de référence
De façon avantageuse, la courbe “TPgasmax” de température de référence (respectivement la courbe de masse volumique de référence) est fournie par un premier modèle physique qui simule un remplissage de référence du réservoir sur la plage de températures hautes (respectivement sur la plage de températures basses) avec un pré-refroidissement au niveau de la source. Le remplissage de référence est simulé depuis une pression minimale qui est ici fixée à 5 barg jusqu’à une pression maximale correspondant à la pression de service du réservoir.
En particulier, la courbe “TPgasmax” de température de référence (respectivement la courbe de masse volumique de référence) est obtenue à partir d’une courbe “Pgashot” donnant l’évolution de la pression du gaz présent dans le réservoir en fonction du temps et à partir d’une courbe “Tgasmax” (respectivement une courbe “RHO_cold”) donnant l’évolution en fonction du temps de la température (respectivement l’évolution de la masse volumique) du gaz contenu dans le réservoir. Les courbes “Pgashot”, “Tgasmax” (respectivement “RHO_cold”) sont également fournies par le premier modèle physique prédéterminé. Elles sont illustrées à la .
Pour différentes températures ambiantes, le premier modèle physique prédéterminé prévoit autant de courbes “TPgasmax” de température de référence (respectivement autant de courbes de masse volumique de référence) qui forment une courbe surface de température de référence (respectivement une courbe surface de masse volumique de référence). La illustre un exemple d’une courbe surface de température de référence.
Afin de faciliter l’exploitation de la courbe “TPgasmax” de température de référence (respectivement la courbe de masse volumique de référence), la variable “température” est réduite entre la valeur zéro (0) correspondant à la borne inférieure TLgasmin_1 et la valeur un (1) correspondant à la borne supérieure TLgasmax_1. La illustre une courbe ”Reduc_TPgasmax” obtenue après réduction de la variable “température” sur la courbe “TPgasmax” de température de référence.
Détermination de la première température initiale Tini_1 du gaz
La première température initiale Tini_1 du gaz présent dans le réservoir est donnée par une deuxième courbe prédictive prédéterminée “TPgashot” fonction de la pression initiale Pini du gaz (voir ). En d’autres termes, pour une pression initiale Pini donnée du gaz présent dans le réservoir, la courbe prédictive “TPgashot” permet de déterminer la première température initiale Tini_1.
La courbe prédictive “TPgashot” est tirée d’un deuxième modèle physique qui simule un remplissage de référence du réservoir sur la plage de températures hautes avec éventuellement un pré-refroidissement du gaz fourni par la source. De préférence, le deuxième modèle physique simule en plus une diffusion thermique au niveau du réservoir et/ou au niveau du gaz présent dans le réservoir. Ainsi, le deuxième modèle physique peut différer du premier modèle physique par la prise en compte de la diffusion thermique.
La diffusion thermique est postérieure au remplissage de référence du réservoir et au pré-refroidissement de la source. De façon avantageuse, la diffusion thermique est simulée sur une période de 2 minutes correspondant au temps minimum requis entre deux remplissages successifs du réservoir sur la station de remplissage. Encore de façon avantageuse, au cours de la période de diffusion thermique, la pression du gaz dans le réservoir est supposée constante.
Comme illustré, le procédé décrit ici comprend trois modules : un module 405 d’acquisition de données caractérisant un utilisateur d’un dispositif utilisé pour accéder à un service, un module 410 d’apprentissage pour regrouper des données caractérisant des utilisateurs et discriminer des utilisateurs différents et un module 415 d’analyse pour déterminer si un utilisateur d’un dispositif est un utilisateur ayant le droit d’accéder à un service demandé.
Le module 405 permet d’obtenir des données caractérisant un utilisateur à l’aide de moyens d’acquisition du dispositif utilisé pour accéder à un service. Ces données visent ici n caractéristiques, référencées 420-1 à 420-n. Ces caractéristiques peuvent comprendre, par exemple, comme décrit précédemment, une fréquence moyenne de saisie de caractères (cette mesure étant par exemple réalisée dès que la fréquence de saisie atteint un certain seuil, par exemple un seuil prédéterminé), une fréquence, une orientation et/ou une amplitude de mouvement du dispositif de l’utilisateur, une vitesse, une orientation et/ou une amplitude de mouvement de déplacement d’un doigt ou d’un stylet sur une surface tactile, une vitesse de réaction entre un instant auquel est proposé un choix à l’utilisateur et un instant auquel le choix est effectué, une utilisation spécifique du clavier (e.g., utilisation de raccourcis clavier ou de touches particulières telles que la touche « majuscule »), et l’âge de l’utilisateur déterminé à l’aide d’une acquisition vidéo.
Les données obtenues sont transmises aux modules 410 et 415.
Selon l’exemple illustré, le module 410 d’apprentissage mémorise les données reçues caractérisant un utilisateur dans une base de données 425. Comme décrit précédemment, ces données sont utilisées pour discriminer des utilisateurs différents et/ou des caractéristiques différentes d’un même utilisateur. Toujours selon l’exemple décrit ici, ces données sont analysées dans un moteur de classification pour déterminer des ensembles ou clusters (étape 430), chaque ensemble étant représentatif d’un utilisateur d’un groupe d’utilisateurs (par exemple d’utilisateurs ayant des caractéristiques proches) ou de caractéristiques d’un utilisateur. A ces fins, le moteur de classification peut mettre en œuvre une méthode de classification non supervisée. Il s’agit typiquement d’un algorithme d’apprentissage dont le but est de regrouper entre elles des données non étiquetées présentant des propriétés similaires. Il peut s’agir, par exemple, de l’algorithme connu sous le nom de K-moyenne (K-means) qui peut être associé ou non à une approche de réduction de dimensions telle que l’analyse en composantes principales, des auto-encodeurs s’appuyant sur un apprentissage profond (deep learning), d’un moteur d’apprentissage contrastif (contrastive learning) s’appuyant également sur un apprentissage profond, ou des stratégies de type analyse biométrique (réseaux siamois par exemple).
Si les données sont acquises immédiatement après une première identification d’un utilisateur ayant le droit d’accéder au service demandé, il peut être considéré que l’utilisateur du dispositif utilisé pour cette identification est l’utilisateur ayant le droit d’accéder au service demandé. L’algorithme de classification est alors paramétré de telle sorte que toutes les données acquises immédiatement après la première identification soient regroupées (cluster initial). Une classe peut être associée à ce groupe pour indiquer qu’il caractérise un utilisateur autorisé (étape 435). Il est noté ici que les classes associées aux groupes de données du moteur de classification sont, par exemple, une indication d’autorisation (utilisateur autorisé à accéder à un service), une indication d’interdiction (utilisateur non autorisé à accéder à un service), une indication d’âge, etc. Lorsqu’aucune classe n’est associée à un groupe de données, cela signifie que ces données sont, a priori, représentatives d’une personne différente de celles représentées par les autres données ou de caractéristiques d’un utilisateur qui n’ont pas encore été validées.
Dans une étape suivante, optionnelle, exécutée si plusieurs ensembles de données ont été identifiés, les données obtenues sont analysées pour déterminer si elles sont associées à des caractéristiques discriminantes (étape 440). Les caractéristiques non discriminantes peuvent être indiquées au module d’acquisition 405 pour qu’elles soient ignorées et, ainsi, éviter un traitement inutile.
Il est observé ici que dans des approches de réduction de dimensions telles que l’analyse en composantes principales, les auto-encodeurs s’appuyant sur un apprentissage profond (deep learning), les moteurs d’apprentissage contrastifs (contrastive learning) s’appuyant également sur un apprentissage profond, ou des stratégies de type analyse biométrique (réseaux siamois par exemple), ces caractéristiques non discriminantes sont éliminées automatiquement par l’algorithme.
Comme illustré sur la , le module 415 reçoit également des données caractérisant un utilisateur. Un premier test est ici effectué pour déterminer si le moteur de classification comprend au plus un groupe de données (étape 445). Si aucun groupe de données n’a encore été créé, il peut être considéré que les données reçues sont des données reçues juste après qu’un utilisateur ayant le droit d’accéder à un service se soit identifié. De même, si un seul groupe de données est présent dans le moteur de classification, il peut être considéré que ces données correspondent à celles d’un utilisateur ayant le droit d’accéder à un service, ce groupe ayant été créé juste après l’identification de cet utilisateur. L’accès au service demandé se poursuit normalement.
Si, au contraire, le moteur de classification comprend plusieurs groupes de données caractérisant un utilisateur, il est déterminé si les données reçues appartiennent à un groupe de données (étape 450), c’est-à-dire si elles sont proches des données formant ce groupe, et, si les données reçues appartiennent à un groupe de données, si une classe est associée à ce groupe (étape 455). Si les données reçues appartiennent à un groupe de données auquel une classe est associée, cette dernière est déterminée (étape 460). Si cette classe correspond à une indication d’autorisation, l’accès au service se poursuit normalement. Au contraire, si cette classe correspond à une indication d’interdiction, une action particulière peut être prise. A titre d’illustration, il peut être mis fin à la fourniture du service demandé.