INPI-France/Brevets-Francais-2024-Chunked huggingface dataset:
Il est à noter que le modèle physique à l’origine de la courbe “TPgashot” prédictive de la première température initiale Tini_1 du gaz est de préférence le même que celui à l’origine de la première courbe de variation de la température du gaz. Les deux courbes se distinguent par leurs points de départ qui sont respectivement la borne inférieure TLgasmin_1 (pour la courbe “TPgashot” prédictive de la première température initiale Tini_1) et la première température initiale Tini_1 (pour la première courbe de variation de la température du gaz).
Estimation de la masse volumique du gaz présent dans le réservoir entre une première courbe de variation de la masse volumique (cas chaud) et une seconde courbe de variation de la masse volumique (cas froid)
De façon avantageuse, l’organe 5 de commande peut être configuré pour estimer (par exemple calculer), lors du remplissage, une courbe de variation de la masse volumique du gaz présent dans le réservoir en fonction de la masse volumique initiale du gaz présent dans le réservoir. Cela signifie que la courbe de variation de la masse volumique a pour point de départ la masse volumique initiale du gaz présent dans le réservoir. Il est à noter que la masse volumique initiale peut être calculée par l’équation des gaz parfaits ou réels en connaissant le volume du réservoir (connu ou estimé, par exemple via la technique connue basée sur une impulsion “pulse” de pression avant remplissage) , la pression et la température du gaz.
Plus spécifiquement, l’organe 5 de commande peut être configuré pour estimer la courbe de variation de la masse volumique du gaz entre une première courbe de variation de la masse volumique du gaz (cas chaud) et une deuxième courbe de variation de la masse volumique du gaz (cas froid). Ainsi, pour une pression donnée du gaz présent dans le réservoir, la masse volumique correspondante est estimée entre une première masse volumique située sur la première courbe de variation de la masse volumique (cas chaud) et une seconde masse volumique située sur la seconde courbe de variation de la masse volumique (cas froid).
La première courbe (respectivement la deuxième courbe) de variation de la masse volumique a pour point de départ la première masse volumique initiale (respectivement la seconde masse volumique initiale) du gaz présent dans le réservoir. En outre, la première courbe (respectivement la deuxième courbe) de variation de la masse volumique du gaz est fournie par un modèle physique qui simule un remplissage de référence du réservoir depuis la première masse volumique initiale (respectivement depuis la deuxième masse volumique initiale) du gaz avec un pré-refroidissement au niveau de la source.
Détermination de la courbe de température de référence du réservoir et des courbes de variation de la température du réservoir
De façon avantageuse, la condition d’arrêt de remplissage du réservoir portant sur une valeur limite de la température du gaz présent dans le réservoir peut être remplacée par une condition d’arrêt portant sur une valeur limite de la température du réservoir.
La valeur limite de la température du réservoir peut être donnée par une courbe de température de référence du réservoir, ladite courbe étant fournie par le premier modèle physique. En particulier, pour un réservoir formé de plusieurs couches, par exemple une couche interne dite “liner” en contact avec le gaz et une couche externe dite “composite” en contact avec l’air ambiant, le premier modèle physique fournit trois courbes de température de référence illustrées à la , à savoir une première courbe “TPgasliner_max” pour la paroi interne, une deuxième courbe “TPlinercompo_max” pour l’interface couche interne/couche externe, et une troisième courbe “TPexternal_max” pour la paroi externe.
Les courbes “TPgasliner_max”, “TPexternal_max”, “TPlinercompo_max” peuvent être obtenues à partir de la courbe “Pgashot” en combinaison respectivement avec des courbes “Tgasliner_hot”, “Texternal_hot”, “Tlinercompo_hot” donnant l’évolution de la température en fonction du temps pour la paroi interne, l’interface couche interne/couche externe, et la paroi externe. Les courbes “Tgasliner_hot”, “Texternal_hot” sont illustrées à la .
En outre, pour être facilement exploitables, les courbes “TPgasliner_max”, “TPexternal_max”, “TPlinercompo_max” peuvent être transformées respectivement en une courbe “Reduc_TPgasliner_max”, une courbe “Reduc_TPexternal_max”, et une courbe “Reduc_TPlinercompo_max” définies chacune entre une valeur zéro (1) correspondant à la borne inférieure TLgasmin_1 de température et une valeur un (1) correspondant à la borne supérieure TLgasmax_1 de température.
Estimation de la température initiale du réservoir entre une première température initiale (cas chaud) et une deuxième température initiale du réservoir (cas froid)
Le seuil à retenir pour distinguer les défauts du premier type et les défauts du deuxième type est défini comme la taille minimale des défauts du premier type qui laisse globalement inchangée la pente de la fonction bivariée de Ripley K 12 . En l’espèce, les courbes 28, 30 sont sensiblement confondues, et la courbe 26 est très proche des courbes 28, 30. En revanche, à partir de la courbe 24, et plus encore la courbe 22, on constate une forte chute de la pente de la fonction bivariée de Ripley K 12 . Par conséquent, on déduit que la courbe la plus représentative de la différence entre les types de défauts est la courbe 26, et donc que le seuil de taille entre les défauts du premier type et les défauts du deuxième type est de 0,6 mm.
Par suite, à l’étape 114, on définit, comme loi de distribution spatiale des défauts, la fonction bivariée de Ripley K 12 correspondant à la courbe 26 et au seuil de 0,6 mm.
Dans les deux cas qui ont été présentés, la loi de distribution spatiale ainsi établie est caractérisée par une fonction de Ripley, à savoir la fonction K. Toutefois, d’autres caractérisations sont envisageables, par exemple avec des fonctions de type plus proche voisin (en anglais nearest neighbour ), notamment la fonction G, la fonction F avec des grilles pour chaque point ou encore la fonction J correspondant au rapport entre les fonctions G et F.
Par ailleurs, le procédé de préparation 100 comprend la préparation 120 d’une banque de défauts à partir des images. Afin d’utiliser au maximum les pièces réelles disponibles, il s’agit ici des mêmes images que celles qui ont permis l’établissement 104 de la loi de distribution, mais on pourrait également envisager de prendre d’autres images en considération, pourvu qu’elles représentent des défauts de même nature que ceux utilisés pour l’établissement 104 de la loi de distribution spatiale.
La préparation de la banque de défauts peut comprendre l’isolation 122 des défauts présents dans les images. En effet, une seule pièce peut comprendre plusieurs défauts, par exemple une centaine de défauts. Le fait de séparer ces défauts permet donc de constituer une banque de défauts substantielle à partir d’un nombre réduit d’images de pièces, par exemple moins d’une dizaine.
Par exemple, pour isoler les défauts, il est possible de construire pour chaque défaut une boîte englobante (en anglais bounding box ) qui est le plus petit volume de forme standard (typiquement, parallélépipédique) circonscrit au défaut. Les contenus des boîtes englobantes sont extraits des images, chaque boîte définissant un défaut.
Un redimensionnement 124 peut être appliqué aux défauts isolés pour faciliter l’entraînement décrit ci-après. Le redimensionnement 124 peut réduire les défauts à une taille cible, absolue (par exemple 64x64x32 pixels), indépendamment du taux de réduction appliqué. Par ailleurs, les boîtes englobantes qui sont de dimensions inférieures à la taille cible peuvent être étirées pour atteindre la taille cible. L’apprentissage subséquent par un modèle d’apprentissage automatique, qui peut ainsi prendre des entrées de mêmes dimensions, est donc facilité.
Optionnellement, à l’étape 126, les données ainsi obtenues peuvent être augmentées afin d’étoffer la banque de défauts. L’augmentation de données signifie l’ajout de nouveaux défauts créés par des transformations simples des défauts issus des images. Par exemple, un défaut peut subir une rotation ou une symétrie, aléatoire ou déterminée, afin de créer un nouveau défaut. On peut veiller à ce que le nouveau défaut ait les mêmes dimensions (en termes de boîte englobante) que le défaut initial afin de ne pas perdre le bénéfice du redimensionnement 124.
Grâce à l’isolement des défauts et le cas échéant à l’augmentation de données, il est possible de passer de quatre ou cinq coupes tomographiques de pièces fondues à environ un millier de défauts, ce qui forme une base d’apprentissage adéquate sans nécessiter de fabrication onéreuse de nombreuses pièces.
Au sein de la banque de défauts, les défauts peuvent, si nécessaire, être séparés en défauts du premier type 128 et défauts du deuxième 130, par exemple selon le seuil déterminé lors de l’analyse de motifs de points spatiaux 104 (en l’occurrence, 0,6 mm), afin de bien respecter les spécificités liées à chaque type. En effet, ces défauts se distinguent par leur taille, mais l’expérience montre que les morphologies des petits défauts se distinguent des morphologies de défauts plus grands. Dans ce mode de réalisation, la banque de défauts comprend donc un premier groupe comprenant les défauts du premier type 128 et un deuxième groupe comprenant les défauts du deuxième 130.
Comme indiqué précédemment, le procédé de préparation comprend enfin l’entraînement 140 d’au moins un modèle d’apprentissage automatique pour générer des défauts artificiels sur la base de la banque de défauts. Dans ce mode de réalisation, l’entraînement 140 tire parti de la séparation des défauts du premier type 128 et des défauts du deuxième type 130 de façon à entraîner le modèle d’apprentissage automatique à générer les défauts artificiels du premier type indépendamment des défauts artificiels du deuxième type, et réciproquement.
Par exemple, l’entraînement 140 peut comprendre un premier entraînement 140a pour entraîner un premier sous-modèle sur la base des défauts du premier type 128, et un deuxième entraînement 140b pour entraîner un deuxième sous-modèle sur la base des défauts du deuxième type 130. Ainsi, les sous-modèles sont spécialisés et le risque de génération d’un défaut hybride, non réaliste, est réduit voire éliminé.
Le modèle d’apprentissage automatique, et en particulier le premier sous-modèle, peut comprend un premier réseau neuronal, tel qu’un générateur d’un réseau antagoniste génératif (GAN), pour générer la forme des défauts artificiels, et un deuxième réseau neuronal, tel qu’un réseau neuronal convolutif (CNN), pour générer (c’est-à-dire aussi prédire) la taille des défauts artificiels.
A l’étape 142, le GAN est entraîné sur la base des défauts du premier type 128. De manière connue en soi, le GAN comprend un générateur et un discriminateur. Le générateur génère des défauts artificiels et les transmet au discriminateur. Le discriminateur reçoit les défauts générés par le générateur et les défauts du premier type 128, et doit déterminer si un défaut donné est un défaut d’origine réelle ou un défaut généré par le générateur. Le générateur est entraîné pour tromper le discriminateur.
En raison du redimensionnement 124, les défauts artificiels générés par le générateur sont tous de la même taille. Il est donc nécessaire de prédire la taille qu’aurait eue le défaut artificiel généré s’il était un défaut réel.
A cette fin, le deuxième réseau neuronal est entraîné, à l’étape 144, pour apprendre la correspondance entre la morphologie d’un défaut et la taille de ce défaut. Le deuxième réseau neuronal, ici un CNN, peut être entraîné à partir des défauts avant leur redimensionnement. Toutefois, dans la mesure où le redimensionnement change légèrement la morphologie des défauts, il est préférable d’entraîner le deuxième réseau neuronal sur la base des défauts redimensionnés et de leurs tailles d’origine respectives. Sur cette base, l’entraînement du CNN peut être réalisé de manière connue en soi.
Les potentiels des électrodes positive et négative peuvent être surveillés simultanément ou non, de manière continue, périodique, aléatoire ou à des moments prédéterminés, au cours du fonctionnement du système de stockage électrochimique.
Il est entendu que l’ensemble des caractéristiques décrites pour l’électrode de référence et pour les différents éléments d’une cellule du système de stockage électrochimique s’applique à la cellule du système de stockage électrochimique, au système de stockage électrochimique et aux utilisations revendiqués selon l’invention.
EXEMPLE 1 Préparation d’une électrode de référence selon l’invention
1.1. Préparation d’une électrode à base de PTMA
Une électrode à base de PTMA est préparée comme décrit dans la demande FR3107614.
Synthèse du polymère organique rédox de type poly( 2,2,6,6-tetraméthyl-pipéridenyloxyl-4-yl méthacrylate) réticulé (PTMA)
10 g de 2,2,6,6-tétraméthyl-4-pipéridylméthacrylate sont polymérisés à 60°C en présence de réticulant (~1% en masse d’éthylène glycol diméthacrylate) dans 60 mL de tétrahydrofurane (THF) en utilisant l’azobisisobutyronitrile (AIBN, 0,15% en masse) comme catalyseur. Le gel obtenu est séché puis introduit dans 500 mL de dichlorométhane (CH 2 Cl 2 ) avant d’être oxydé avec l’acide 3-chloroperbenzoique (mCPBA, 2 équivalents). Après neutralisation avec une solution de carbonate de sodium et lavage à l’eau, le solvant est évaporé conduisant à l’obtention d’un polymère (noté PTMA) sous forme d’un solide rouge qui est broyé et lavé dans un dispositif de type Soxhlet avec 200 mL de diméthylcarbonate.
Préparation d’un composite PTMA/noir de carbone
Un composite PTMA/KB600 est préparé suivant le procédé décrit dans la demande FR3107614.
Plus particulièrement, 4 g du PTMA synthétisé comme décrit ci-dessus, sont introduits dans 150 mL de dichlorométhane, auquel 1 g de noir de carbone (Ketjen Black EC600J) sont ajoutés. La suspension est agitée pendant 2 heures puis séchée à 60°C en étuve afin d’éliminer le solvant. Ensuite, le solide obtenu est broyé dans un bol en agate contenant 3 grosses billes de diamètre 25 mm pendant 1 heure à 300 rpm. Une poudre noire est obtenue.
Préparation de l’électrode à base du composite PTMA/noir de carbone
Une formulation aqueuse comprenant 90 % en masse du matériau composite PTMA/KB600 préparé ci-dessus, 5 % en masse de noir de carbone Super P® et 5 % en masse de carboxyméthylcellulose (CMC) est préparée et enduite sur un feuillard en aluminium.
Après séchage à 55°C pendant une nuit, les électrodes à base de PTMA sont séchées sous vide pendant 48 heures.
L’organe 5 de commande peut être configuré pour estimer la température initiale du réservoir entre une première température initiale du réservoir correspondant à un état du réservoir considéré comme récemment rempli à la première masse volumique initiale (cas chaud), et une deuxième température initiale du réservoir correspondant à un état du réservoir considéré comme récemment soutiré jusqu’à une seconde masse volumique initiale (cas froid).
La première température initiale Tini_1 du réservoir peut être donnée par une courbe prédictive “TPgasliner_hot”, “TPlinercompo_hot”, “TPexternal_hot” (voir ) fonction de la pression initiale Pini du gaz. En d’autres termes, pour une pression initiale Pini donnée du gaz présent dans le réservoir, la courbe prédictive “TPgasliner_hot”, “TPlinercompo_hot”, “TPexternal_hot” permet de déterminer la première température initiale Tini_1 du réservoir.
Les courbes “TPgasliner_hot”, “TPexternal_hot”, “TPlinercompo_hot” peuvent être fournies par le deuxième modèle physique. Plus spécifiquement, ces courbes sont obtenues à partir de la courbe “Pgashot” en combinaison respectivement avec des courbes “Tgasliner_hot_bis”, “Texternal_hot_bis” “Tlinercompo_hot_bis ” (non illustrées) donnant l’évolution de la température en fonction du temps pour respectivement la paroi interne, la paroi externe et l’interface couche interne/couche externe du réservoir.
La courbe “Tgasliner_hot_bis” est obtenue à partir de la courbe “Tgasliner_hot” modulée par une courbe “STgasliner”. La courbe “Texternal_hot_bis” est obtenue à partir de la courbe “Texternal_hot” modulée par une courbe “STexternal”. La courbe “Tlinercompo_hot_bis” est obtenue à partir de la courbe “Tlinercompo_hot” modulé par une courbe “STlinercompo”. Les courbes “STgasliner”, “STexternal”, “STlinercompo” sont illustrées à la . Elles représentent une diffusion thermique postérieure au remplissage de référence et qui intervient au niveau de la paroi interne, la paroi externe et l’interface couche interne/couche externe du réservoir.
Dans l’exemple illustré à la , la diffusion thermique correspond à une chute de température au cours du temps pour la paroi interne du réservoir. En revanche, pour la paroi externe et l’interface couche interne/couche externe du réservoir, la diffusion thermique correspond à une augmentation de température.
Il est à noter que les courbes “TPgasliner_hot”, “TPexternal_hot”, “TPlinercompo_hot” peuvent être réduites respectivement en une courbe “Reduc_TPgasliner_hot”, une courbe “Reduc_TPexternal_hot”, et une courbe “Reduc_TPlinercompo_hot”, définies chacune entre une valeur zéro (1) correspondant à la borne inférieure TLgas_min_1 de température et une valeur un (1) correspondant à la borne supérieure TLgas_max_1 de température (voir ).
La deuxième température initiale Tini_2 du réservoir est donnée par une courbe prédictive “TPgasliner_cold”, “TPexternal_cold”, “TPlinercompo_cold” fonction de la pression initiale Pini du gaz (voir ). En d’autres termes, pour une pression initiale Pini donnée du gaz, la courbe prédictive “TPgasliner_cold”, “TPexternal_cold”, “TPlinercompo_cold” permet de déterminer la deuxième température initiale Tini_2 du réservoir.
Il est à noter que la courbe prédictive “TPgasliner_cold”, “TPexternal_cold”, “TPlinercompo_cold” peut être fournie par le troisième modèle physique qui simule une vidange de référence du réservoir. A la fin de cette vidange de référence, la température du réservoir atteint une valeur minimale qui varie à travers l’épaisseur du réservoir. Pour un réservoir formé de deux couches, la température minimale Tmin au niveau de la paroi interne, la paroi externe ou l’interface couche interne/couche externe peut être donnée par exemple par une loi linéaire de type Tmin = A*Tamb +B,
Tamb est la température ambiante;
A est compris entre 0,5 et 1,5;
B est compris entre -20 et -10.
Les courbes prédictives “TPgasliner_cold”, “TPexternal_cold”, “TPlinercompo_cold” peuvent être obtenues à partir à de la courbe “Pgascold” (donnant l’évolution de la pression du gaz en fonction du temps) en combinaison respectivement avec les courbes “Tgasliner_cold”, “Texternal_cold”, “Tlinercompo_cold” donnant l’évolution de la température du réservoir en fonction du temps (cas froid). Les courbes “Tgasliner_cold”, ”Texternal_cold” et “Pgas_cold” sont illustrées à la .
Estimation de la courbe de variation de la température du réservoir entre une première courbe de variation de la température du réservoir (cas chaud) et une seconde courbe de variation de la température du réservoir (cas froid).
L’organe 5 de commande peut être configuré pour estimer, lors du remplissage, une courbe de variation de la température du réservoir (voir étape S5 du procédé illustré à la ). Cette estimation est faite entre une première courbe de variation de la température du réservoir (cas chaud) et une deuxième courbe de variation de la température du réservoir (cas froid). Ladite première courbe et la dite deuxième courbe sont déterminées lors d’une étape S4 du procédé illustré à la .
La première courbe de variation a pour point de départ la première température initiale Tini_1 du réservoir. La deuxième courbe de variation a pour point de départ la deuxième température initiale Tini_2 du réservoir.
Test de performance du produit
Les produits de blanc de Prusse préparés dans les Exemples 1 à 5 et l’Exemple Comparatif 1 ont été testés pour leurs performances. Précisément, ces tests comprennent ce qui suit :
(1) Les produits de blanc de Prusse préparés dans l’Exemple 1 et l’Exemple Comparatif 1 ont été analysés par un microscope électronique à balayage. La et la montrent respectivement des images MEB du blanc de Prusse préparé dans l’Exemple 1 et l’Exemple Comparatif 1. Comme on peut le voir dans la et la , les deux produits ont la même morphologie, sans différence significative. Le procédé de recyclage des eaux usées de blanc de Prusse fourni par la présente divulgation peut recycler les eaux usées pour préparer une solution, et n’a pratiquement aucun effet négatif sur la morphologie du produit. Ce procédé présente une faisabilité élevée et une valeur d’application industrielle élevée.
(2) La taille de particules (D10, D50, D90) a été mesurée par un analyseur de taille de particules sèches.
(3) La surface spécifique (BET) a été mesurée par un analyseur d’adsorption physique BSD3H-2000A.
(4) La densité après tassement (TD) a été mesurée par un testeur de densité après tassement BT-302.
(5) Test de capacité spécifique : Les produits de blanc de Prusse préparés dans les Exemples 1 à 5 et l’Exemple Comparatif 1 ont été transformés en feuilles d’électrode positive. Le sodium métallique a été utilisé comme électrode négative, et une solution de NaPF 6 dans du carbonate d’éthylène (EC)/carbonate de diéthyle (DEC) a été utilisée comme solution électrolytique. Elles ont été assemblées dans une boîte à gants dans des demi-piles boutons. Les piles ont été testées pour la capacité de décharge lors de la charge et de la décharge à 2-4 V et 0,1 C.
Les résultats des tests sont présentés dans le Tableau 1.
Tableau 1 : Données des échantillons réalisés dans les exemples Échantillon D10 (μm) D50 (μm) D90 (μm) BET (m 2 /g) TD (g/cm 3 ) Capacité spécifique (mAh/g) Exemple 1 0,36 2,59 5,62 4,48 0,43 152 Exemple Comparatif 1 0 , 28 2,62 5,2 4,34 0,44 152 Exemple 2 0,35 2,38 4,63 4,55 0,51 152 Exemple 3 0,42 2,27 5,12 4,66 0,47 151 Exemple 4 0,33 2,64 5,35 4,06 0,44 153 Exemple 5 0,46 2,53 5,59 3,91 0,46 152
Comme on peut le voir sur le Tableau 1, le produit de blanc de Prusse préparé dans l’exemple 1 présentait presque les mêmes paramètres physiques et chimiques que le produit de blanc de Prusse préparé dans l’Exemple Comparatif 1 par le processus de production commun, avec une distribution granulométrique et une morphologie normales, ainsi qu’une surface spécifique et une densité après tassement sensiblement compatibles avec le produit commun, et la batterie sodium-ion préparée en l’utilisant présente une bonne capacité spécifique. En conséquence, l’utilisation du procédé fourni par la présente divulgation pour recycler des eaux usées de blanc de Prusse pour produire du blanc de Prusse n’affecte pas la qualité du produit, et la batterie sodium-ion préparée en l’utilisant a une capacité spécifique élevée et d’excellentes performances de produit.
Procédé de pyrolyse du méthane avec une recirculation du carbone solide produit Domaine de l’invention L’invention se rapporte à un procédé de valorisation du carbone solide produit lors de la pyrolyse de méthane issu du biogaz produit dans une chaîne de traitement des eaux usées. Le procédé comprend une étape de pyrolyse du méthane pour produire du dihydrogène et du carbone solide recirculé dans le procédé.
Etat de la technique En général, le traitement des eaux usées est un procédé en trois étapes : une étape de traitement primaire réduisant la teneur des eaux usées à traiter en solides et/ou en matières organiques susceptibles de floculer, une étape de traitement secondaire permettant de réduire la teneur en carbone et/ou en azote et/ou en phosphore et une étape de traitement tertiaire pour nettoyer davantage l'eau lorsqu'elle est déversée dans un écosystème sensible ou pour la réutiliser.
Les étapes de traitement primaire et secondaire produisent des boues qui sont traitées par digestion anaérobie pour produire du biogaz, gaz énergétique composé essentiellement de méthane et de dioxyde de carbone.
Le méthane ainsi produit peut alors être pyrolysé pour la production de dihydrogène et de carbone solide.