INPI-France/Brevets-Francais-2024-Chunked huggingface dataset:
Les figures 5 à 9 représentent différentes caractéristiques courant-tension d’un exemple de transistor selon la . Ces caractéristiques ont été obtenues par des simulations électriques TCAD. Dans cet exemple, le transistor 2 comprend une couche de canal d’électrons 22 en GaN UID de 3 µm d’épaisseur, une couche barrière 23 en AlGaN UID, une couche de canal de trous 24 en GaN UID de 10 nm d’épaisseur et une couche dopée p 25 en p-GaN de 5 nm d’épaisseur. La concentration en impuretés dopantes (ions magnésium) dans la couche dopée p 25 est égale à 3.10 17 cm -3 , sauf dans la simulation de la où ce paramètre varie. Le taux d’aluminium dans la couche barrière 23 en AlGaN est égal à 20 %, sauf dans la simulation de la où ce paramètre varie. L’épaisseur de la couche barrière 23 en AlGaN est égal à 5 nm, sauf dans la simulation de la où ce paramètre varie.
La représente (en échelle logarithmique) le courant drain-source I DS en valeur absolue (noté |I DS |) en fonction de la tension grille-source V GS , pour plusieurs valeurs de la concentration en impuretés dopantes (ions magnésium) dans la couche dopée p 25. Cette figure montre que le taux de dopage de la couche dopée p 25 influe sur le courant à l’état bloqué (le courant de fuite). Plus la concentration en impuretés dopantes est élevée, plus le courant à l’état bloqué est faible. Cela s’explique par une plus forte déplétion du gaz d’électrons bidimensionnel. En revanche, le taux de dopage n’influe pas sur le courant à l’état passant, car les trous libres injectés dans la couche de canal de trous 24 ne proviennent pas de la couche dopée p 25. Une concentration en impuretés dopantes comprise entre 1.10 17 cm -3 et 1.10 1 8 cm -3 constitue un bon compromis entre courant de fuite et tension de seuil.
On peut également noter que, dans cet exemple, la tension de seuil V T du transistor est d’environ -2 V et que la densité de courant à l’état passant est de l’ordre de 0,1 A/mm.
La représente le courant drain-source |I DS | (toujours en échelle logarithmique) en fonction de la tension grille-source V GS , pour plusieurs valeurs du taux d’aluminium dans la couche barrière 23 en AlGaN. Cette figure montre que le courant à l’état passant du transistor augmente avec le taux d’aluminium dans la couche barrière 23. En effet, plus le taux d’aluminium est important, plus le niveau de polarisation positive dans la couche barrière 23 à l’interface avec la couche de canal d’électrons 22 est élevé et donc plus le canal de conduction 40 est riche en électrons. Le courant de fuite augmente également, car le gaz d’électrons bidimensionnel est moins déplété à l’état bloqué. Un taux d’aluminium compris entre 15 % et 25 % constitue un bon compromis entre courant à l’état passant et courant à l’état bloqué.
La représente le courant drain-source |I DS | (toujours en échelle logarithmique) en fonction de la tension grille-source V GS , pour plusieurs valeurs d’épaisseur de la couche barrière 23 en AlGaN (notée t AlGaN ). Cette figure montre que le courant à l’état passant et le courant à l’état bloqué du transistor augmente avec l’épaisseur de la couche barrière 23, car elle induit une variation de son champ électrique lié aux charges de polarisation. Une épaisseur comprise entre 2 nm et 10 nm constitue un bon compromis entre courant à l’état passant et courant à l’état bloqué.
La représente le courant drain-source I DS (en échelle linéaire) en fonction de la tension drain-source V D S , pour plusieurs valeurs de la tension grille-source V GS . Cette figure montre un effet de seuil dans l’augmentation du courant drain-source |I DS | (I DS en valeur absolue) lorsque la tension drain-source |V D S | augmente. Cet effet de seuil est caractéristique de la diode Schottky formée par la deuxième portion 27b de l’électrode de source 27, la couche dopée p 25 et l’électrode de drain 28.
Autrement dit, il faut dépasser une valeur seuil de tension drain-source |V D S | pour pouvoir injecter les trous dans la couche de canal de trous 24 et créer (par effet électrostatique) le canal de conduction 40.
La montre également que cette valeur seuil de tension drain-source |V D S | diminue lorsque la tension grille-source |V GS | augmente, jusqu’à environ |V GS | = 3 V (V GS = -3 V).
La représente le courant drain-source |I DS | (toujours en échelle logarithmique) en fonction de la tension grille-source V GS , pour plusieurs valeurs de la position D G de l’électrode de grille 29. La position D G de l’électrode de grille 29 est la distance qui sépare le centre de l’électrode de grille 29 du centre des couches 23 à 25 (cf. ). La position D G de la grille modifie la répartition du champ électrique dans la structure et influe sur la tension de seuil V T ainsi que le courant à l’état bloqué. Une position D G comprise entre 0,4 µm et 0,8 µm constitue un bon compromis entre courant à l’état bloqué et tension de seuil.
Les données de mesure brutes 104 et 106 reçues par le correcteur de données de capteur 108 peuvent être transmises au serveur 103 via la connexion 102 a ou 102 b . Les calculs du filtre de Kalman ci-dessus peuvent être effectués par le serveur 103. Les calculs ci-dessus pour les données de mesure corrigées (« Log_Speed Corr ») (relation 4) peuvent également être effectués par le serveur 103 et renvoyés au correcteur de données de capteur 108 via la connexion 102 a et/ou 102 b (de manière alternative, ils peuvent être effectués par le correcteur de données de capteur 108). Les valeurs des données de mesure 104 corrigées (« Log_Speed Corr ») peuvent ensuite être fournies par le correcteur de données de capteur 108 au système de navigation 101 via les connexions 109, pour être utilisées pour l'optimisation de la navigation du navire 100 selon le cas. Même si les valeurs des données de mesure 104 corrigées (« Log_Speed Corr ») peuvent être les paramètres les plus importants pour l'optimisation de la navigation du navire 100, car étant directement liées à la consommation d'énergie du moteur et donc à l'optimisation économique et écologique, d'autres données peuvent également être fournies par le correcteur de données de capteur 108 au système de navigation 101 via les connexions 109, telles que l’une ou plusieurs parmi les données brutes de mesure 104, 106.
La fournit une représentation de la présente technologie appliquée à l'optimisation de la navigation d'un navire grâce à une correction améliorée de la vitesse sur l’eau. À bord du navire 100, les capteurs transmettent les données de mesure brutes 104 et 106, mais également 107 au correcteur de données de capteur 108. Les données de mesure 107 peuvent fournir la vitesse de rotation de l’arbre d’hélice pour le navire 100. Ces données de mesure 107 sont appelées « Shaft_RPM » ci-après et dans les figures. Un tel capteur peut être par exemple un autre compteur de puissance d'arbre disponible dans le commerce fourni par la société KYMA , etc...
Des relations physiques et statistiques entre les données de mesure 104, 106 et 107 peuvent être exploitées pour calculer des données de mesure corrigées améliorées, c'est-à-dire exemptes de biais et/ou de dérive significatifs, à partir des données de mesure 104 (« Log_Speed »). En plus de la relation 1 ci-dessus, la relation suivante entre les données de mesure 104 (« Log_Speed ») et les données de mesure 107 (« Shaft_RPM ») peut être utilisée, en supposant que, pour une hélice à pas fixe en régime permanent (en éliminant les phases d’accélération et de décélération), les données de mesure 104 (« Log_Speed ») doivent être proportionnelles aux données de mesure 107 (« Shaft_RPM ») en moyenne sur une fenêtre suffisamment grande : (Relation 2) Log_Speed = c * Shaft_RPM + b où c est un coefficient de proportionnalité (englobant à la fois la proportionnalité physique entre les données de mesure 104 (« Log_Speed ») et les données de mesure 107 (« Shaft_RPM »), ainsi que le biais multiplicatif des données de mesure 104 (« Log_Speed »)) et b est le biais additif des données de mesure 104 (« Log_Speed ») (le même que dans la relation 1 ci-dessus).
Pour estimer de manière fiable les coefficients a, b et c (et l'évolution de leurs valeurs dans le temps), un filtre de Kalman peut être appliqué permettant ensuite d’obtenir une estimation améliorée du biais et de la dérive des données de mesure 104 (« Log_Speed »). Un filtre de Kalman selon la présente technologie est entièrement défini par : - un modèle d'état . Pour les données de mesure Log_Speed : - un modèle d'évolution exprimé par : + Pour les données de mesure 104 (« Log_Speed »), A peut être une matrice identité. - un modèle de mesure exprimé par : Pour les données de mesure 104 (« Log_Speed »), le modèle de mesure du filtre de Kalman peut être exprimé avec : et
Les matrices de covariance de bruit gaussien et des modèles d'évolution et des modèles de mesure sont optimisées pour une bonne performance du filtre de Kalman, et calibrées pour chaque navire 100 différent. Par exemple, la matrice de covariance du bruit blanc gaussien peut, pour un navire 100 donné, être calibrée en : - établissant un modèle de régression linéaire des relations 1 et 3 ci-dessus, par exemple au travers d’un estimateur des moindres carrés, pour obtenir une estimation des coefficients a, b et c ; - exprimant le bruit blanc gaussien comme : - et injectant l’estimation obtenue des coefficients a, b et c dans le modèle d'état de la relation précédente. Par exemple, la matrice de covariance du bruit blanc gaussien peut, pour un navire 100 donné, être calibrée en : - établissant un modèle de régression linéaire des relations 1 et 3 ci-dessus, par exemple au travers d’un estimateur des moindres carrés, pour obtenir une estimation des coefficients a, b et c ; - supposant que la dérive typique des coefficients a, b et c est de l’ordre de 10% de variation sur une période de 2 mois ; - pour chacun des coefficients a, b et c calculant une vitesse de variation du coefficient égale à ( = a, b ou c) ; et - réduisant la matrice de covariance du bruit blanc gaussien à une diagonale (i.e. : supposant que les variations des coefficients a, b et c dans le temps ne sont pas corrélées) et estimant chaque élément de la diagonale comme égal à ( = a, b ou c ; et où est l’intervalle de temps, exprimé en mois, entre deux mesures). Par exemple, pour les données de mesure 104 (« Log_Speed ») et un porte-conteneurs "typique", les matrices suivantes peuvent être utilisées (en supposant que les données de mesure 104 (« Log_Speed ») et les données de mesure 106 (« GPS_Speed ») sont exprimées en nœuds, les données de mesure 107 (« Shaft_RPM ») sont exprimées en rotations par minute, et que le pas de temps des mesures relevées par les différents capteurs est de 15 minutes) : et Il apparaîtra à l'homme du métier que d'autres valeurs des matrices de covariance de et peuvent être choisies, en fonction du navire 100 et du mécanisme d'étalonnage ci-dessus.
Il apparaîtra en outre à l'homme du métier que les valeurs initiales des coefficients a, b et c peuvent être établies de différentes façons. Par exemple, elles peuvent être établies en : - établissant un modèle de régression linéaire des relations 1 et 3 ci-dessus, par exemple au travers d’un estimateur des moindres carrés, pour obtenir une estimation des coefficients a, b et c ; - utilisant ces estimations comme valeur initiale du modèle d'état et - utilisant l’inverse de la matrice d’information de Fisher comme covariance initiale de dans le filtre de Kalman. Par exemple, les valeurs initiales suivantes peuvent être choisies : a = 1 (biais multiplicatif), b = 0 (biais additif) et c = 0,25 pour un porte-conteneur typique, tandis que d'autres valeurs peuvent être choisies pour un autre navire 100, en utilisant un mécanisme d'étalonnage consistant à effectuer une analyse de régression des relations 1 et 3 ci-dessus.
Une fois que les coefficients a, b et c sont estimés de manière fiable par une application du filtre de Kalman comme décrit ci-dessus, le biais additif et le biais multiplicatif des données de mesure 104 (« Log_Speed ») peuvent être corrigés en utilisant la relation 4 ci-dessus.
Les valeurs des données de mesure 104 corrigées (« Log_Speed Corr ») peuvent ensuite être fournies par le correcteur de données de capteur 108 au système de navigation 101 via les connexions 109, pour être utilisées pour l'optimisation de la navigation du navire 100 selon le cas. Même si les valeurs des données de mesure 104 corrigées (« Log_Speed Corr ») peuvent être les paramètres les plus importants pour l'optimisation de la navigation du navire 100, d'autres données peuvent également être fournies par le correcteur de données de capteur 108 au système de navigation 101 via les connexions 109, telles que l'une ou plusieurs parmi les données de mesure brutes 104, 106, 107.
La fournit une représentation de la présente technologie appliquée à l'optimisation de la navigation d'un navire, grâce à une correction combinée de la vitesse sur l’eau et du couple de l'arbre. À bord du navire 100, les capteurs transmettent les données de mesure brutes 104, 105, 106 et 107 au correcteur de données de capteur 108. Les données de mesure 105 peuvent fournir le couple de l'arbre d'hélice pour le navire 100. Ces données de mesure 105 sont appelées « Shaft_Torque » ci-après et dans les figures. Un tel capteur peut être un compteur de puissance d'arbre disponible dans le commerce fourni par la société KYMA, un système de mesure de couple optique T-Sense fourni par la société VAF Instruments, le système de mesure de couple d'arbre Datum Torque , etc...
Les données de mesure 105 (« Shaft_Torque ») se sont avérées empiriquement très sensibles au biais et/ou à la dérive, quel que soit le capteur du commerce adopté. Cela affecte fortement la fiabilité du calcul d'optimisation de la navigation du navire 100, lorsqu'il est basé sur de telles données de mesure. Au contraire, les données de mesure 107 (« Shaft_RPM ») sont manifestement beaucoup moins susceptibles de biais et de dérive, du fait de la technologie utilisée par les capteurs disponibles dans le commerce, et/ou des caractéristiques physiques mesurées.
Des relations physiques et statistiques entre les données de mesure 105 et 107 peuvent cependant être exploitées pour calculer des données de mesure corrigées, c'est-à-dire exemptes de biais et/ou de dérive significatifs, de la mesure 105 (« Shaft_Torque »).
La relation suivante entre les données de mesure (105) (« Shaft_Torque ») et (107) (« Shaft_RPM ») peut être utilisée, en supposant que les données de mesure (105) (« Shaft_Torque ») sont, en moyenne, proportionnelles au carré des données de mesure (107) (« Shaft_RPM ») : (Relation 3) Shaft_Torque = d * Shaft_RPM 2 + e où d est un coefficient de proportionnalité (englobant à la fois la proportionnalité physique entre les données de mesure (105) (« Shaft_Torque ») et les données de mesure (107) au carré (« Shaft_RPM 2 » ) et également le biais multiplicatif des données de mesure 105 (« Shaft_Torque ») et e est le biais additif des données de mesure 105 (« Shaft_Torque »)).
Pour estimer de manière fiable les coefficients a, b, c, d et e (et l'évolution de leurs valeurs dans le temps), un filtre de Kalman peut être appliqué permettant ensuite d'estimer le biais et/ou la dérive des données de mesure 104 (« Log_Speed ») et 105 (« Shaft_Torque »). Un filtre de Kalman selon la présente technologie est entièrement défini par : - un modèle d'état . Pour les données de mesure Log_Speed : Pour les données de mesure 105 (« Shaft_Torque »), le modèle d'état du filtre de Kalman peut être : - un modèle d'évolution exprimé par : + Pour les données de mesure 104 (« Log_Speed »), et les données de mesure 105 (« Shaft_Torque »), A peut être une matrice identité. - un modèle de mesure exprimé par : Pour les données de mesure 104 (« Log_Speed »), le modèle de mesure du filtre de Kalman peut être exprimé avec : Pour les données de mesure 105 (« Shaft_Torque »), le modèle de mesure du filtre de Kalman peut être exprimé avec : et
Les matrices de covariance de bruit gaussien et des modèles d'évolution et des modèles de mesure sont optimisées pour une bonne performance du filtre de Kalman, et calibrées pour chaque navire 100 différent. Par exemple, la matrice de covariance du bruit blanc gaussien peut, pour un navire 100 donné être calibrée en : - établissant un modèle de régression linéaire des relations 1, 2 et 3 ci-dessus, par exemple au travers d’un estimateur des moindres carrés, pour obtenir une estimation des coefficients a, b, c, d et e ; - exprimant le bruit blanc gaussien comme : - et injectant l’estimation obtenue des coefficients a, b, c, d et e dans le modèle d'état de la relation précédente. Par exemple, la matrice de covariance du bruit blanc gaussien peut, pour un navire 100 donné, être calibrée en : - établissant un modèle de régression linéaire des relations 1, 2 et 3 ci-dessus, par exemple au travers d’un estimateur des moindres carrés, pour obtenir une estimation des coefficients a, b, c, d et e ; - supposant que la dérive typique des coefficients a, b, c, d et e est de l’ordre de 10% de variation sur une période de 2 mois ; - pour chacun des coefficients a, b, c, d et e, calculant une vitesse de variation du coefficient égale à ( = a, b, c, d ou e) ; et - réduisant la matrice de covariance du bruit blanc gaussien à une diagonale (i.e. : supposant que les variations des coefficients a, b, c, d et e dans le temps ne sont pas corrélées) et estimant chaque élément de la diagonale comme égal à ( = a, b, c, d ou e ; et où est l’intervalle de temps, exprimé en mois, entre deux mesures). Par exemple, pour les données de mesure 104 (« Log_Speed ») et un porte-conteneurs "typique", les matrices suivantes peuvent être utilisées (en supposant que données de mesure 104 (« Log_Speed ») et 106 (« GPS_Speed ») sont exprimées en nœuds, les données de mesure 107 (« Shaft_RPM ») sont exprimées en rotations par minute, et que le pas de temps des mesures relevées par les différents capteurs est de 15 min) : et Pour les données de mesure 105 (« Shaft_Torque »), les matrices suivantes peuvent être utilisées (en supposant que les données de mesure 105 (« Shaft_Torque ») sont exprimées en Newton.mètres, les données de mesure 107 (« Shaft_RPM ») sont exprimées en rotations par minute, et que le pas de temps des mesures relevées par les différents capteurs est de 15 min) : et 000 Il apparaîtra à l'homme du métier que d'autres valeurs de matrices de covariance peuvent être choisies pour et , en fonction du navire 100 et du mécanisme d'étalonnage ci-dessus.
Il apparaîtra en outre à l'homme du métier que les valeurs initiales des coefficients a, b, c, d et e peuvent être établies de différentes façons. Par exemple, elles peuvent être établies en : - établissant un modèle de régression linéaire des relations 1, 2 et 3 ci-dessus, par exemple au travers d’un estimateur des moindres carrés, pour obtenir une estimation des coefficients a, b, c, d et e ; - utilisant ces estimations comme valeur initiale du modèle d'état et - utilisant l’inverse de la matrice d’information de Fisher comme covariance initiale de dans le filtre de Kalman. Par exemple, les valeurs initiales suivantes peuvent être choisies : a = 1 (biais multiplicatif), b = 0 (biais additif), e = 0 (biais additif) ; Par exemple, les valeurs initiales suivantes peuvent être choisies : c=1 et d=0,9 pour un porte-conteneurs "typique", tandis que d'autres valeurs peuvent être choisies pour un navire 100 différent, en utilisant un mécanisme de calibrage consistant à effectuer une analyse de régression des relations 2 et 3 ci-dessus.
Une fois que les coefficients a, b, c, d et e sont estimés de manière fiable par une application du filtre de Kalman comme décrit ci-dessus, le biais additif et/ou le biais multiplicatif des données de mesure 104 (« Log_Speed ») peuvent être corrigés en utilisant la relation 4 ci-dessus, tandis que le biais additif des données de mesure 105 (« Shaft_Torque ») peut être corrigé, en calculant des mesures de données corrigées, appelées (« Shaft_Torque Corr ») ci-après et dans les figures : (Relation 5) Shaft_Torque Corr = Shaft_Torque – e
De préférence, le pyrovanadate comprend au moins un élément choisi dans le groupe constitué du pyrovanadate de sodium, du pyrovanadate d’ammonium et du pyrovanadate de potassium.
De préférence, l’oxyde de vanadium est choisi dans le groupe constitué de l’oxyde de vanadium, du trioxyde de vanadium, du dioxyde de vanadium et du pentoxyde de vanadium.
De préférence, le pigment de Prusse est préparé en solution pour être utilisé ; et mieux encore, un procédé de préparation de la solution de pigment de Prusse comprend : sous un gaz protecteur, le mélange du pigment de Prusse avec de l’eau.
De préférence, le gaz protecteur est l’azote ou l’argon.
De préférence, le procédé de préparation du dérivé de pigment de Prusse modifié comprend en outre : l’ajout d’un tensioactif et/ou d’un additif.
De préférence, le tensioactif et l’additif sont ceux couramment utilisés dans le domaine des batteries.
De préférence, le procédé de préparation du dérivé de pigment de Prusse modifié comprend en particulier les étapes suivantes de :
(1) mélange d’un pigment de Prusse avec de l’eau, agitation d’un mélange obtenu, ajout du mélange à un réacteur et introduction d’un gaz protecteur pour obtenir une solution de pigment de Prusse ;
(2) mélange d’un composé contenant du vanadium avec une solution de source d’ions métalliques pour permettre une réaction, afin d’obtenir une solution d’un composé vanadium ; et
(3) mélange de la solution de composé de vanadium avec la solution de pigment de Prusse pour permettre une réaction à une température allant de 0 °C à 80 °C pendant 5 min à 80 min, filtration, lavage et séchage pour obtenir le dérivé de Prusse modifié.
Selon un troisième aspect de la présente invention, un matériau de cathode est fourni, comprenant le dérivé de pigment de Prusse modifié fourni selon le premier aspect de la présente invention, tel que défini ci-avant.
Selon un quatrième aspect de la présente invention, l’utilisation du dérivé de pigment de Prusse modifié fourni dans le premier aspect de la présente invention dans une BSI ou une BPI est fournie.
Selon un cinquième aspect de la présente invention, l’utilisation du matériau de cathode fourni dans le troisième aspect de la présente invention dans une batterie sodium-ion ou une batterie potassium-ion est fournie.
La présente invention présente les effets bénéfiques suivants : le dérivé de pigment de Prusse modifié selon la présente invention présente les caractéristiques de stabilité thermique élevée, de morphologie régulière et d’excellentes performances électrochimiques.
En particulier, selon la présente invention, le dérivé de pigment de Prusse est revêtu et/ou dopé au composé vanadium de façon à obtenir une morphologie régulière du matériau. Les cations métalliques contenus dans le composé vanadium peuvent pénétrer rapidement dans les réseaux du dérivé de pigment de Prusse et occuper les positions initiales des molécules d’eau dans le réseau, ce qui réduit les défauts structurels du matériau, augmente l’intégrité d’une structure cristalline du matériau et élimine les molécules d’eau en réseau à l’origine des défauts internes du matériau. En outre, le revêtement et/ou le dopage du composé vanadium peuvent prévenir l’absorption d’humidité et l’oxydation dans le dérivé de pigment de Prusse et augmenter la performance de vitesse de charge d’une batterie. Du fait que le vanadium est un élément métallique multivalent, le revêtement et le dopage au vanadium du matériau de cathode au pigment de Prusse peuvent créer des sites d’oxydoréduction multiples et améliorer la capacité théorique relative du matériau de batterie.
Le procédé de préparation selon la présente invention présente moins de procédures, des opérations simples et utilise des matières premières bon marché. La présente invention utilise une solution aqueuse comme solvant, ce qui est respectueux de l’environnement. En outre, un produit du procédé de préparation peut être facilement purifié et séparé, ce qui permet une production industrielle à grande échelle.
Le procédé d’analyse physico-chimique comprend également une étape b) d’acquisition d’un spectre d’absorption de l’échantillon gazeux après exécution de l’étape a) dans la cellule de mesure 30.