INPI-France/Brevets-Francais-2024-Chunked huggingface dataset:
Les documents suivants seront cités au cours de la description : He K., Zhang X., Ren S., Sun J., 2016. Deep Residual Learning for image Recognition. In 2016 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), Las Vegas, NV, USA, 2016 pp. 770-778. Lorenzo-Navarro, Javier; Castrillon-Santana, Modesto; Santesarti, Enrico; Marsico, Maria de; Martinez, Ico; Raymond, Eugenio et al. (2020) SMACC: A System for Microplastics Automatic Counting and Classification. In : IEEE Access, vol. 8, p. 25249–25261. Ronneberger O., Fischer P., Brox T., (2015) U-net: Convolutional networks for biomedical image segmentation, in: Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention (MICCAI), Vol. 9351 of LNCS, Springer, 2015, pp. 234–241. Gauci, Adam; Deidun, Alan; Montebello, John; Abela, John; Galgani, Francois (2019) Automating the characterisation of beach microplastics through the application of image analyses. In: Ocean & Coastal Management, vol. 182, p. 104950. Cowger W.; Gray A.; DeFrond S.H.C.H.; Deshpande A.D.; Hemabessiere L.; Lee E.; Mill L.; Munno K.; Ossmann B.E.; Pittroff M.; Rochman C.; Sarau G.; Tarby S.; Primpke S. Critical review of processing and classification techniques for images and spectra in microplastic research. Appl. Spectroscopy Spectrosc, 74 (2020), pp. 989-1010. Massarelli, C.; Campanale, C.; Uricchio, V.C. (2021) A Handy Open-Source Application Based on Computer Vision and Machine Learning Algorithms to Count and Classify Microplastics. In : Water, vol. 13, n° 15, p. 2104. Lumia R., Shapiro L., Zuniga O., A new connected components algorithm for virtual memory computers, Computer Vision, Graphics, and Image Processing, Volume 22, Issue 2, 1983, Pages 287-300, ISSN 0734-189X. Baubet B., Girleanu M., Gay A.S., Taleb A.L., Moreaud M., Wahl F., Delattre V., Devers E., Hugon A., Ersen O., Afanasier P., Raybeaud P.. Quantitative 2D morphology–selectivity relationship of CoMoS nano-layers: a combined HR HAADF-STEM and DFT study, ACS Catalysis 6, p. 1081−92 (2016). Gerigny O., Brun M., Tomasino C., Le Moigne M., Lacroix C., Kerambrun L., Galgani F., 2018. Évaluation du descripteur 10 « Déchets marins » en France métropolitaine. Rapport scientifique pour l’évaluation 2018 au titre de la DCSMM. Rapport IFREMER-CEDRE.
On connait des méthodes de caractérisation de plastiques et de polymères qui peuvent être utilisées pour identifier la présence de plastiques et de polymères dans un environnement naturel tel que du sable ou une roche, comme par exemple, les analyses d’extraction-désorption thermique couplée à la chromatographie gazeuse et la spectrométrie de masse, la pyrolyse couplée à la chromatographie gazeuse, la spectrométrie de masse ou encore la spectroscopie Raman. Toutefois, ces méthodes sont relativement complexes à mettre en œuvre, notamment du fait qu’elles requièrent du matériel spécifique, bien souvent non transportable in situ, et qui plus est, à utiliser par des experts.
En particulier, on connait la demande de brevet FR 21/05123 A1 (numéro de dépôt), qui concerne un procédé de caractérisation de la présence et/ou de quantification d’au moins un polymère dans un milieu poreux, au moyen de quantités de composés hydrocarbonés et/ou de CO et/ou de CO2 mesurées lors d’une séquence de chauffe sous atmosphère inerte puis d’une séquence de chauffe sous atmosphère oxydante. Cette méthode est rapide et précise, mais nécessite des moyens de mesure de haute technicité (notamment un four à pyrolyse programmable et des capteurs à ionisation à flamme et à infra-rouges associés), non accessibles au grand public et non utilisables sur le site de prélèvement de l’échantillon de milieu poreux comprenant des microplastiques.
Dans le domaine de l’environnement, les travaux utilisant des méthodes d’intelligence artificielle se développent de plus en plus pour identifier et classer les macroplastiques dans les rivières, à la surface des océans, et sur les plages. Toutefois, la problématique de la détection et de la caractérisation des macroplastiques (comme par exemple une bouteille ou un sac plastique) n’est pas semblable à celle des microplastiques car les microplastiques sont la plupart du temps fragmentés et n’ont plus leur forme d’usage. Leur taille est alors comparable, voir inférieure à celle de la texture du milieu naturel (par exemple de taille comparable à des grains de sable), ce qui rend leur détection plus difficile. En outre, il faut également quantifier certaines propriétés des microplastiques (volume, poids, …) qui ne sont pas directement accessibles par la seule application d’algorithmes de classification.
Dans le domaine des microplastiques, les travaux sont beaucoup moins nombreux. En effet, la quantification des microplastiques dans l’environnement est une tâche encore couteuse en temps et en moyen, car elle nécessite (i) une phase d’échantillonnage, (ii) de préparation et de séparation des plastiques par rapport à la matrice environnementale, (iii) d’identification (visuelle, chimique ou physique) et (iv) de quantification (nombre, poids, type). Il existe plusieurs travaux s’appuyant sur l’analyse d’images obtenues avec des appareils sophistiqués (Spectroscopie infrarouge à transformée de Fourier (FTIR), Microscopie électronique à balayage (SEM), approche holographique, …). On connait aussi des méthodes basées sur des analyses d’images photographiques, mettant en œuvre une segmentation de l’image simple (par exemple basée sur un histogramme) pour extraire des paramètres de forme et de dimension des microplastiques, comme par exemple décrit dans les documents (Gauci et al., 2019 ; Cowger et al., 2020). Plus récemment, sont apparues des méthodes plus sophistiquées, à base d’apprentissage machine (apprentissage automatique), comme décrit par exemple dans le document (Massarelli et al., 2021). Ces dernières reposent sur des méthodes de classification supervisée ou non supervisée, s’appuyant sur des algorithmes du plus proche voisin (« K-Nearest Neighbour » en anglais) pour classer les microplastiques. Dans ces approches, les microplastiques sont tous préalablement séparés de la matrice minérale par l’opérateur. Ainsi, les algorithmes n’effectuent en aucun cas une détection de chaque microplastique dans une matrice minérale.
On connait notamment le document (Lorenzo-Navarro et al., 2020) qui concerne un système et un procédé pour un comptage et une classification automatique de déchets microplastiques. Plus précisément, dans un de ces modes de réalisation, ce document décrit une analyse réalisée au moyen d’une intelligence artificielle de type réseaux de neurones convolutifs à partir d’images d’un échantillon contenant exclusivement des microplastiques. Autrement dit, dans cette approche, les images sont acquises sur des échantillons préalablement préparés, où les plastiques ont été séparés des autres éléments, en l’espèce de la matrice minérale (cas de prélèvement sur une plage). La particule analysée étant un plastique, il n’y a donc pas de problématique de détection par rapport à d’autres particules en présence. Par ailleurs, les images des déchets plastiques sont obtenues au moyen d’un scanner, utilisé à la fois en mode transparent et en mode réflectif. L’image en transparence est utilisée pour la mise en œuvre d’une méthode de segmentation d’image, à partir de laquelle des contours sont définis autour de chaque particule de microplastique. Après un alignement entre les deux images, les contours obtenus sur l’image en transparence sont utilisés pour délimiter les particules de plastique sur l’image en réflexion. Un réseau de neurones de type VGG-16 est utilisé pour analyser les délimitations sur l’image en réflexion. Ce type de réseau consiste en une succession de couches convolutives de taille 3x3 et d'une opération de « max pooling », se terminant par une couche entièrement connectée et une fonction d’activation. La profondeur de ce type de réseau reste limitée, l’entrainement devenant de plus en plus complexe et inefficace lorsque celle-ci augmente, en particulier à cause de problèmes liés à la remontée de gradient (« gradient vanishing »). Par ailleurs, ce document décrit une méthode basée sur une analyse d’un échantillon contenant uniquement des microplastiques (qui doit donc être nécessairement préparé) à partir de deux types d’images (en transparence et en réflexion) de cet échantillon obtenues par un dispositif particulier (un scanner), non utilisable in situ, et après un traitement particulier (une segmentation des images en transparence) d’une des images, avant d’exécuter un réseau de neurones particulier (VGG-16) sur l’image en réflexion délimitée au moyen de l’image en transparence segmentée, ce réseau de neurones nécessitant une base d’apprentissage très fournie.
La présente invention permet de pallier ces inconvénients. Notamment, la présente invention concerne un procédé de détection et de caractérisation automatique de particules de plastiques présentes dans un milieu quelconque. Plus précisément, le procédé selon l’invention ne nécessite pas de préparation de l’échantillon prélevé in situ, notamment de procédé de séparation des particules de plastique des autres constituants du milieu. De plus la présente invention peut être mise en œuvre à partir d’images de l’échantillon prises par un appareil photographique quelconque, y compris un appareil photographique d’un téléphone portable. Autrement dit, le procédé selon l’invention ne nécessite pas la mise en œuvre d’un matériel spécifique, nécessitant un expert, et les images peuvent être prises in situ. Enfin, une fois les images photographiques prises, le procédé selon l’invention peut être mis en œuvre de manière entièrement automatisée, sans interaction humaine, grâce à l’enchainement de deux réseaux de neurones convolutifs particuliers. De plus, les deux réseaux de neurones convolutifs du procédé selon l’invention permettent un apprentissage efficace, même sur une base d’apprentissage restreinte.
La présente invention concerne un procédé pour détecter et déterminer au moins une caractéristique de particules de plastique présentes dans un échantillon d’un milieu, ledit milieu pouvant être quelconque, ladite au moins une caractéristique correspondant à une classe de plastique définie selon une classification prédéfinie.
a) une mise sous pression du mélange M1, ledit mélange M1 étant éventuellement sous pression, ledit mélange M1 comprenant au moins de la matière organique, afin d’obtenir un flux de mélange sous pression M1p,
b) une injection d’eau à une température d’au moins 374°C et à une pression d’au moins 225 bars dans le flux du mélange M1p avec un angle allant de 45° à 75° afin d’obtenir un flux M2 comprenant de l’eau et de la matière organique,
c) une introduction du flux M2 dans un réacteur d’hydrotraitement, ledit réacteur d’hydrotraitement étant maintenu à une température allant de 150°C à 430°C, afin d’obtenir un flux M3 comprenant de la matière organique hydrotraitée,
ledit procédé comprenant en outre : une étape de mise sous pression d’eau jusqu’à une pression d’au moins 225 bars, une étape d’échange de chaleur X1 en aval de ladite mise sous pression d’eau, permettant de récupérer de la chaleur du flux M3 pour chauffer au moins partiellement l’eau destinée à être injectée à l’étape b) et le cas échéant l’eau ES2 destinée à être injectée à l’étape d), permettant d’obtenir en aval de l’échange X1, un flux refroidi M3’ et un flux d’eau chauffée W2, une étape de chauffage supplémentaire mise en œuvre sur le flux d’eau chauffée W2, en aval dudit échange de chaleur X1, permettant de chauffer l’eau W2 à la température d’au moins 374°C avant son injection à l’étape b) et le cas échéant l’eau ES2 destinée à être injectée à l’étape d), une étape d’échange de chaleur X2, en aval de l’échange de chaleur X1, permettant de récupérer de la chaleur du flux M3’ pour chauffer le mélange M1p en amont de l’injection d’eau de l’étape b) du procédé et le cas échéant l’eau ES2 destinée à être injectée à l’étape d), cet échange de chaleur X2 permettant alors d’obtenir un flux M3’’ refroidi.
Selon un mode de réalisation, le procédé d’hydrotraitement de l’invention comprend :
b) une injection d’eau à une température d’au moins 374°C et à une pression d’au moins 225 bars dans le flux du mélange M1p avec un angle allant de 15° à 90° afin d’obtenir un flux M2 comprenant de l’eau et de la matière organique,
ledit procédé comprenant en outre : en amont de l’étape c), une étape d’introduction du flux M2 dans un turbulateur statique, une étape de mise sous pression d’eau jusqu’à une pression d’au moins 225 bars, une étape d’échange de chaleur X1 en aval de ladite mise sous pression d’eau, permettant de récupérer de la chaleur du flux M3 pour chauffer au moins partiellement l’eau destinée à être injectée à l’étape b) et le cas échéant l’eau ES2 destinée à être injectée à l’étape d), permettant d’obtenir en aval de l’échange X1, un flux refroidi M3’ et un flux d’eau chauffée W2, une étape de chauffage supplémentaire mise en œuvre sur le flux d’eau chauffée W2, en aval dudit échange de chaleur X1, permettant de chauffer l’eau W2 à la température d’au moins 374°C avant son injection à l’étape b), une étape d’échange de chaleur X2, en aval de l’échange de chaleur X1, permettant de récupérer de la chaleur du flux M3’ pour chauffer le mélange M1p en amont de l’injection d’eau de l’étape b) du procédé et le cas échéant l’eau ES2 destinée à être injectée à l’étape d), cet échange de chaleur X2 permettant alors d’obtenir un flux M3’’ refroidi.
ledit procédé comprenant en outre : en amont de l’étape c), une étape d’introduction du flux M2 dans un turbulateur statique, une étape de mise sous pression d’eau jusqu’à une pression d’au moins 225 bars, une étape d’échange de chaleur X1 en aval de ladite mise sous pression d’eau, permettant de récupérer de la chaleur du flux M3 pour chauffer au moins partiellement l’eau destinée à être injectée à l’étape b) et le cas échéant l’eau ES2 destinée à être injectée à l’étape d), permettant d’obtenir en aval de l’échange X1, un flux refroidi M3’ et un flux d’eau chauffée W2, une étape de chauffage supplémentaire mise en œuvre sur le flux d’eau chauffée W2, en aval dudit échange de chaleur X1, permettant de chauffer l’eau W2 à la température d’au moins 374°C avant son injection à l’étape b) et le cas échéant l’eau ES2 destinée à être injectée à l’étape d), une étape d’échange de chaleur X2, en aval de l’échange de chaleur X1, permettant de récupérer de la chaleur du flux M3’ pour chauffer le mélange M1p en amont de l’injection d’eau de l’étape b) du procédé et le cas échéant l’eau ES2 destinée à être injectée à l’étape d), cet échange de chaleur X2 permettant alors d’obtenir un flux M3’’ refroidi.
En référence à la , l’embouchure périphérique 31 est configurée pour injecter, depuis la cavité de chauffage 33, un flux d’air chaud FAC de forme périphérique de manière à faire circuler un flux d’air frais FAF dans la veine de passage 6. Le flux d’air frais FAF circule d’amont vers l’aval par rapport à l’axe d’injection X3, le flux d’air frais FAF circulant intérieurement au flux d’air chaud FAC de forme périphérique afin de permettre un mélange entre le flux d’air chaud FAC et le flux d’air frais FAF. Comme cela sera présenté par la suite, le flux d’air chaud FAC possède un mouvement de vrille lorsqu’il est injecté tout en possédant une forme périphérique.
Comme illustré à la , le flux d’air chaud FAC possède une forme périphérique, ici une section annulaire, et le flux d’air frais FAF est guidé axialement selon l’axe d’injection X3 intérieurement au flux d’air chaud FAC. Autrement dit, le flux d’air chaud FAC et le flux d’air frais FAF sont concentriques. Comme cela va être présenté par la suite, l’organe périphérique 30 est configuré pour accélérer le flux d’air frais FAF par effet Coanda dans la veine de passage 6 comme illustré à la .
De manière avantageuse, en référence à la , la dépression générée en aval permet également d’aspirer des flux d’air frais FAF ayant contourné la veine de passage 6, ce qui engendre des turbulences T en aval de l’organe périphérique 30. De telles turbulences T sont avantageuses étant donné qu’elles permettent de favoriser un mélange entre le flux d’air chaud FAC et le flux d’air frais FAF évitant ainsi l’apparition de points chauds dans la cavité intérieure 20.
En référence à la , il est représenté de manière générale l’organe périphérique 30 vu en coupe longitudinale selon l’axe d’injection X3. L’organe périphérique 30 comporte une section comportant une paroi intérieure de guidage 301, une paroi extérieure 302, une paroi amont 303 et une paroi aval 304. Ces parois délimitent intérieurement la cavité de chauffage 33. De préférence, les parois 301-304 de l’organe périphérique 30 sont issues de matière.
En référence à la , la paroi amont 303 est de préférence convexe et carénée de manière à permettre une circulation sans turbulence du flux d’air frais FAF. La paroi amont 303 permet de guider des flux d’air frais FAF dans la veine de passage 6 afin qu’ils soient accélérés et des flux d’air frais FAF extérieurement à l’organe périphérique 30 pour générer des turbulences T en aval. La paroi extérieure 302 est ici cylindrique de manière à guider axialement le flux d’air frais FAF qui contourne la veine de passage 6.
Dans cet exemple, la paroi intérieure de guidage 301 est divergente d’amont vers l’aval, c’est-à-dire, évasée radialement de l’amont vers l’aval. Autrement dit, la veine de passage 6 possède une section croissante. La paroi intérieure de guidage 301 est située en aval de l’embouchure périphérique 31 de manière à guider le flux d’air chaud FAC en sortie de l’embouchure périphérique 31 afin d’obtenir l’effet Coanda. Comme cela sera présenté par la suite, le flux d’air chaud FAC circule au contact de la paroi intérieure de guidage 301, ce qui permet d’aspirer le flux d’air frais FAF pour l’accélérer. En référence à la , la paroi intérieure de guidage 301 est inclinée par rapport à l’axe d’injection X3 d’un angle d’inclinaison θ compris entre 5° et 45° afin d’obtenir un effet Coanda optimal. De manière préférée, l’angle d’inclinaison θ est compris entre 10° et 15°, de préférence, égal 12°. De manière avantageuse, l’embouchure périphérique 31 est orientée de manière à permettre une injection le long de paroi intérieure de guidage 301. Le flux d’air chaud FAC est ainsi plaqué à la paroi intérieure de guidage 31.
En référence à la , la paroi aval 304 est configurée pour amplifier les turbulences T et possède, dans cet exemple, une forme tronquée non carénée. Afin de permettre une injection à très haute vitesse via l’embouchure périphérique 31, la cavité de chauffage 33 comporte un canal d’injection 34 situé directement à proximité de l’embouchure périphérique 31. De manière préférée, le canal d’injection 34 est convergent de manière à accélérer le flux d’air chaud FAC lors de son injection par l’embouchure périphérique 31. De manière préférée, comme illustré à la , l’organe périphérique 30 comporte une lèvre périphérique 35 s’étendant en saillie dans la cavité de chauffage 33 et délimitant en partie le canal d’injection 34. Une telle lèvre périphérique 35 permet de définir de manière précise la forme du canal d’injection 34 et, par voie de conséquence, la compression désirée. De préférence, la lèvre périphérique 35 s’étend dans la continuité de la paroi intérieure de guidage 301 de manière à définir l’embouchure périphérique 31 entre la paroi intérieure de guidage 301 et la paroi amont 303 de l’organe périphérique 30.
Selon l’invention, l’organe périphérique 30 comporte une pluralité d’organes de mise en rotation du flux d’air chaud FAC lors de son injection dans la cavité intérieure 20 de l’entrée d’air 2. Comme cela sera présenté en détails par la suite, de tels organes de mise en rotation permettent de générer une vrille sur le flux d’air chaud FAC tout en le maintenant plaqué sur la paroi intérieure de guidage 301 pour permettre une aspiration optimale du flux d’air frais FAF. Une telle vrille permet d’améliorer le mélange du flux d’air chaud FAC avec le flux d’air frais FAF tout en conservant un injecteur 3 de dimensions réduites.
De manière préférée, l’angle d’inclinaison des organes de mise en rotation par rapport à l’axe d’injection est compris entre 20° et 40° pour obtenir l’effet de vrille désiré. De manière préférée, comme illustré à la , chaque organe de mise en rotation 4 comprend une portion amont 4A et une portion aval 4B qui sont décalées selon la direction circonférentielle de manière à mettre en rotation le flux d’air chaud FAC. De préférence, le rapport entre la longueur d’un organe de mise en rotation et la distance entre deux organes de mise en rotation est comprise entre 1 et 1,4 pour assurer un compromis entre le nombre d’organes de mise en rotation et la capacité de déviation.
Selon une première forme de réalisation, en référence aux figures 7 à 9, une pluralité d’organes de mise en rotation 4 est positionnée sur la paroi intérieure de guidage 301. Chaque organe de mise en rotation 4 s’étend en saillie vers l’axe d’injection X3 afin de former un relief sur la paroi intérieure de guidage 301. De préférence, un organe de mise en rotation 4 se présente sous la forme d’une bosse formée entre deux creux.
De manière préférée, le nombre, la forme et la longueur des organes de mise en rotation 4 sont adaptés afin d’obtenir l’effet de vrille désiré. De manière préférée, les organes de mise en rotation 4 possèdent une longueur au moins égale à 90% de la longueur de la paroi intérieure de guidage 301. De manière préférée, la section d’un organe de mise en rotation 4, définie transversalement à l’axe d’injection X3, est croissante de l’aval vers l’amont de manière à permettre une mise en rotation progressive du flux d’air chaud FAC mais également du flux d’air frais FAF via les organes de mise en rotation 4.
De préférence, les organes de mise en rotation 4 sont répartis de manière uniforme à la périphérie de la paroi intérieure de guidage 301 afin d’obtenir un effet de vrille homogène. Dans cet exemple, les organes de mise en rotation 4 sont issus de matière de la paroi intérieure de guidage 301.
Ainsi, lors de l’injection d’un flux d’air chaud FAC via l’embouchure 31, le flux d’air chaud FAC est plaqué contre la paroi intérieure de guidage 301 qui l’entraine en rotation à haute vitesse. Cela permet, d’une part, de créer une aspiration du flux d’air frais FAF et, d’autre part, de générer des turbulences du fait de la rotation qui améliore le mélange entre le flux d’air chaud FAC et le flux d’air frais FAF.
Selon une deuxième forme de réalisation, en référence aux figures 10 à 11, une pluralité organes de mise en rotation 5 est positionnée dans l’embouchure périphérique 31. De manière préférée, le nombre, la forme et la longueur des organes de mise en rotation 5 est adaptée afin d’obtenir l’effet de vrille désiré. De manière préférée, la longueur des organes de mise en rotation 5 est comprise entre 2 et 20 fois l’épaisseur de l’embouchure périphérique 31 afin de permettre une mise en rotation tout en conservant un encombrement réduit dans l’embouchure périphérique 31. De manière préférée, les organes de mise en rotation 5 possèdent une longueur inférieure à 20mm.
La demanderesse a par exemple déposé le document brevet FR-A1-3081011 décrivant un procédé de répartition de couple d’entrainement pour un véhicule où les deux essieux sont motorisés. Cette solution vise à améliorer le confort de roulage en anticipant un changement d’état de fonctionnement du moteur thermique. Le document brevet FR-A1-3106107 décrit un procédé d’optimisation d’un régime moteur lors d’un accostage qui permet d’éviter les désagréments acoustiques et vibratoires.
Par ailleurs, dans une situation d’un véhicule automobile hybride en roulage, lorsque le superviseur du véhicule décide le démarrage du moteur thermique, il arrive qu’un changement de rapport soit demandé automatiquement par l’unité de commande de la boite de vitesse peu de temps après, pour optimiser le système de transmission comme expliqué précédemment.