INPI-France/Brevets-Francais-2024-Chunked huggingface dataset:
- le module de détection d’anomalies par tomographie à ondes guidées configuré pour utiliser les mesures dudit ensemble de capteurs afin de fournir une tomographie de ladite structure comprend un solveur permettant la résolution d’un problème de minimisation sous la forme :
où représente la fonction objet caractérisant un défaut de ladite structure, R est un terme de pénalité permettant la régularisation de la solution, représente les champs mesurés via lesdits capteurs dudit ensemble, représente un modèle suivant une équation de Lippmann Schwinger :
étant la fonction de Green, solution de l’équation de Helmholtz associée à l’état sain de ladite structure.
- la est un schéma illustrant un dispositif d’optimisation du placement d’un ensemble de capteurs de détection d’anomalie(s) dans une structure par tomographie à ondes guidées selon la présente invention;
- la est un organigramme d’un procédé d’optimisation du placement d’un ensemble de capteurs de détection d’anomalie(s) dans une structure par tomographie à ondes guidées selon la présente invention ;
- la est un schéma illustrant de manière générale le fonctionnement de la tomographie par onde guidée ;
- la est un schéma illustrant deux exemples de zones de voisinage d’un capteur selon deux variantes de la présente invention et le déplacement obtenu ;
- la illustre l’obtention d’un placement de capteurs optimisé selon la présente invention et de l’évolution de la métrique associée au cours de ladite optimisation ;
- la illustre le déplacement de capteurs obtenu après optimisation à partir d’une configuration initiale ;
Procédé pour extraire des composantes neutroniques discrètes issues de réactions photo-nucléaires à l’aide d’un réseau de neurones entrainé Le domaine technique de l’invention est celui de l’exploitation de spectres neutroniques à l’aide d’un réseau de neurones pour en retirer des informations utiles, par exemple dans le cadre de la détection de substances dangereuses, toxiques ou illicites contenues dans un objet.
ÉTAT DE LA TECHNIQUE ANTÉRIEURE Il est connu que les sources de rayonnement neutron et photon peuvent être utilisées pour détecter, à partir de réactions nucléaires spécifiques, la présence de certains éléments légers (à savoir l’azote, le carbone, l’oxygène, le chlore) dans divers matériaux. On peut ainsi détecter la présence de substances dangereuses, toxiques ou illicites telles que des explosifs, certains gaz toxiques (gaz toxiques contenant du chlore) ou des stupéfiants, contenues ou dissimulées dans un objet à sonder (qui peut, par exemple, être de type containeur, colis ou valise).
Parmi les méthodes de détection connues, on peut citer la méthode d’interrogation neutronique active (INA), la méthode dite du photon « taggé » et la méthode d’interrogation photonique active (IPA).
La méthode d’interrogation neutronique active (INA) utilise les réactions induites par des neutrons. Ces réactions sont utilisées pour détecter des éléments légers (C, N, O, Cl) dans des matériaux en utilisant notamment la technique de la particule associée (TPA). Cette détection est basée sur la mesure du rayonnement gamma produit par ces réactions. Cependant, la mesure précise des spectres gamma est en général difficile compte tenu des conditions expérimentales, souvent caractérisées par un bruit de fond important. En effet, le rayonnement gamma est largement présent, car il peut être facilement produit par une multitude de mécanismes (réactions avec d’autres éléments chimiques que les éléments chimiques d’intérêt, décroissance radioactive des radio-isotopes créés par activation ou qui sont naturellement présents dans les matériaux, etc.), ce qui conduit à des spectres complexes rendant difficile la séparation des différentes contributions des éléments chimiques.
La technique dite du photon « taggé » est basée sur la détection des neutrons en coïncidence avec les électrons d’une source de rayonnement bremsstrahlung. Cette technique permet l’extraction des composantes neutroniques pour chaque énergie des photons de bremsstrahlung. Mais elle nécessite la mise en place de méthodes complexes avec une électronique spécialisée haute fréquence pour la détection de particules en coïncidence, ainsi que des équipements lourds, contraignants et onéreux, notamment des dipôles magnétiques qui ne sont pas vraiment compatibles avec le développement d’un dispositif de détection compact dans le cas d’une application en sécurité intérieure.
Enfin, la méthode d’interrogation photonique active (IPA) est une détection basée sur l’utilisation de sources de photons. Elle utilise les réactions photo-nucléaires dont les sections efficaces (probabilités) sont bien connues pour la plupart des noyaux des éléments légers tels que l’azote, le carbone, l’oxygène, le chlore.
Les réactions photo-nucléaires ont la particularité d’être réalisées à seuil, c’est-à-dire qu’elles ne peuvent avoir lieu que si les photons initiaux ont une énergie supérieure à une certaine valeur, qui est spécifique à chaque noyau.
Dans le cas de l’azote, par exemple, qui est détecté à partir des neutrons produits par des réactions photo-nucléaires (γ,n), l’énergie minimale des photons doit être supérieure à 10 MeV.
Dans le cas de la détection du chlore par irradiation avec des photons par la méthode IPA, les techniques actuelles sont basées sur la création, par des réactions photo-nucléaires (γ,n), de radio-isotopes dont la décroissance est à l’origine d’émission de rayonnement gamma. La mesure par spectrométrie de ce rayonnement gamma permet d’identifier ces radio-isotopes et de remonter ainsi aux éléments à l’origine de leur production. Cependant, la méthode d’IPA couplée à de la spectrométrie gamma est très complexe à mettre en place étant donné l’importance du bruit gamma généré par de nombreux mécanismes.
Les photons utilisés dans l’interrogation photonique active ne peuvent donc pas être obtenus avec des méthodes conventionnelles basées sur des sources radioactives, car elles ne permettent pas d’atteindre des niveaux d’énergies suffisants. Il est donc nécessaire de disposer de sources de photons de haute énergie suffisamment intenses pour obtenir un rapport signal/bruit satisfaisant. Par ailleurs, la source doit en outre être la plus compacte possible pour être déployée sur le terrain, dans le cas par exemple d’une application à la détection de matières illicites.
Traditionnellement, les photons de haute énergie (supérieure ou égale à 6 MeV) utilisés pour mettre en œuvre la méthode IPA sont des photons de bremsstrahlung, qui sont produits à partir d’un accélérateur d’électrons. De manière connue, dans un accélérateur d’électrons, un faisceau d'électrons d'énergie suffisante (plusieurs MeV) frappe une cible constituée d’un matériau de numéro atomique Z élevé, ce qui donne lieu au rayonnement de freinage (photons de bremsstrahlung). Le désavantage d’utiliser un accélérateur d’électrons réside dans le fait que la source de photons ainsi obtenue (photons de bremsstrahlung) est caractérisée par un spectre en énergie qui est continu. Or, seulement quelques pourcents des photons obtenus par cette méthode (i.e. ceux ayant une énergie supérieure à 6 MeV nécessaire pour induire des réactions de photofission (γ,f)) peuvent être utilisés, la grande majorité des photons étant à l’origine d’une irradiation inutile des substances présentes dans l’objet à sonder.
Idéalement, une telle source devrait être basée sur l’utilisation de photons mono-énergétiques obtenus, par exemple, à partir d’une source de protons de basse énergie, afin de pouvoir identifier des signatures spécifiques (ou empreintes) composées de composantes neutroniques discrètes) dans les spectres des neutrons émis dans des réactions (γ,n) induites par ces photons sur des noyaux légers (C, N, O, Cl). Des composantes neutroniques discrètes seront la signature de la présence de certains éléments légers ; la position de ces composantes neutroniques discrètes nous renseignera sur la nature des éléments légers en question et la hauteur de ces composantes neutroniques discrètes nous renseignera sur leur quantité relative.
Cependant, de précédents travaux des inventeurs visant à étudier la mise en place d’une source à photons mono-énergétiques ont montré de nombreuses limitations liées, notamment, à l’intensité que pourrait avoir une telle source et à son isotropie.
Dans le cadre de la présente invention, les inventeurs se sont focalisés sur la détection IPA et ont cherché à concevoir une méthode permettant d’exploiter des spectres neutroniques issus de réactions photo-nucléaires où plusieurs énergies de photons sont en jeu. En d’autres termes, les inventeurs ont cherché à exploiter les spectres de neutrons obtenus par irradiation à partir de photons de bremsstrahlung ou à plusieurs raies (donc au moins deux raies).
Ce but est notamment atteint grâce à l’utilisation d’un réseau de neurones entrainé.
L’invention concerne ainsi un procédé pour extraire des composantes neutroniques discrètes, issues de réactions photo-nucléaires entre des photons et au moins un élément chimique à détecter, d’un spectre neutronique issu de réactions photo-nucléaires obtenues par irradiation, d’un matériau comprenant ledit au moins un élément chimique à détecter, avec une source de photons, au moins une énergie des photons de la source étant supérieure au seuil de réaction photo-nucléaire dudit élément chimique à détecter, en utilisant un réseau de neurones multicouche et multicanal ayant une architecture avec un étage de convolution et un étage de déconvolution ;
- un module de déplacement configuré pour déplacer chaque capteur de la valeur dudit gradient dudit critère associée à chaque capteur et pour obtenir la localisation de chaque capteur à utiliser lors de l’itération suivante.
L’invention a également pour objet un système de détection d’anomalie(s) dans une structure par tomographie à ondes guidées au moyen d’un ensemble de capteurs, les capteurs dudit ensemble étant disposés sur ladite structure, ledit système étant comprenant :
Puis, pour chaque système prédéterminé, si la consommation cumulée de gaz dudit système prédéterminé sur la période courante dépasse un seuil prédéterminé associé audit système prédéterminé, l’unité de traitement 7 commande une fermeture de la vanne 15 pour couper la fourniture de gaz à l’installation 4 jusqu’à la fin de la période courante.
La coupure du gaz consiste donc à modifier la position angulaire de la bille de la vanne 15 pour fermer la vanne 15.
On peut prévoir que, pour au moins l’un des systèmes prédéterminés, le seuil prédéterminé associé audit système prédéterminé dépende de la période courante du jour courant : il peut ainsi être pertinent d’autoriser une consommation plus importante le matin (avant de partir au travail ou à l’école) et le soir (au retour).
On peut aussi prévoir que, pour au moins l’un des systèmes prédéterminés, le seuil prédéterminé associé audit système prédéterminé dépende du jour courant : la consommation autorisée peut ainsi être plus importante le week-end ou lors d’un jour férié.
On peut aussi prévoir que, pour au moins l’un des systèmes prédéterminés, le seuil prédéterminé associé audit système prédéterminé dépende de la période de l’année à laquelle appartient le jour courant : l’hiver, la consommation autorisée peut ainsi être plus importante.
Le seuil prédéterminé peut aussi dépendre de plusieurs de ces paramètres, et donc de la période courante et/ou du jour courant et/ou de la période de l’année à laquelle appartient le jour courant.
Le système prédéterminé en question est par exemple une chaudière à gaz, dont la consommation de gaz est plus importante en hiver qu’en été.
De même, pour au moins l’un des systèmes prédéterminés (la chaudière à nouveau, par exemple), la détection des phases de fonctionnement dudit système prédéterminé peut comprendre l’étape de comparer les mesures des paramètres prédéfinis avec des niveaux prédéfinis qui dépendent de la période de l’année à laquelle appartient le jour courant.
L’unité de traitement 7 peut aussi utiliser les mesures de la température produites par le capteur de température 11.
On prévoit alors que, pour au moins l’un des systèmes prédéterminés (la chaudière à nouveau, par exemple), le seuil prédéterminé associé audit système prédéterminé dépende de la température mesurée par le capteur de température 11.
De même, on peut prévoir que, pour au moins l’un des systèmes prédéterminés, l’unité de traitement 7 soit agencée, pour détecter les phases de fonctionnement dudit système prédéterminé, pour comparer les mesures des paramètres prédéfinis avec des niveaux prédéfinis qui dépendent de la température mesurée par le capteur de température 11.
On peut aussi prévoir que les périodes prédéterminées comprennent une ou des périodes au cours desquelles la fermeture de la vanne 15 est interdite, et donc au cours desquelles le gaz ne peut pas être coupé.
Ces périodes comprennent par exemple une période le matin (avant de partir au travail, à l’école) et une période le soir (au retour).
L’utilisateur peut éventuellement définir lui-même ces périodes en communiquant avec le compteur 1, qui comprend alors des moyens de communication 18 adaptés à cet usage.
Ces moyens de communication 18 peuvent être des moyens radioélectriques sans fil (NFC, Wi-Fi, Bluetooth, etc.), voire même filaires. Il peut aussi s’agir d’une interface utilisant par exemple un ou des boutons et un écran positionné sur le compteur 1.
Le distributeur d’eau (ou le gestionnaire du réseau) pourrait aussi définir ces périodes ; dans ce cas, les deuxièmes moyens de communication 18 sont par exemple des moyens de communication cellulaires.
étant la fonction de Green, solution de l’équation de Helmholtz associée à l’état sain de la structure.
Une telle reconstruction est par exemple réalisée en utilisant un solveur, par exemple non-linéaire (ou à titre d’alternative utilisant une succession d’itérations linéaires), permettant la résolution d’un problème de minimisation sous la forme :
. (2) où représente, comme indiqué précédemment les champs mesurés (i.e. données ) via lesdits capteurs 64, représente le modèle précité suivant l’équation de Lippmann Schwinger, la fonction objet caractérisant le défaut 62, et R est un terme de pénalité permettant la régularisation de la solution. Il s’agit donc de trouver la fonction objet qui réalise le meilleur compromis entre un terme de fidélité aux mesures selon le modèle et une structure régulière imposée par R .
Notons que si la régularisation R est proportionnelle à la norme L1, une telle reconstruction est dans une configuration type « Lasso » tel que décrit par Q. Bertrand et al. dans l’article intitulé « Implicit differentiation of Lasso-type models for hyperparameter optimization » de 2020.
Une telle reconstruction par tomographie est propre à être couplée à une acquisition comprimée (CS de l’anglais Compressed Sensing ), permettant de reconstruire des signaux échantillonnés sous la fréquence de Nyquist.
Selon l’application de la présente invention, le sous échantillonnage est spatial (i.e. échantillonné dans l’espace, et non temporel), et pour fonctionner, l’acquisition comprimée CS requiert la conformité à deux principes clés, à savoir d’une part la parcimonie des données (i.e. l’inconnu présente un nombre faible de coefficients non nuls) ou la compressibilité des données (c’est-à-dire que l’inconnu peut être décrit avec peu de coefficients dans une base mathématique bien choisie), et d’autre part l’incohérence du procédé de mesure, par exemple obtenue au travers d’un échantillonnage aléatoire, la présente invention cherchant à maximiser l’incohérence (i.e. minimiser la cohérence) du procédé de mesure en plaçant les capteurs de manière astucieuse, par optimisation bi-niveau tel que décrit en détail ci-après, le problème de reconstruction devenant le premier problème de bas niveau.
Une fois la reconstruction de la cartographie de vitesse effectuée, cette cartographie de vitesse est convertie en cartographie d’épaisseur, tel qu’illustrée par la vue 70 grâce aux propriétés dispersives des ondes guidées. En particulier, sur la vue 70, l’espace des nombre d’onde (i.e. le cercle d’Ewald) de placement des capteurs 72 est représenté, de même que la zone 74 de la cartographie d’épaisseur correspondant au défaut 62 de la vue réelle 60.
Il est à noter que la présente invention vise avant tout à optimiser le placement des capteurs 64, et s’applique à différentes variantes de reconstruction par tomographie à onde guidées, notamment au moyens de différentes fonctions de régularisation R(.) , préférentiellement d’un algorithme de reconstruction par tomographie par diffraction itérative tel que décrit par F. Simonetti et al. dans l’article intitulé « From beamforming to diffraction tomography » de 2008, ou par tomographie en temps de vol tel que précédemment cité.
La vue 70 correspond notamment à la reconstruction par tomographie classique utilisant un réseau régulier circulaire de trente capteurs pour notamment respecter le critère de Shannon Nyquist ce qui permet théoriquement d’obtenir une reconstruction tomographique classique parfaite mais au prix de nécessiter en général un grand nombre de capteurs. En effet, en tomographie par onde guidées classique, pour atteindre une qualité de reconstruction des défauts maximale, il faut placer un capteur toutes les demies longueurs d’ondes.
Ci-après l’optimisation bi-niveau selon la présente invention est décrite plus en détail.
Il est à noter que Q. Bertrand et al. dans l’article intitulé « Implicit differentiation of Lasso-type models for hyperparameter optimization » de 2020 décrit de manière générale une optimisation bi-niveau appliquée au cas général d’estimation mathématique du meilleur paramètre de régularisation associé à un problème de type Lasso, et non appliquée, tel que proposé selon la présente invention et décrit par la suite, à la tomographie par onde guidées dans le domaine de contrôle de santé de structure ou SHM (de l’anglais Structural Health Monitoring ).
Le contexte général et mathématique de ce document pose un problème de type Lasso dans lequel un vecteur x de norme L1 minimale, relié à un vecteur de mesure y par un modèle A est recherché, et à jeu de paramètres donné, définit le critère suivant :
le vecteur x de norme L1 minimale retenu correspondant alors à l’approximation exprimée au moyen de l’accent ^ : . Ce premier problème de reconstruction (associé à l’indice lower ) est désigné par la suite comme le problème de bas-niveau. Puis Q. Bertrand et al. propose d’évaluer les performances de reconstruction de l’algorithme sur une base d’entrainement de N images connues et un jeu de données associés pour l’indice i variant de 1 à N .
Toujours selon cet article, le meilleur paramètre de régularisation est solution d’un problème du type suivant :
De préférence, le ou les agents épaississants peuvent être choisis parmi les polymères ne comprenant pas de motifs sucre, en particulier parmi les polymères épaississants à motifs acryliques ou méthacryliques, non associatifs, réticulés ou non ; en particulier parmi les homopolymères ou copolymères d'acide acrylique ou méthacryliques, préfé-rentiellement parmi les homopolymères ou copolymères d'acide acrylique ou méthacry-lique réticulés, seuls ou en mélanges ; encore mieux parmi les homopolymères d'acide acrylique réticulés, notamment réticulés par un allyl ether de pentaerythritol, un allyl ether de sucrose, ou un allyl ether de propylène.
La composition selon l’invention peut également comprendre, en outre, un ou plusieurs solvants organiques miscibles à l’eau, différents des polyols précédemment décrits, notamment choisis parmi les alcools non aromatiques en C1-C6 tels que l’éthanol et/ou l’isopropanol ; les alcools aromatiques tels que l’alcool benzylique et/ou l’alcool phényléthylique ; et leurs mélanges.
Lorsqu’ils sont présents, le ou lesdits solvants organiques représentent généralement de 0,1 à 15% en poids, de préférence de 0,5 à 10% en poids, mieux de 1 à 5% en poids, du poids total de la composition selon l’invention.
Jusqu’ici, on n’a décrit qu’un contrôle de géométrie de la paroi porteuse verticale 12. Toutefois, comme mentionné précédemment, la structure porteuse 10 peut également comporter une paroi porteuse de fond. On décrit ci-après une variante du procédé 100 qui est applicable dans le cas où cette paroi porteuse de fond 15 (cf. ) est plane.
Dans cette variante, à l’étape d’acquisition 1001, l’appareil 91 acquiert en outre pluralité de mesures 51 (cf. ), où chaque mesure 51 représente une position en trois dimensions mesurée d’un point situé sur la paroi porteuse de fond 15 de la structure porteuse 10 à contrôler. À l’étape 102, ces mesures 51 sont fournies en même temps que les mesures 50.
Les mesures 51 sont exprimées dans le même repère orthogonal cartésien (x 1 , y 1 , z 1 ) que les mesures 50.
À l’étape 103, les coordonnées cartésiennes des mesures 51 dans le repère cartésien (x 1 , y 1 , z 1 ) (cf. ) sont converties par le calcul, selon les relations mathématiques connues, en coordonnées cartésiennes dans un système de coordonnées cartésiennes (x, y, z) dont l’axe vertical z coïncide avec l’axe vertical 19 du système de coordonnées cylindriques pour les mesures 50.
À l’étape 104, on spécifie en outre des secteurs disjoints 201 de l’espace dans le système de coordonnées cartésiennes (x, y, z). Concrètement, ces secteurs 201 sont définis par un incrément δx de coordonnées x et par un incrément δy de coordonnées y (cf. ). Comme les grandeurs numériques du modèle décrit ci-dessus en rapport à l’étape 101, les incréments δx et δy peuvent être spécifiés par un utilisateur, par exemple au moyen d’une interface utilisateur implémentée sur ordinateur. En variante, le modèle peut aussi avoir été spécifié à l’avance sous forme d’un fichier de paramètres, éventuellement éditable par l’utilisateur. Les incréments δx et δy peuvent être spécifiés a priori grâce à une connaissance de la valeur de référence Q 0 du rayon Q décrit ci-dessus. Par exemple les incréments δx et δy peuvent être spécifiés de telle sorte qu’une superficie de la paroi porteuse de fond 15 incluse dans un secteur 201 donné soit comprise entre 5 cm 2 et 50 cm 2 .À l’étape 105, toujours en référence à la , il est calculé un point de discrétisation 251 par secteur 201. À chaque secteur 201, il est associé une plage de coordonnées cartésiennes {X ± δx/2, Y ± δy/2}. Le point de discrétisation 251 est le centre du secteur 201. Ses coordonnées cartésiennes sont {X, Y, Z}, où Z est la moyenne des coordonnées z de toutes les mesures 51 se situant dans le secteur 201.
À l’étape 108, on calcule une dispersion Δz, suivant l’axe vertical z, des mesures 51 ; autrement dit, on calcule la différence entre la coordonnée z la plus élevée et la coordonnée z la plus faible des mesures 51. En référence à la , qui est un graphe représentant une distribution statistique des coordonnées z des mesures 51 dans un exemple, on comprend que plus Δz est élevé, plus haute est la plus haute aspérité de la paroi porteuse de fond 15. Δz est donc un paramètre qui quantifie la non-planéité de la paroi porteuse de fond 15. Toujours à l’étape 108, on compare Δz avec une plage acceptable de non-planéité, qui a été préalablement spécifiée à l’étape 101.
À l’étape 108, on calcule également un plan d’interpolation global 601 à partir de toutes les mesures 51 (cf. ). Ensuite, on recherche les deux mesures 51 les plus éloignées du plan 601, parallèlement à l’axe vertical z, l’une dans la direction positive de l’axe vertical z et l’autre dans la direction négative de l’axe z ; et on calcule la différence Δd entre les coordonnées z de ces deux mesures 51. En référence à la , qui est un graphe représentant une distribution statistique des coordonnées z des mesures 51 dans un autre exemple, on comprend que de cette manière, Δd quantifie la non-planéité de la paroi porteuse de fond 15 d’une façon différente de Δz. Toujours à l’étape 108, on compare Δd avec une plage acceptable de non-planéité, qui peut ou non être identique à celle à laquelle on compare Δz.
En variante, une seule des dispersions Δz ou Δd peut être calculée.