INPI-France/Brevets-Francais-2024-Chunked huggingface dataset:
Un procédé comporte l’obtention, par l’intermédiaire d’un réseau de capteurs, d’une pluralité de mesures de capteur, et la dérivation, par l’intermédiaire d’un premier estimateur, d’une valeur de bus infini (IB) ; dans lequel le premier estimateur est configuré pour utiliser la pluralité de mesures de capteur en tant qu’entrée pour délivrer en sortie la valeur IB. Le procédé comporte en outre la dérivation, par l’intermédiaire d’un deuxième estimateur disposé en aval du premier estimateur, d’un paramètre de générateur électrique dérivé, dans lequel le deuxième estimateur est configuré pour commuter entre une pluralité de modèles, et dans lequel chacun de la pluralité de modèles est configuré pour utiliser la valeur IB en tant qu’entrée pour délivrer en sortie le paramètre de générateur électrique dérivé. Le procédé comporte également la stabilisation d’un générateur électrique par l’intermédiaire d’un stabilisateur de système électrique (PSS) adaptatif sur la base du paramètre de générateur électrique dérivé.
Le procédé selon une quelconque clause précédente, dans lequel le deuxième estimateur comprend un premier modèle inclus dans la pluralité de modèles, et dans lequel le premier modèle est configuré pour modéliser un ou plusieurs états internes du générateur électrique.
Le procédé selon une quelconque clause précédente, dans lequel les un ou plusieurs états internes comprennent un angle entre un champ électromagnétique de générateur (EMF) et un vecteur de tension de référence ; une vitesse de générateur électrique ; une tension interne de générateur électrique E’, un flux dans le générateur électrique, ou une combinaison de ceux-ci.
Le procédé selon une quelconque clause précédente, dans lequel le premier modèle comprend un filtre de Kalman étendu modélisant , avec où Efd est une tension de champ de générateur électrique, Pmec est une puissance mécanique d’une turbine couplée mécaniquement au générateur électrique, IB est la valeur de tension du réseau, est un bruit de modèle et v est un bruit de capteur d’un ou plusieurs capteurs dans le réseau de capteurs.
Le procédé selon une quelconque clause précédente, dans lequel le deuxième estimateur comprend un deuxième modèle inclus dans la pluralité de modèles, et dans lequel le deuxième modèle comprend le premier modèle et une variable d’état additionnelle.
Le procédé selon une quelconque clause précédente, dans lequel le deuxième estimateur est configuré pour commuter entre la pluralité de modèles soit en attendant qu’un laps de temps s’écoule et ensuite en commutant, soit en commutant sur la base d’un seuil d’erreur, ou une combinaison de ceux-ci.
Un support lisible par ordinateur non transitoire ayant un code exécutable par ordinateur stocké sur celui-ci, où le code comporte des instructions pour obtenir, par l’intermédiaire d’un réseau de capteurs, une pluralité de mesures de capteur, et pour dériver, par l’intermédiaire d’un premier estimateur, une valeur de bus infini (IB) ; dans lequel le premier estimateur est configuré pour utiliser la pluralité de mesures de capteur en tant qu’entrée pour délivrer en sortie la valeur IB. Le code comporte également des instructions pour dériver, par l’intermédiaire d’un deuxième estimateur disposé en aval du premier estimateur, un paramètre de générateur électrique dérivé, dans lequel le deuxième estimateur est configuré pour commuter entre une pluralité de modèles, et dans lequel chacun de la pluralité de modèles est configuré pour utiliser la valeur IB en tant qu’entrée pour délivrer en sortie le paramètre de générateur électrique dérivé. Le code comporte en outre des instructions pour stabiliser un générateur électrique par l’intermédiaire d’un stabilisateur de système électrique (PSS) adaptatif sur la base du paramètre de générateur électrique dérivé.
Le support lisible par ordinateur non transitoire selon une quelconque clause précédente, dans lequel le deuxième estimateur comprend un premier modèle inclus dans la pluralité de modèles, et dans lequel le premier modèle est configuré pour modéliser un ou plusieurs états internes du générateur électrique
Le support lisible par ordinateur non transitoire selon une quelconque clause précédente, dans lequel les un ou plusieurs états internes comprennent un angle entre un champ électromagnétique de générateur (EMF) et un vecteur de tension de référence ; une vitesse de générateur électrique ; une tension interne de générateur électrique E’, un flux dans le générateur électrique, ou une combinaison de ceux-ci.
Le support lisible par ordinateur non transitoire selon une quelconque clause précédente, dans lequel le premier modèle comprend un filtre de Kalman étendu modélisant , avec où Efd est une tension de champ de générateur électrique, Pmec est une puissance mécanique d’une turbine couplée mécaniquement au générateur électrique, IB est la valeur de tension du réseau, est un bruit de modèle et v est un bruit de capteur d’un ou plusieurs capteurs dans le réseau de capteurs.
Le support lisible par ordinateur non transitoire selon une quelconque clause précédente, dans lequel le deuxième estimateur comprend un deuxième modèle inclus dans la pluralité de modèles, dans lequel le deuxième modèle comprend le premier modèle et une variable d’état additionnelle, et dans lequel le deuxième estimateur est configuré pour commuter entre le premier modèle et le deuxième modèle soit en attendant qu’un laps de temps s’écoule et ensuite en commutant, soit en commutant sur la base d’un seuil d’erreur, ou une combinaison de ceux-ci.
SYSTÈMES ET PROCÉDÉS POUR UN STABILISATEUR DE SYSTÈME ÉLECTRIQUE (PSS) ADAPTATIF CONTEXTE
L’objet divulgué ici porte sur des stabilisateurs de système électrique, et plus spécifiquement, sur un stabilisateur de système électrique adaptif.
Certains systèmes de production d’énergie électrique peuvent comporter des générateurs et des générateurs décentralisés qui peuvent être alimentés par des systèmes de turbine, tels que, mais sans s’y limiter, des systèmes de turbine à gaz. Les systèmes de turbine à gaz peuvent, par exemple, fournir une énergie motrice appropriée pour faire tourner les générateurs et ainsi produire de l’énergie électrique. Les systèmes de turbine et les systèmes de générateur peuvent comporter un ou plusieurs dispositifs de commande appropriés pour fournir une variété de fonctions de commande, telles que la commande de la vitesse de turbine, de la charge, de la tension de générateur, du flux de puissance réactive, et de la stabilité globale du système de production d’énergie électrique. Pendant les opérations, le système de production d’énergie électrique peut être électriquement couplé à un réseau électrique, tel qu’un réseau électrique urbain ou municipal. Toutefois, dans certaines conditions opérationnelles du réseau électrique, des conditions transitoires peuvent avoir lieu. Il serait bénéfique d’améliorer la gestion des conditions transitoires par l’intermédiaire d’un stabilisateur de système électrique (PSS).
Dans un premier mode de réalisation, un système de production d’énergie électrique comporte un stabilisateur de système électrique (PSS) adaptatif. Le PSS adaptif comporte un premier estimateur configuré pour recevoir une pluralité de mesures de capteur en tant qu’entrée et pour délivrer en sortie une valeur de bus infini (IB) dérivée. Le PSS adaptif comporte en outre un deuxième estimateur disposé en aval du premier estimateur et configuré pour recevoir la valeur IB dérivée en tant qu’entrée et pour délivrer en sortie un paramètre de générateur électrique dérivé, dans lequel le PSS adaptif est configuré pour utiliser le paramètre de générateur électrique dérivé pour fournir la stabilisation d’un générateur électrique.
Avantageusement le lactame comprend de 9 à 12 atomes de carbone. Il peut ainsi être choisi parmi le caprolactame (noté 6), le décanolactame (noté 10), l’undécanolactame (noté 11) et le laurolactame ou lauryllactame (noté 12), avantageusement le lactame est le lauryllactame.
Dans un second mode, la consigne 15 renseignée par l’utilisateur par l’interface homme-machine INT comprend des informations préopératoires. La méthode comprend alors une étape mise en œuvre par ordinateur de sélection d’une zone d’intérêt 24 prédéterminée à partir des informations renseignées par l’intermédiaire de l’interface homme-machine INT.
Les informations préopératoires peuvent comprendre une pathologie ou une blessure. Les informations préopératoires peuvent comprendre en outre une portion de la main à opérer.
Dans ce mode, au moins une zone d’intérêt 24 est sélectionnée dans une bibliothèque enregistrée dans une mémoire MEM à partir desdites informations préopératoire. Préférentiellement, la bibliothèque comprend une pluralité de zones d’intérêt 24 ou de groupes de zones d’intérêt 24 et chaque zone ou groupe de zones est associé à une ou plusieurs informations préopératoires prédéterminées.
Génération des points d’injection La méthode comprend en outre la génération GEN d’au moins un point de pénétration 21 sur la main 25 du sujet à partir de la au moins une zone d’intérêt 24 précédemment sélectionnée.
L’étape de génération GEN des points de pénétration 21 est préférentiellement mise en œuvre par ordinateur par un second module d’apprentissage automatique entrainé.
Le second module d’apprentissage automatique entrainé est configuré pour générer au moins un point de pénétration 21 à partir de l’image acquise 10 et à partir de la au moins une zone d’intérêt 24 générée.
Le point de pénétration 21 correspond au point sur la main 25 du sujet où le produit anesthésiant doit être injecté pour l’anesthésie de la zone lésée 22 ou de la zone sur laquelle l’acte chirurgical va être effectué.
Le point de pénétration 21 comprend préférentiellement des coordonnées sur l’image acquise 10. Préférentiellement, le point de pénétration 21 comprend des coordonnées relatives au point d’intérêt sur l’image acquise 10 tel que décrit précédemment.
Dans un exemple, le second module d’apprentissage automatique est mis en œuvre au moyen d’une seconde fonction apprenante entrainée à partir d’un apprentissage supervisé et/ou automatique. La seconde fonction apprenante comprend préférentiellement un réseau de neurones. La seconde fonction apprenante est préférentiellement entrainée par une série de données d’entrainement labélisée.
La série de données d’entrainement comprend une pluralité d’images (préférentiellement d’images optiques) de la main.
La série de données comprend une série d’images acquises de la main d’une pluralité de sujets, chacune associée à au moins une zone d’intérêt 24. Les zones d’intérêts 24 sont préférentiellement générées selon l’une des méthodes décrites ci-avant. Chacune des images est également associée à un label. Le label correspond aux coordonnées d’au moins un point de pénétration sur l’image de la main associée.
Dans un mode de réalisation, les images d’entrainements sont également labélisées avec des points de repère 26, 28. Un exemple d’une image d’entrainement comprenant de tels points de repère est illustré sur la .
Les points de repère peuvent comprendre des centres de masse 28 de la main ou d’une portion de la main. Les centres de masses peuvent être générés aux coordonnées correspondant sensiblement au centre d’une zone prédéterminée de la main. Par exemple, un point de repère peut correspondre au centre de masse de la paume de la main, d’une phalange, d’un doigt.
Les points de repère peuvent comprendre des points de déflexion 26. Les points de déflexion 26 sont générés à la frontière entre deux portions adjacentes de la main. Par exemple, un point de repère peut être généré entre les portions de la main correspondant à deux phalanges adjacentes du même doigt. La localisation d’un tel point de repère peut correspondre alors à la localisation d’une articulation, par exemple entre deux phalanges.
Les points de repère peuvent comprendre l’extrémité ou le bout d’un doigt. Un tel point d’intérêt peut être généré à l’extrémité distale de la région d’intérêt correspondant à la dernière phalange d’un doigt, ou correspondant à un centre de masse de la région d’intérêt correspondant à la dernière phalange d’un doigt. Les différents points de repère peuvent être reliés entre eux par des segments 27.
Dans un mode de réalisation, l’étape de génération des points d’intérêt sur les images d’entrainement est réalisée manuellement à l’aide d’une interface homme-machine.
La cellule 36 peut aussi comporter un nombre inférieur de cloisons 44 alternant avec des parois internes de même hauteur H1 que les parois latérales de la cellules 36 pour délimiter des paires de poches 52 associées chacune à un trou 38.
C’est le cas de la configuration des figures 8d et 9, qui représentent une cellule 36 comportant un nombre pair de parois latérales 42, deux fois moins de cloisons 44 que de parois latérales 42, et des parois internes 54 de même première hauteur H1 que les parois latérales 42, qui alternent autour de l’axe central A avec lesdites cloisons 44.
De cette manière, les cloisons 44 et les parois internes 54 délimitent des paires de poches adjacentes 52 communicantes (ici trois paires de poches communicantes 52, puisque la cellule 36 est de section hexagonale).
Chaque paire de poches communicantes 52 est isolée des autres paires de poches communicantes 52 et elle communique avec un trou 38 formé dans la première peau 30. La cellule 36 est donc alimentée par trois trous 36. Les paires de poches communicantes 52 sont en ce cas en nombre deux fois inférieur au nombre de parois latérales 42.
Quel que soit le mode de réalisation choisi ici, et de manière non limitative de l’invention, les ondes sonores cheminent donc dans cellule 36 selon un chemin C qui est de sensiblement deux fois la première hauteur H1 des parois latérales 42 de la cellule 36 et de sa cavité 40. Par conséquent, ce chemin devant, pour atténuer de manière satisfaisante les ondes sonores, être d’une longueur λ/4 égal au quart de la longueur d’onde émise, on peut donc proposer une cellule de première hauteur H1 égale au huitième de la longueur d’onde λ du son à atténuer, soit λ/8.
A titre d’exemple, la première hauteur H1 est comprise entre 20 et 50 mm.
La deuxième hauteur H2, quant à elle, est supérieure à la moitié de la première hauteur H1 et au moins inférieure ou égale de 5mm à la première hauteur H1.
Par conséquent, on peut donc préférentiellement bénéficier d’une âme 34 deux fois moins épaisse qu’une âme conventionnelle 34.
L’âme 34 peut être obtenue de différentes manières en fonction de son matériau.
Si celui-ci est métallique ou thermoplastique, les cellules 36 de l’âme 34, les parois latérales 42 , et l’au moins une cloison interne 44, voire les parois internes 54 peuvent être obtenues par un procédé de fabrication additive.
Toutefois, pour un matériau thermoplastique il est plus économique que les cellules de l’âme 34 et les parois latérales 42 soient obtenues en une étape par extrusion d’un matériau plastique, que l’au moins une cloison interne 44 voire l’au moins une paroi interne 54 soit obtenue aussi mais indépendamment dans une autre étape par extrusion d’un matériau plastique, puis qu’au moins une cloison interne 44 et/ou l’au moins une paroi interne 54 soient rapportées et soudées dans chaque cellule 36.
Les cellules 36 de l’âme 34 peuvent encore être obtenues par fourniture d’un matériau en nid d’abeilles conventionnel dans lequel on dispose au moins un insert formant l’au moins une cloison 44.
Dans cette configuration, comme l’illustrent les figures 11 et 12, on peut fabriquer un panneau d’atténuation 28 du type décrit précédemment selon un procédé comportant une première étape ET1 de fabrication de la première peau 30.
Dans une deuxième étape ET2, on fabrique la deuxième peau 32.
Dans une troisième étape ET3 on fabrique l’âme 34 par fabrication additive, par extrusion et soudage, ou par fourniture d’un matériau en nid d’abeilles conventionnel dans lequel on dispose des inserts formant les cloisons internes 44.
Le procédé comporte aussi une quatrième étape ET4 de fixation des première et deuxième peaux 30, 32 à l’âme 34 par soudage, brasage, ou collage.
Selon un mode de réalisation préféré de l’invention, les protéines représentent moins de 1 %, notamment moins de 0,5 % de la fraction peptidique de l’hydrolysat de protéines de poissons. De préférence encore, l’hydrolysat selon l’invention, est dépourvu de protéines résiduelles.
Par « peptide », on entend un polymère comprenant au moins 2 acides aminés reliés entre eux par des liaisons peptidiques. Typiquement, un peptide comprend moins de 100 acides aminés et possède un poids moléculaire généralement inférieur à 11 000 Da, de préférence inférieur à 10 000 Da.
Le profil de poids moléculaire de ladite fraction peptidique, exprimé en fonction du poids total de ladite fraction peptidique (exprimé encore en ratio de poids par rapport au poids total de la fraction peptidique) présente avantageusement un profil moléculaire dont :
- 15 à 55 % de peptides de poids moléculaire inférieur à 300 Da,
- 30 à 80 % de peptides de poids moléculaire compris entre 300 et 1500 Da,
- moins de 8 % de peptides de poids moléculaire supérieur à 1500 Da.
Ce profil moléculaire de la fraction peptidique est avantageusement déterminé par chromatographie en phase liquide à haute performance HPLC couplée à un détecteur d’ultra-violet (HPLC-UV).
Encore de manière générale, de préférence, l'hydrolysat conforme à l'invention comprend :
(i) la fraction peptidique, qui représente de 60 à 80 % en poids du poids total d'extrait sec dudit hydrolysat,
(ii) une fraction lipidique, qui représente de 5 à 17 % en poids du poids total d'extrait sec dudit hydrolysat, et
(iii) une fraction minérale qui représente de 5 à 23 % en poids du poids total d'extrait sec dudit hydrolysat.
Par exemple et non limitatif, l'hydrolysat consiste en un produit connu sous le nom de Gabolysat (marque déposée, commercialisé par la société LABORATOIRE DIELEN, France).
L'hydrolysat de l'invention, avantageusement sous forme d’une pâte, comprend généralement une proportion d'humidité inférieure à 50 % et de préférence inférieure à 45 % par rapport au poids total de l'hydrolysat. Ainsi, dans certains modes de réalisation, l'hydrolysat comprend au moins 55 % d'extrait sec et par conséquent moins de 45 % d'humidité par rapport au poids total de l'hydrolysat. Il se présente alors avantageusement sous forme d'une pâte, ou d'une poudre.
Dans certains modes de réalisation, l'hydrolysat de l'invention comprend une humidité résiduelle inférieure ou égale à 15 %, notamment inférieure ou égale à 10 %, par exemple variant de 5 à 10 %, et de préférence encore inférieure ou égale à 5 % en poids, par rapport au poids total de l'hydrolysat. Dans ce mode de réalisation, l'hydrolysat se présente généralement sous forme d'une poudre.
Typiquement, la fraction lipidique comprend :
- au moins 10 % d'acide éicosapentaénoïque (EPA) et
Dans un autre exemple, l’image optique acquise 10 est traitée de manière à unifier l’arrière-plan de l’image, c’est-à-dire que les portions de l’image ne comprenant pas la main sont homogénéisées de manière à obtenir un fond uni.
Ces traitements permettent avantageusement de faciliter les étapes suivantes en fournissant au module informatique CALC des images 10 comprenant le moins de variations possible.
Sélection automatique des zones d’intérêts. La méthode comprend une étape de détermination ou de sélection SEL d’au moins une zone d’intérêt 24 de la main 25 du sujet.
À partir de l’image acquise 10, un set d’information est généré comprenant les dimensions d’une zone d’intérêt 24 et les coordonnées de ladite zone d’intérêt 42. Dans un exemple illustré sur la , la zone d’intérêt 24 est caractérisée par une forme géométrique rectangulaire est générée sur l’image 10 encadrant une zone lésée 22 détectée sur l’image acquise 10 de la main 25.
Dans un premier exemple, cette étape SEL est mise en œuvre par un algorithme configuré pour recevoir en entrée une image de la main du sujet et pour générer en sortie une zone d’intérêt comprenant une zone lésée 22. Une zone lésée 22 désigne une portion de la surface du corps du sujet comprenant des plais ou autres lésions visibles sur la surface de corps.
La au moins une zone d’intérêt 24 comprend alors préférentiellement une zone de la surface de corps lésée dont les lésions sont visibles sur ladite surface de corps. La zone d’intérêt 24 générée comprend préférentiellement des informations relatives aux coordonnées de position de ladite zone d’intérêt et des informations relatives aux dimensions et/ou à la forme de la zone d’intérêt. Les coordonnées de la zone d’intérêt peuvent être relatives à la position de la main. Dans un exemple, un point d’intérêt de l’image acquise 10 est identifié et les coordonnées de la zone d’intérêt 24 générées sont relatives à la position dudit point d’intérêt qui sert de repère spatial.
Le point d’intérêt peut comprendre un point spécifique de la main du sujet reconnu par l’algorithme. Dans un autre exemple, le point d’intérêt reconnu comprend un élément du support sur lequel la main est positionnée lors de l’acquisition d’image, par exemple, un point d’une butée 29’.
Les dimensions et/ou la position de la zone d’intérêt 24 sont déterminées automatiquement de manière à encadrer partiellement ou totalement la zone lésée 22 visible sur l’image acquise.
Dans un mode de réalisation, la sélection d’une zone d’intérêt 24 est mise en œuvre par un premier algorithme de reconnaissance d’image.
L’algorithme de reconnaissance d’image comprend préférentiellement un premier module d’apprentissage automatique entrainé configuré pour générer une position et les dimensions d’au moins une zone d’intérêt 24 à partir d’une image acquise de la main d’un sujet.
L’algorithme de reconnaissance d’image peut être configuré pour générer une zone d’intérêt 24 de forme rectangulaire ou de n’importe quelle autre forme prédéterminée.
Dans un exemple, le premier module d’apprentissage automatique est mis en œuvre au moyen d’une fonction apprenante entrainée à partir d’un apprentissage supervisé et/ou automatique. La fonction apprenante comprend préférentiellement un réseau de neurones. La fonction apprenante est préférentiellement entrainée par une série d’images de la main labélisées.
La fonction apprenante du premier module d’apprentissage automatique a été entrainée à partir d’une série d’images de mains comprenant au moins une zone lésée 22 et labélisées avec les dimensions et les positions de zones d’intérêt encadrant totalement ou partiellement au moins une zone lésée 22 visible sur l’image associée.
Sélection assistée des zones d’intérêts. Dans un exemple alternatif, la au moins une zone d’intérêt 24 est sélectionnée à partir d’une commande d’un utilisateur. Cette alternative est particulièrement avantageuse lorsque l’opération de chirurgie envisagée ne vise pas à réparer des lésions visibles sur la main du sujet. Par exemple, lors d’une fracture d’un os carpien, il arrive qu’aucune lésion ne soit visible sur l’image optique acquise 10.
Dans cet exemple, la au moins une zone d’intérêt est générée à partir d’une commande 15 générée par l’interface homme-machine INT. À ce titre, plusieurs modes alternatifs ou cumulatifs sont envisageables.
Dans un premier mode, la zone d’intérêt 24 peut être directement générée par l’utilisateur en renseignant à l’aide de l’interface homme-machine INT les dimensions et/ou la position sur l’image acquise de la zone d’intérêt. L’utilisateur peut renseigner à l’aide de l’interface homme-machine INT les coordonnées et/ou les dimensions de la zone d’intérêt 24. L’utilisateur peut également dessiner directement sur une surface tactile affichant sur l’image acquise 10 la ou les zones d’intérêt 24.
L’invention propose donc avantageusement un panneau d’atténuation 28 acoustique qui est plus mince qu’un panneau conventionnel et qui conserve toutefois le même niveau d’atténuation acoustique et la même plage de fréquences cibles. Les cellules 36 de ce panneau sont partiellement cloisonnées pour répartir le chemin des ondes acoustiques suivant une première hauteur H1 de la cellule mais dans au moins deux poches adjacentes, et dans ce cas la première hauteur H1 peut dès lors être réduite par rapport à une cellule conventionnelle.