INPI-France/Brevets-Francais-2024-Chunked huggingface dataset:
La modélisation analogique en géologie est une technique éprouvée pour comprendre l’organisation tridimensionnelle des structures géologiques et l’histoire de la déformation qui a conduit à ces structures. Elle consiste à reproduire les couches géologiques de manière physique en se fondant sur leur comportement mécanique. On distingue deux comportements mécaniques principaux : un comportement fragile et un comportement ductile pour les matériaux géologiques à l’échelle crustale. Un modèle analogique consiste donc à reproduire une stratification mécanique en utilisant des matériaux fragiles et des matériaux ductiles, qui sont placés dans une boîte de déformation. Le dimensionnement pour mettre à l’échelle les modèles se fait en longueurs, en temps et en force, comme décrit par exemple dans le document (Schellart et Strak, 2016). Les épaisseurs des couches (faisant entre quelques millimètres et quelques centimètres dans le modèle) représentent ainsi généralement des épaisseurs de l’ordre de 50 à 5000 m dans la nature. Une heure de déformation au niveau expérimental pourra représenter un million d’années de déformation par exemple. Les matériaux utilisés sont variés ; cependant, classiquement, du sable sec, de la poudre de verre ou des microbilles de verre (de granulométrie 70-200µm) sont utilisés pour représenter les couches fragiles, tandis que les couches ductiles sont représentées par de la silicone (PDMS), comme par exemple décrit dans les documents (Weijermars et Schmeling, 1986 ; Schellart et Strak, 2016).
Adam J., Schreurs G., Klinkmüller M., Wieneke B. (2008) 2D/3D strain localisation and fault simulation in analogue experiments: insights from X-Ray tomography and tomographic image correlation, Bollettino di geofisica teorica ed applicata, Vol. 49, Suppl. 1, p.21-22 ({HYPERLINK https://bgo.ogs.it/authors.php}).
Colletta B., Letouzey J., Pinedo R., Ballard J.-F., Balé P. (1991) Computerized X-ray tomography analysis of sandbox models: Examples of thin-skinned thrust systems, Geology , 19, p. 1063-1067.
Dooley T. P., Hudec M. R., Carruthers D., Jackson M. P. A., Luo G. (2017) The effects of base-salt relief on salt flow and suprasalt deformation patterns – Part 1: Flow acress simple steps in the base of salt, Interpretation , SEG, Vol. 5, No 1, p. 1-23.
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Horn, B.K.P. and Schunck, B.G (1981) "Determining optical flow." Artificial Intelligence, vol 17, pp 185–203.
Dans une étape 1001 (PATCH POSITION (p,q)), la fenêtre de l’image brute en position est par exemple découpée par le processeur 110. A titre d’exemple, la fenêtre en position est la fenêtre 400 décrite en relation avec la comprenant des mesures des canaux couleurs et profondeur selon le motif de matriçage 202. Les fenêtres 402, 404, 406 et 408 représentent les réalités terrains, non connues, des canaux couleurs et profondeur.
Dans une étape 1002 (DETERMINATION OF BINARY PATCH), une fenêtre binaire dans le dictionnaire de fenêtres binaires est sélectionnée. La sélection a pour but de déterminer la fenêtre binaire du dictionnaire la plus ressemblante à la réalité terrain 408. La sélection est par exemple effectuée par le processeur 110 et à partir de la fenêtre 400. A titre d’exemple, la fenêtre binaire sélectionnée par le processeur 110 à partir de la fenêtre 400 est la fenêtre binaire 500.
Selon un mode de réalisation, l’étape 1002 consiste à déterminer un estimateur dans le dictionnaire de fenêtres binaires approximant à une transformation affine près. En d’autres termes, l’étape 1002 consiste à déterminer la fenêtre binaire vérifiant le plus fidèlement , où et sont les coefficients de la transformation affines associés à la profondeur.
Selon un mode de réalisation, pour chaque canal , l’estimateur est aussi tel que . L’estimateur est donc le même pour chaque canal, seuls les coefficients affines et varient d’un canal à l’autre. L’estimateur permet aussi de reconstruire les autres canaux.
A titre d’exemple, pour une fenêtre ne présentant pas de variation de profondeur, l’estimateur représente par exemple des contours dans un des canaux couleur. Le coefficient est alors égal à zéro et le coefficient est égal à la moyenne des valeurs de profondeur sur la fenêtre.
A titre d’exemple, le processeur 110 est en outre configuré pour estimer, dans une étape 1003 (ESTIMATION OF COEFFICIENTS), des estimateurs et des coefficients de transformation affine associés à la profondeur.
A titre d’exemple, un estimateur du coefficient est, tout d’abord, tel que [Math 1] étant le nombre de mesures du pixel de profondeur dans la fenêtre en position .
Dans un exemple, le pas de découpage de l’image brute est choisi de sorte que chaque fenêtre ait la même configuration de filtres, la valeur ne varie alors pas d’une fenêtre à l’autre. Dans l’exemple de la fenêtre 400, la valeur de est égale à 16. Dans un autre exemple, le pas de découpage varie dans le traitement de l’image brute et la configuration des filtres diffère d’une fenêtre à l’autre. Par conséquent, la valeur varie d’une fenêtre à l’autre et il convient par exemple de la recalculer à chaque traitement d’une fenêtre.
De même, pour tout canal , un estimateur du coefficient est tel que [Math 2] étant le nombre de mesures du pixel de profondeur dans la fenêtre en position .
Le vecteur mesure , vérifie alors l’équation matricielle suivante : [Math 3] où est la matrice de matriçage, diagonale par bloc, autrement dit . La matrice est telle que et est le vecteur comprenant les coefficients directeurs : . La matrice Z et le vecteur sont donc inconnus et les étapes 1002 et 1003 ont pour but de leur calculer un estimateur. A titre d’exemple, uniquement l’élément du vecteur est estimé. La variable est par exemple un vecteur aléatoire de loi , où est un vecteur comprenant les estimateurs des coefficients à l’origine : . La matrice de covariance est une matrice diagonale par bloc, chaque bloc étant égal à une matrice de covariance de taille , , en d’autres termes, .
Lors de la réalisation de l’étape 1002, le vecteur est modélisé par un vecteur aléatoire suivant une loi normale, centré et de matrice de covariance , où avec, pour tout , l’écart type à priori pour la variable . Les valeurs des écart-types à priori sont par exemple ajustées aux valeurs pouvant être prises par les pixels de la fenêtre binaire. A titre d’exemple, les écart-types a priori sont égaux à zéro lorsque les fenêtres binaires sont décrites par des pixels égaux à -1 et à 1. (Exact ?) . Dans un autre exemple, les fenêtres binaires sont décrites par des pixels étant égaux à 0 ou à 255 et les écart-types à priori du vecteur sont égaux à 128. Ces exemples de valeurs pour les écart-types à priori sont donnés à titre d’exemple et ne sont bien sûr pas limitatif, la personne du métier saura choisir des valeurs d’écart-types à priori pertinentes pour la description du modèle choisi.
Le vecteur est ainsi marginalisé et un estimateur appartenant à un dictionnaire de fenêtres binaires est par exemple déterminé, par le processeur 110, suite au calcul de [Math 4] où, pour tout , est l’occurrence renormalisée en probabilité de la fenêtre dans le dictionnaire . Les distributions et représentent respectivement les distributions associées aux vecteurs aléatoires et .Ainsi, correspond à la probabilité que la mesure soit égale à , connaissant les valeurs de et de .
A titre d’exemple, la fenêtre binaire estimée pour la fenêtre 400 est la fenêtre binaire 500.
Une fois que l’estimateur est déterminé, le procédé reste dans l’étape 1003 afin de déterminer un estimateur de . L’estimateur s’obtient à partir de l’estimateur déterminé dans l’étape 1002. En particulier, le processeur 110 est par exemple en outre configuré pour déterminer l’estimateur en calculant [Math 5] où et représentent respectivement les distributions associées aux variables aléatoires et . Autrement dit, est la distribution associée à une loi normale de moyenne et de matrice de covariance . La distribution est associée à une loi normale centrée et de variance .
De manière facultative, des estimateurs , et des coefficients , et sont calculés de la même manière. Autrement dit, pour tout , [Math 6] où et représentent respectivement les distributions associées aux variables aléatoires et . Autrement dit, est la distribution associée à une loi normale de moyenne et de matrice de covariance . La distribution est associée à une loi normale centrée et de variance .
Dans une étape 1004 (DEPTH PATCH ESTIMATION), les valeurs de profondeur des pixels associés à la fenêtre en position , par exemple la fenêtre 400, sont estimées.
Cette adaptation se fera majoritairement sur le restant du contenu C2, qui reste à consulter par l’utilisateur U2.
La modification M peut également se faire sur d’autres documents du même domaine que l’utilisateur U2 consultera ultérieurement lors de son parcours d’apprentissage.
L’affectation A permet de rapprocher l’utilisateur U2 d’un des groupes de premiers utilisateurs déterminés par la classification C. Ce rapprochement permet de déterminer quels sont les passages du contenu C2 pour lesquels on peut s’attendre à des difficultés de consultation pour l’utilisateur U2, ou bien au contraire les passages qui seront faciles à consulter. Cette détermination peut être directe si le contenu C2 faisait partie des premiers contenus C1, C1’, C1’’ ou bien, comme on l’a déjà vu, s’appuyer sur des annotations préalables, obtenues automatiquement ou pas, qui rapprochent sémantiquement des passages des différents contenus.
La modification M du contenu C2 peut commencer dès qu’une affectation A de l’utilisateur U2 a été réalisée ; donc la modification M peut avoir lieu en cours de consultation du contenu C2 par l’utilisateur U2. Si l’affectation A de l’utilisateur U2 change à la suite de l’obtention O de nouvelles données de consultation, cela peut entraîner une nouvelle modification M du contenu C2. Autrement dit, les étapes d’obtention O de données de consultation du contenu C2 par l’utilisateur U2, d’affectation A de l’utilisateur U2 à un des groupes déterminés, et de modification M du contenu C2 peuvent avoir lieu de façon continue tout au long de la consultation du contenu C2 par l’utilisateur U2.
Dans des modes de réalisation, la modification M du contenu C2 se fait de surcroît en fonction des deuxièmes données obtenues O, qui donnent directement des indications sur le parcours de consultation effectué jusqu’à présent par le deuxième utilisateur U2. De plus, l’ensemble des deuxièmes données obtenues O lors d’une consultation du deuxième contenu C2 par le deuxième utilisateur U2 peuvent être conservées. Des consultations successives permettront de noter les changements dans les compétences maîtrisées par l’utilisateur U2 et l’ensemble de ces données sont utilisées pour une adaptation du deuxième contenu C2 ou d’autres contenus du même domaine avant des consultations ultérieures par le deuxième utilisateur U2.
Lorsque les modifications M du contenu C2 consistent en des ajouts servant à préciser des concepts du contenu C2, et que plusieurs ajouts sont possibles communiquant des informations plus ou moins détaillées, le choix des contenus ajoutés lors de l’étape de modification M va prendre en compte le niveau de compétence de l’utilisateur U2 tel qu’il peut être déduit des données obtenues O relatives à la consultation du contenu C2 par l’utilisateur U2. De tels contenus équivalents seront indexés par l’un des groupes de premiers utilisateurs U1, U1’, U1’’ obtenus par l’étape de classification C. Autrement dit, lorsque plusieurs contenus équivalents sont conservés en regard d’un mot, groupe de mots ou expression particulière d’une zone de difficulté, le contenu équivalent choisi pour la modification M correspondra à un contenu indexé sur le groupe dans lequel l’utilisateur U2 a été affecté A, car ce groupe correspond à un niveau de compétence des utilisateurs U1, U1’, U1’’.
La modification M du contenu C2 peut prendre plusieurs formes selon la nature du contenu numérique C2.
Une forme de modification M possible du contenu C2 peut être l’insertion de contenus complémentaires. Si l’utilisateur U2 a été affecté A à un groupe d’utilisateurs tel qu’on peut s’attendre à ce qu’il éprouve une difficulté de compréhension pour un passage donné, l’insertion d’un contenu explicatif plus détaillé que le contenu original permettra à l’utilisateur U2 de disposer immédiatement du contenu explicatif, placé à l’endroit où il en a besoin, sans que l’utilisateur U2 n’ait à effectuer une navigation ou une recherche de contenu complémentaire.
Une autre forme possible de modification M est au contraire une suppression de contenu. Si l’affectation A a rapproché l’utilisateur U2 d’un groupe déterminé par la classification comme étant à l’aise avec certaines notions si bien qu’on peut s’attendre à ce que l’utilisateur U2 sautera des passages explicatifs, ou les fera défiler très rapidement, la modification M pourra consister en la suppression d’un tel passage du contenu C2.
L’avantage de telles modifications M est donc d’adapter en cours de consultation le contenu C2 aux compétences attendues de l’utilisateur U2, telles qu’elles ont pu être déduites par son affectation A à la suite des premières données obtenues de sa consultation du contenu C2. La modification M va donc apporter une économie de ressources mémoire ou électriques en facilitant la navigation de l’utilisateur U2 lorsqu’il consulte le contenu C2.
Les modifications M tiennent également compte de l’historique des adaptations antérieures réalisées pour cet utilisateur U2, et ce afin de prendre en compte son élévation progressive de compétence sur le domaine des contenus C1, C1’, C1’’ et C2.
Ainsi, par exemple, si l’explication détaillée d’un acronyme a été insérée un certain nombre de fois par un remplacement à la volée, une explication simplifiée pourra être insérée lors de modifications M ultérieures et à partir d’un certain nombre de consultations du même contenu, l’acronyme ne sera plus traité et aucune explication ne sera insérée, la compétence étant jugée comme acquise, ce qui pourra être déterminé par l’affectation A dans une classification différente de l’utilisateur U2.
A l’inverse, si l’acronyme n’a pas été consulté sur une longue période dans la consultation du document C2, le remplacement pourra être effectué.
Les contenus insérés ou supprimés pourront être déterminés à l’avance par les créateurs du contenu C2. Quand le contenu C2 est un document technique qui doit être consulté par l’utilisateur U2 pour se former à un domaine technique, le contenu C2 aura été préparé par une équipe de formation, et cette préparation peut comprendre la préparation de documents complémentaires de certains passages, ou bien au contraire l’annotation du caractère optionnel d’autres passages, ces passages optionnels pouvant être ou bien des contenus approfondis qui peuvent être ignorés dans une première lecture par des non-spécialistes du domaine ou bien au contraire des contenus simplifiés ou basiques qui pourront être ignorés, car déjà connus par des utilisateurs connaissant déjà un peu le domaine. Le fait que les contenus pouvant être insérés ou supprimés soient déterminés à l’avance par les créateurs du contenu C2 permet de simplifier la détermination de tels passages.
Cependant, les contenus insérés ou supprimés peuvent être aussi déterminés automatiquement grâce à l’étape de rassemblement R préalable de données de consultation des premiers contenus C1, C1’, C1’’ par les premiers utilisateurs U1, U1’, U1’’. En plus d’apporter des données utiles à la classification C des utilisateurs U1, U1’, U1’’ en différents groupes, l’étape de rassemblement R de données peut indiquer quels sont les passages consultés ou les documents complémentaires recherchés pour améliorer la compréhension de certains passages, ou bien au contraire quels sont les passages ignorés ou consultés très rapidement. Ces éléments seront bien sûr similaires pour les utilisateurs d’un même groupe, ledit groupe étant déterminé par l’étape de classification C. Ces éléments permettent donc d’obtenir automatiquement des passages à compléter, en forçant la consultation de documents complémentaires, ou bien au contraire de passages à supprimer, en anticipant sur les passages qui seront ignorés. Ces modifications M ne peuvent se faire qu’après l’affectation A de l’utilisateur U2 à un des groupes déterminés par la classification C et reprennent les passages complétés ou au contraire ignorés par les utilisateurs du groupe auquel a été affecté A l’utilisateur U2.
Une autre forme possible de modification M est adaptée au contenu numérique C2 quand celui-ci est un document audio ou une vidéo ou en tout cas aux extraits vidéos qui font partie du contenu numérique C2. Il s’agit de réaliser des accélérations ou au contraire des ralentissements de la vitesse de défilement de certains passages du contenu C2. De telles modifications M peuvent là aussi être définies a priori par les créateurs du contenu C2 mais aussi être obtenues automatiquement grâce aux données rassemblées R relatives à l’observation de la consultation des premiers contenus C1, C1’, C1’’ par les premiers utilisateurs U1, U1’, U1’’. Si le contenu C2 est identique à l’un des premiers contenus, les modifications M du type ralentissement ou accélération de certains passages vidéo pourront être obtenues automatiquement car elles auront été effectuées par les premiers utilisateurs U1, U1’, U1’’ du groupe auquel l’utilisateur U2 aura été affecté A. Si le contenu C2 est distinct, des annotations de proximité sémantique entre passages, obtenues automatiquement ou définies par les créateurs de contenu, permettront d’obtenir une information identique.
CAPT capteurs
Procédé de détection d’une couche de dépôt et pompe à vide turbomoléculaire associée La présente invention concerne une pompe à vide turbomoléculaire. L’invention concerne en particulier un procédé de détection d’une couche de dépôt dans une telle pompe à vide turbomoléculaire.
Arrière-plan technique La génération d’un vide poussé dans une enceinte nécessite l’utilisation de pompes à vide turbomoléculaires composées d’un stator dans lequel un rotor est entraîné en rotation rapide, par exemple une rotation à plus de trente mille tours par minute.
Dans certains procédés dans lesquels les pompes à vide sont utilisées, tels que les procédés de fabrication de semi-conducteurs ou LED, une couche de dépôt peut se former dans les pompes à vide. La couche de dépôt peut échauffer le rotor par frottement, ce qui peut générer un fluage de ce dernier puis une fissure éventuelle.
Il est connu de chauffer le stator et les canalisations pour éviter la condensation de produits de réaction dans les pompes. La limitation de température en-deçà des températures admissibles par le rotor permet de réduire la formation de dépôts dans la pompe sans toutefois l’empêcher totalement.
Des maintenances régulières doivent donc être programmées pour nettoyer fréquemment la pompe à vide. Ces maintenances sont cependant contraires aux impératifs de cadence de production. On cherche par conséquent à surveiller la formation de dépôts dans les pompes à vide afin d’espacer le plus possible les intervalles entre les maintenances. Une des difficultés cependant est qu’il n’est pas possible d’observer l’intérieur des pompes à vide sans devoir les arrêter pour les démonter en tout ou partie. De plus, dans certaines applications, l’exposition de l’intérieur de la pompe à vide à l’air libre peut être dangereux.
Plusieurs technologies de capteurs connues permettent de surveiller ces dépôts et leur croissance dans les pompes à vide.
Dans le cas des pompes à vide turbomoléculaires, une méthode connue consiste à mesurer le courant du moteur ou les positions du rotor à lévitation magnétique afin de déterminer la présence éventuelle de sous-produits. L'évolution du courant du moteur ou des positions du rotor à lévitation magnétique peut fournir des informations sur la présence de dépôts. Cette stratégie peut cependant ne pas être suffisamment précise notamment parce que l’augmentation du courant est généralement détectée bien trop tard, seulement quelques secondes ou fractions de secondes avant le crash, ce qui peut ne pas permettre d’intervenir à temps.
Un des buts de la présente invention est de proposer une alternative permettant de détecter rapidement la formation d’une couche de dépôt dans une pompe turbomoléculaire de façon à prévenir lorsqu’un nettoyage de la pompe turbomoléculaire est nécessaire.
À cet effet, l’invention a pour objet un procédé de détection d’une couche de dépôt dans une pompe à vide turbomoléculaire comprenant un stator et un rotor configuré pour tourner dans le stator, et au moins un capteur de température agencé dans le stator de manière à mesurer une température. Il peut s’agir d’une température représentative de la température du rotor, et notamment de la température du rotor. L’au moins un capteur de température est configuré pour transmettre au moins une mesure de ladite température à une unité de contrôle de ladite pompe.
Selon l’invention, ledit procédé comporte les étapes suivantes : l’au moins un capteur de température mesure ladite température et transmet la mesure de ladite température à l’unité de contrôle, à partir de mesures de ladite température transmises par l’au moins un capteur de température, l’unité de contrôle calcule une dérivée de la température par rapport au temps, l’unité de contrôle compare la valeur de ladite dérivée calculée à un seuil prédéfini, lorsque la valeur de ladite dérivée calculée est supérieure ou égale au seuil prédéfini, l’unité de contrôle détecte un échauffement anormal représentatif d’une couche de dépôt et émet au moins un signal d’alerte et/ou au moins un signal de commande d’arrêt de ladite pompe.
La couche de dépôt peut par exemple être formée sur le stator, notamment sur une partie du stator en regard d’une jupe cylindrique du rotor, telle qu’une jupe Holweck. Il peut s’agir notamment d’une partie basse du stator selon un axe de rotation du rotor, la partie haute étant située du côté d’un orifice d’aspiration de ladite pompe.
Ledit procédé peut en outre comporter une ou plusieurs caractéristiques suivantes décrites ci-après, prises séparément ou en combinaison.
Selon un troisième mode de mise en œuvre particulier de l’invention, qui pourra être mis en œuvre alternativement ou cumulativement avec les modes précédents, le procédé comprend une étape de capture du suivi du regard desdits premiers utilisateurs et les premières données rassemblées au préalable comprennent des données relatives au suivi du regard des premiers utilisateurs.
Grâce à ce mode, les informations de suivi de regard donnent des données précises permettant de regrouper les utilisateurs suivant leur facilité à consulter certains passages des contenus numériques. Lors d’une lecture, un regard butant sur les mots, revenant en arrière, indique une difficulté sur un passage donné. Lors de la consultation d’une vidéo, le décrochage du regard, qui ne suit plus l’écran, peut indiquer que le passage précédent était difficile pour l’utilisateur dont le regard est suivi. Dans tous les cas, ces données permettent d’informer la phase de classification des utilisateurs, classification qui sera donc plus précise.
Selon un quatrième mode de mise en œuvre particulier de l’invention, qui pourra être mis en œuvre alternativement ou cumulativement avec les précédents modes, le procédé comprend une étape de filmage desdits premiers utilisateurs et les premières données rassemblées au préalable comprennent des données relatives au niveau d’attention des premiers utilisateurs.