INPI-France/Brevets-Francais-2024-Chunked huggingface dataset:
Pour contourner ce problème, la reconstruction de vagues à partir d’images radar repose généralement sur la « méthode standard » qui est décrite notamment dans les documents suivants :
Young, I. R., Rosenthal, W., & Ziemer, F. (1985). A three‐dimensional analysis of marine radar images for the determination of ocean wave directionality and surface currents. Journal of Geophysical Research: Oceans, 90(C1), 1049-1059.
Nieto Borge, J., RodrÍguez, G. R., Hessner, K., & González, P. I. (2004). Inversion of marine radar images for surface wave analysis. Journal of Atmospheric and Oceanic Technology, 21(8), 1291-1300.
Cette méthode se passe d’un modèle explicite de formation (et d’inversion) des images radar : dans cette approche, le champ de vision du radar est découpé en zones rectangulaires, dans lesquelles une transformée de Fourier tri-dimensionnelle du signal est appliquée. Les composantes du signal liées aux vagues sont alors identifiées et filtrées en utilisant la relation de dispersion pour les ondes gravitaires, qui relie la fréquence à la longueur d’onde. On considère ensuite que les composantes ainsi obtenues sont reliées linéairement aux composantes du signal d’élévation de surface libre. Il reste enfin à calibrer en amplitude le signal reconstruit, pour obtenir des images de l’état de mer ayant la bonne énergie. On le voit, la méthode standard évite le recours à une connaissance détaillée des mécanismes de formation des images, mais repose sur un nombre considérable de paramètres empiriques, comme les paramètres du filtrage, ceux de la fonction de transfert de modulation, et les paramètres de la calibration en amplitude. L’optimisation ou la vérification de ces paramètres peut reposer sur l’utilisation de capteurs supplémentaires, comme des bouées instrumentées, la centrale inertielle d’un navire, de la télédétection laser (capteur LiDAR) ou encore un capteur d’ondes microsismiques sur le rivage. Une autre piste consiste à avoir recours à des radars cohérents, qui détectent aussi le signal Doppler dû au mouvement de la surface. En effet, la vitesse Doppler peut, en principe, être utilisée pour reconstruire l’élévation de surface libre sans passer par l’étape de calibration via une fonction de transfert par modulation ; toutefois, pour obtenir des signaux Doppler stables, le radar doit observer les mêmes points sur une période relativement longue, ce qui rend les procédures de mesure proposées assez complexes. De plus, l’immense majorité des radars maritimes actuels ne disposent pas de cette caractéristique. L’utilisation de mesures complémentaires est donc nécessaire, ou du moins recommandée, pour aboutir à une reconstruction précise du champ de vagues à partir de mesures radar.
En outre, le procédé décrit dans la demande de brevet FR3108152 (WO2021/180502) met en œuvre un capteur ou plusieurs capteurs (par exemple un radar, un LiDAR, un accéléromètre, un capteur de déplacement, un capteur de pression, etc.) mesurant l’élévation de surface libre de la houle ou des caractéristiques qui en résultent en un ou plusieurs points et en déduit des prédictions de la houle ou de caractéristiques résultantes de la houle au moyen de fonctions de transferts. Ce procédé permet une bonne prédiction d’une résultante de la houle mais ne permet pas de déterminer l’élévation de la surface libre en tout point d’une zone à partir d’un signal radar.
L’invention a pour but de déterminer, en temps réel, l’élévation de surface libre en tout point d’une zone d’étendue d’eau, de manière précise et simple. Pour cela, l’invention concerne un procédé de détermination d’une élévation de surface libre d’une zone d’étendue d’eau. Le procédé met en œuvre une mesure (distribuée) au moyen d’un radar, et une mesure localisée au moyen d’un drone équipé d’un capteur, dans le but de calibrer un modèle de reconstruction de l’élévation de surface libre dans la zone considérée. Puis, on applique ce modèle calibré à des mesures en temps réel du radar pour déterminer l’élévation de la surface libre. Le drone permet une mesure précise localisée, qui permet de calibrer le modèle avec une valeur précise, ce qui rend le modèle plus précis. En outre, le drone peut réaliser des mesures dans des zones non accessibles ou peu accessibles par le radar (par exemple en fonction des conditions météorologiques ou en raison d’ombres ou d’objets sur l’étendue d’eau). De plus, le pilotage du drone permet de varier la position des points de mesure (les points de mesure ne sont pas fixes) : il est donc possible d’adapter la calibration en fonction des conditions rencontrées.
L’invention concerne également un système de détermination d’une élévation de surface libre, et un ou des procédés de suivi, d’exploitation ou de contrôle d’un système soumis à des vagues mettant en œuvre un tel procédé.
- une première région représentative de premières interférences destinées à se produire entre le premier faisceau lumineux, lorsque celui-ci est destiné à être émis dans la première entrée-sortie optique du dispositif de couplage optique selon la première direction, et un deuxième faisceau lumineux destiné à être émis selon une troisième direction qui n’est pas parallèle à la première direction et qui croise le premier faisceau lumineux dans la première région de la structure de diffraction holographique ;
- une deuxième région, distincte de la première région et représentative de deuxièmes interférences destinées à se produire entre un troisième faisceau lumineux destiné à être émis dans la deuxième entrée-sortie optique du dispositif de couplage optique parallèlement à la deuxième direction et un quatrième faisceau lumineux, correspondant à un faisceau lumineux conjugué (suivant les lois de l’optique) du deuxième faisceau lumineux, destiné à être émis selon une quatrième direction opposée à la troisième direction et qui croise le troisième faisceau lumineux dans la deuxième région de la structure de diffraction holographique, les deuxième et quatrième faisceaux lumineux étant conjugués suivant les lois de l’optique.
Par rapport au premier mode de réalisation, la structure de diffraction holographique est ici formée de première et deuxième régions distinctes, ce qui permet de réaliser un guidage plus complexe du premier faisceau lumineux, notamment lorsque les première et deuxième directions ne se trouvent pas dans un même plan.
Dans le deuxième mode de réalisation, la structure de diffraction holographique peut être formée dans une seule portion de matériau.
Dans le troisième mode de réalisation, la première région de la structure de diffraction holographique peut être formée dans une première portion de matériau, et la deuxième région de la structure de diffraction holographique peut être formée dans une deuxième portion de matériau distincte de la première portion de matériau. Le fait d’avoir une structure de diffraction holographique comprenant des régions distinctes formées dans des portions de matériau distinctes permet d’appliquer une approche modulaire pour la réalisation du dispositif de couplage optique, c’est-à-dire réaliser différentes parties du dispositif de couplage optique indépendamment les unes des autres avant de les assembler pour obtenir le dispositif de couplage optique.
La ou les portions de matériau incluant la structure de diffraction holographique peuvent comporter au moins un photopolymère ou de l’halogénure d’argent. L’utilisation de photopolymère pour la réalisation de la structure de diffraction holographique est particulièrement avantageuse car lors de la réalisation du dispositif de couplage optique, il est possible d’enregistrer aisément les interférences se produisant au sein du photopolymère et qui sont représentative du guidage et de l’adaptation optique à réaliser par la structure de diffraction holographique.
Lorsque la ou les portions de matériau incluant la structure de diffraction holographique comportent au moins un photopolymère, le dispositif de couplage optique peut comporter en outre au moins une couche de matériau étanche à l’oxygène recouvrant la ou les portions de matériau incluant la structure de diffraction holographique.
L’invention porte également sur un système optique comprenant au moins :
- un dispositif de couplage optique tel que décrit ci-dessus ;
- un premier dispositif de guidage optique destiné à émettre et/ou recevoir un premier faisceau lumineux et couplé optiquement à la première entrée-sortie optique du dispositif de couplage optique ;
- un deuxième dispositif de guidage optique destiné à recevoir et/ou émettre le premier faisceau lumineux et couplé optiquement à la deuxième entrée-sortie du dispositif de couplage optique.
De manière avantageuse, le système optique peut être tel que :
- le premier dispositif de guidage optique comprenne deux premières entrées-sorties de guidage distinctes et couplées optiquement à la première entrée-sortie optique du dispositif de couplage optique ;
- le deuxième dispositif de guidage optique comprenne deux deuxièmes entrées-sorties de guidage distinctes et couplées optiquement à la deuxième entrée-sortie optique du dispositif de couplage optique.
Ainsi, chacun des premier et deuxième dispositifs de guidage optique peut comporter deux guides optiques distincts, l’un servant à la réalisation de la structure de diffraction holographique et l’autre servant lors de l’utilisation du système optique après sa réalisation.
Lorsque le dispositif de couplage optique comporte les caractéristiques du premier mode de réalisation précédemment décrit, le système optique peut être tel que :
Le résultat de prédiction de la température est soustrait d’une valeur de température prédéfinie de sorte à obtenir une valeur de différence entre le résultat de prédiction de la température et la valeur de température prédéfinie, et à détecter une puissance de la tige de chauffage dans le cas où la valeur de différence est en dehors d’une plage de valeurs de différence prédéfinie.
Dans le cas où la puissance de la tige de chauffage est supérieure à un seuil de puissance maximal prédéfini, un vieillissement de la tige de chauffage est déterminé.
Facultativement, le procédé comporte en outre les étapes suivantes : la puissance de la tige de chauffage est régulée selon une règle de régulation prédéfinie, et une température d’une zone de température où se trouve la tige de chauffage après un temps prédéfini est détectée dans le cas où la puissance de la tige de chauffage est inférieure au seuil de puissance maximal prédéfini ; et un vieillissement de la tige de chauffage est déterminé dans le cas où la température de la zone de température où se trouve la tige de chauffage reste inchangée, ou une valeur croissante de la température de la zone de température où se trouve la tige de chauffage est inférieure à un seuil de température prédéfini.
Facultativement, le procédé comporte en outre les étapes suivantes : des informations indiquant que la tige de chauffage doit être remplacée sont envoyées dans le cas où un vieillissement de la tige de chauffage est déterminé ; des données de la tige de chauffage sont acquises à nouveau après avoir détecté un remplacement de la tige de chauffage pour obtenir des données de la tige de chauffage après le remplacement de la tige de chauffage ; les données de la tige de chauffage avant le remplacement de la tige de chauffage et les données de la tige de chauffage après le remplacement de la tige de chauffage dans les mêmes zones de température des différents fours sont analysées en utilisant une pluralité de modules statistiques pour obtenir une tendance de changement avant le remplacement de la tige de chauffage et une tendance de changement après le remplacement de la tige de chauffage dans les mêmes zones de température des différents fours, les modules statistiques comprenant une valeur moyenne, une variance, une dissymétrie et un coefficient d’aplatissement ; et un état de la tige de chauffage est déterminé selon la tendance de changement avant le remplacement de la tige de chauffage et la tendance de changement après le remplacement de la tige de chauffage.
Facultativement, la détermination de l’état de la tige de chauffage selon la tendance de changement avant le remplacement de la tige de chauffage et la tendance de changement après le remplacement de la tige de chauffage comporte les étapes suivantes : la tendance de changement avant le remplacement de la tige de chauffage est comparée avec la tendance de changement après le remplacement de la tige de chauffage dans la même zone de température du même four ; et/ou la tendance de changement avant le remplacement de la tige de chauffage est comparée avec la tendance de changement après le remplacement de la tige de chauffage dans les mêmes zones de température des différents fours, pour obtenir la valeur de changement de données du remplacement de la tige de chauffage ; si l’on détermine qu’une maintenance et un remplacement préventifs sont réalisés sur la tige de chauffage dans le cas où la valeur de changement de données du remplacement de la tige de chauffage se situe dans une plage prédéfinie du changement de données du remplacement de la tige de chauffage ; il est déterminé que les performances de la tige de chauffage sont instables dans le cas où la valeur de changement de données du remplacement de la tige de chauffage ne se situe pas dans une plage prédéfinie du changement de données du remplacement de la tige de chauffage, et une valeur de différence entre la puissance de la tige de chauffage avant remplacement et la puissance de la tige de chauffage après remplacement ne se situe pas dans une plage de différence de puissance prédéfinie ; et si l’on détermine qu’un enregistrement de temps de maintenance de la tige de chauffage est incorrect dans le cas où une fluctuation de puissance de la tige de chauffage avant remplacement est en dehors d’une plage de fluctuations de puissance prédéfinie, une fluctuation de puissance de la tige de chauffage après remplacement se situe dans la plage de fluctuations de puissance prédéfinie, après que de la tige de chauffage s’est échauffée après remplacement pendant une période de temps de chauffage prédéfinie, et une température de la tige de chauffage après remplacement est maintenue à une température spécifique et une fluctuation de température de la tige de chauffage après remplacement se situe dans une plage de fluctuations de température prédéfinie.
Facultativement, l’entraînement de la pluralité de différents modèles de prédiction préliminaires selon les données de la tige de chauffage pendant chaque sous-période de temps prédéfinie, et le filtrage des différents modèles de prédiction préliminaires entraînés pour obtenir le modèle de prédiction optimal comportent les étapes suivantes : un modèle de prédiction pour la tige de chauffage est construit, et un nombre de séries d’entraînement et une condition de filtrage de modèle de conditions de filtrage de modèle correspondant à chaque série d’entraînement des séries d’entraînement sont déterminés, le modèle de prédiction pour la tige de chauffage comprenant une pluralité de différents modèles de prédiction préliminaires présélectionnés ; un ensemble de données à entrer pour l’entraînement et un ensemble de données à entrer pour le test dans chacune des séries d’entraînement sont déterminés selon les données de la tige de chauffage dans une sous-période de temps prédéfinie correspondant à chacune des séries d’entraînement ; dans chacune des séries d’entraînement, le modèle de prédiction pour la tige de chauffage est entraîné et testé sur l’ensemble de données à entrer pour l’entraînement et l’ensemble de données à entrer pour le test pour délivrer une erreur de prédiction de test, la pluralité de différents modèles de prédiction préliminaires dans le modèle de prédiction pour la tige de chauffage sont filtrés selon l’erreur de prédiction de test délivrée et une condition de filtrage de modèle correspondant à une série d’entraînement actuelle pour obtenir un modèle d’examen de prédiction pour la tige de chauffage, et le modèle d’examen de prédiction pour la tige de chauffage est utilisé comme modèle de prédiction pour la tige de chauffage dans une série d’entraînement suivante pour réaliser l’entraînement et le test du modèle de prédiction pour la tige de chauffage dans la série d’entraînement suivante jusqu’à ce que les séries d’entraînement soient réalisées ; et le modèle de prédiction optimal est déterminé selon une erreur de prédiction de test délivrée par une série d’entraînement finale et une condition de filtrage de modèle correspondant à la série d’entraînement finale.
Facultativement, dans le cas où les séries d’entraînement comprennent deux séries, la sous-période de temps prédéfinie comprend une période de temps prédéfinie avant la maintenance de tige de chauffage et une période de temps prédéfinie après la maintenance de tige de chauffage correspondant à une première série d’entraînement, et une période de temps prédéfinie avant la prédiction de la tige de chauffage correspondant à une deuxième série d’entraînement, et les conditions de filtrage de modèle comprennent une première condition de filtrage de série correspondant à la première série d’entraînement et une deuxième condition de filtrage de série correspondant à la deuxième série d’entraînement ; la première condition de filtrage de série comprend le filtrage d’une erreur de prédiction de test dans une première plage d’erreurs de test prédéfinie dans la première série d’entraînement, et la sélection d’un modèle de prédiction préliminaire correspondant à l’erreur de prédiction de test filtrée dans la première plage d’erreurs de test prédéfinie dans la première série d’entraînement, dans des modèles de prédiction pour la tige de chauffage de la première série d’entraînement, pour former un modèle d’examen de prédiction pour la tige de chauffage de la première série d’entraînement ; et la deuxième condition de filtrage de série comprend le filtrage d’une erreur de prédiction de test avec une valeur minimale dans la deuxième série d’entraînement, la sélection d’un modèle de prédiction préliminaire correspondant à l’erreur de prédiction de test filtrée avec la valeur minimale, dans des modèles de prédiction pour la tige de chauffage de la deuxième série d’entraînement, et l’utilisation du modèle de prédiction préliminaire correspondant à l’erreur de prédiction de test filtrée avec la valeur minimale comme modèle de prédiction optimal.
Facultativement, le procédé comporte en outre les étapes suivantes : des informations d’invite sont affichées sur une interface d’affichage et des informations vocales sont envoyées à un dispositif de communication prédéfini dans le cas où un vieillissement de la tige de chauffage est déterminé.
Dans un deuxième aspect, un mode de réalisation de la présente demande fournit en outre un système pour prédire le vieillissement d’un composant chauffant dans un système de cuisson de matériau de batterie de traction. Le système comporte un module d’acquisition de données, un module d’entraînement de modèle, un module de prédiction de température et un module de prédiction de vieillissement.
Le module d’acquisition de données est configuré pour acquérir des données d’une tige de chauffage dans chaque zone de température d’une pluralité de zones de température d’un four pendant chaque sous-période de temps prédéfinie de sous-périodes de temps prédéfinies, les données de la tige de chauffage comportant des données de température de la tige de chauffage et des données de puissance de la tige de chauffage.
Le module d’entraînement de modèle est configuré pour entraîner de multiples modèles de prédiction préliminaire différents selon les données de la tige de chauffage pendant la sous-période de temps prédéfinie, et filtrer les multiples modèles de prédiction préliminaire différents entraînés pour obtenir un modèle de prédiction optimal.
La module de prédiction de température est configuré pour délivrer les données de la tige de chauffage pendant une période de temps avant-prédiction prédéfinie dans le modèle de prédiction optimal pour obtenir un résultat de prédiction de la température.
Le module de prédiction de vieillissement est configuré pour soustraire le résultat de prédiction de la température d’une valeur de température prédéfinie pour obtenir une valeur de différence entre le résultat de prédiction de la température et la valeur de température prédéfinie, et détecter une puissance de la tige de chauffage dans le cas où la valeur de différence est en dehors d’une plage de valeurs de différence prédéfinie ; et dans le cas où la puissance de la tige de chauffage est supérieure à un seuil de puissance maximal prédéfini, déterminer un vieillissement de la tige de chauffage.
Dans un troisième aspect, un mode de réalisation de la présente demande fournit en outre un dispositif informatique. Le dispositif informatique comporte une mémoire, un processeur et un programme informatique stocké dans la mémoire et exécutable par le processeur. Le processeur, lorsqu’il exécute le programme informatique, met en œuvre les étapes dans l’un quelconque des procédés précédents.
Dans un quatrième aspect, un mode de réalisation de la présente demande fournit en outre un support de stockage lisible par ordinateur stockant un programme informatique qui, lorsqu’il est exécuté par un processeur, met en œuvre les étapes dans l’un quelconque des procédés précédents.
En résumé, la présente demande fournit un procédé et un système pour prédire le vieillissement d’un composant chauffant dans un système de cuisson de matériau de batterie de traction. Le procédé comporte les étapes décrites ci-dessous. Des données d’une tige de chauffage dans chaque zone de température d’une pluralité de zones de température d’un four sont acquises pendant chaque sous-période de temps prédéfinie d’une pluralité de sous-périodes de temps prédéfinies, les données de la tige de chauffage comportant des données de température de la tige de chauffage et des données de puissance de la tige de chauffage ; de multiples modèles de prédiction préliminaire différents sont entraînés selon les données de la tige de chauffage pendant les sous-périodes de temps prédéfinies, et un modèle de prédiction optimal est obtenu ; des données de la tige de chauffage d’une période de temps avant-prédiction prédéfinie sont entrées dans le modèle de prédiction optimal se sorte à obtenir un résultat de prédiction de la température ; le résultat de prédiction de la température est soustrait d’une valeur de température prédéfinie de sorte à obtenir une valeur de différence entre le résultat de prédiction de la température et la valeur de température prédéfinie, et à détecter une puissance de la tige de chauffage dans le cas où la valeur de différence dépasse une plage prédéfinie ; et dans le cas où la puissance de la tige de chauffage est supérieure à un seuil de puissance maximal prédéfini, un vieillissement de la tige de chauffage est déterminé. La présente demande permet non seulement une prédiction rapide et intelligente du degré de vieillissement d’une tige de chauffage, mais elle améliore aussi considérablement la précision et la rationalité du résultat de prédiction de vieillissement.
- une valeur d’ordre est filtrée par le dispositif d’amortissement pendulaire lorsque le rapport entre : l’amplitude d’une oscillation de torsion à cette valeur d’ordre en présence du dispositif d’amortissement pendulaire, et cette même amplitude en l’absence du dispositif d’amortissement pendulaire est inférieur à 0,2, notamment inférieur à 0,1,
- la configuration d’un organe de rappel élastique correspond au dimensionnement de la pré-charge de ce dernier, cette pré-charge étant définie comme la compression de l’organe de rappel élastique par rapport à sa longueur à vide pour le mettre en place dans le dispositif d’amortissement pendulaire.
Appliquée au domaine de la science du sol, des géosciences de l’environnement ou encore à l’agriculture, la présente invention peut permettre notamment la quantification de l’azote présent dans un échantillon de sol, d’une formation superficielle, ou encore d’un fertilisant pour un sol.