INPI-France/Brevets-Francais-2024-Chunked huggingface dataset:
Plus particulièrement, on voit que la valeur de l’écart est un peu supérieure à 10% de SOH, puisque la valeur de diagnostic 22 est égale à 82 %, alors que la prédiction à 365 jours donnée par la courbe 21 correspond à environ une valeur comprise entre 71% et 72%. Cet écart est suffisamment significatif pour justifier un recalibrage des cartographies. En effet, la tolérance sur la précision des prédictions n’est que de l’ordre de 2 à 3% d’erreur.
Le graphe de la correspond au graphe de la mais après recalibrage, sur la base de la donnée de diagnostic 22, de la cartographie de la vitesse de dégradation en mode calendaire [Jcal] et de la cartographie de la vitesse de dégradation en mode cyclique [Jcyc] du modèle d’endurance de l’accumulateur du système de stockage d’énergie électrique qui est considéré ici. Sur ce graphe, la courbe 23 représente les prédictions de l’état de santé (SOH) en fonction du temps écoulé, c’est-à-dire les données de pronostic qui peuvent être obtenues sur la base des cartographies recalibrées selon des mises en œuvre du procédé de l’invention. On voit que, à l’issue de la période d’observation considérée, soit à t = 365 jours, la courbe 23 représentative des valeurs prédites (pronostic) coïncide maintenant avec la valeur réellement constatée (diagnostic). Ceci traduit l’efficacité du procédé. En effet, cela signifie que les pronostics fournis par le modèle défini par les cartographies recalibrées sont bien calés avec le diagnostic disponible à la date considérée.
En référence au diagramme d’étapes de la , on va maintenant décrire les principales étapes de modes de mise en œuvre du procédé, qui permettent d’obtenir un tel résultat. C’est en effet la mise en œuvre de ces étapes qui a permis d’obtenir les résultats présentés ci-dessus en référence à la .
A l’étape 31 du procédé, le calculateur 3a récupère les données de diagnostic obtenues par la surveillance (« monitoring » en anglais) du fonctionnement opérationnel effectif de l’accumulateur durant la période considérée (et le cas échéant des données de diagnostic additionnelles, comme exposé plus haut, obtenues pour d’autres accumulateurs du même type, qui sont opérés in situ ou ex situ ).
Le calculateur 3a récupère aussi les valeurs des paramètres de fonctionnement opérationnel effectif sur le terrain de l’accumulateur, à savoir T° , SOC , I et DOD , qui entrent dans la composition des p -uplets de paramètres indexant les tables paramétriques (cartographies) à partir desquelles les valeurs de pronostic de la dégradation de la capacité de l’accumulateur peuvent être calculées. Toutes ces données ont été stockées au fil du temps dans la mémoire 3b, durant la période de surveillance de l’accumulateur concerné. Il suffit donc de les lire dans la mémoire 3b. Le cas échéant, les paramètres des données de diagnostic additionnelles peuvent être récupérés de la même manière que lesdites données additionnelles en elles-mêmes.
A l’étape 32, on sélectionne des p -uplets de paramètres indexant les cartographies [Jcal] et [Jcyc], sur la base des conditions de fonctionnement réel de l’accumulateur pendant la période de surveillance considérée. On recense ainsi : un nombre A de couples de paramètres { T°,SOC } a , où l’indice a est compris entre 1 et A , indexant la cartographie [Jcal] de la vitesse de dégradation en mode calendaire ; ainsi que un nombre B de quadruplets de paramètres { T°,SOC,I,DOD } b , où l’indice b est compris entre 1 et B , indexant la cartographie [Jcyc] de la vitesse de dégradation en mode cyclique. En outre, le calculateur 3a effectue, à partir des données de pronostic, le calcul de la contribution calendaire et de la contribution de cyclage à la valeur prédite ΔQ pronostic de la dégradation de la capacité de l’accumulateur sur la période considérée, en utilisant les équations (1) et (2), respectivement, du modèle d’endurance empirique.
Ces calculs sont effectués à partir des éléments (termes et facteurs) de ces équations et dont les valeurs sont lues dans les cartographies [Jcal] et [Acal] et dans les cartographies [Jcyc] et [Acyc], respectivement. A cet effet, l’accès aux cartographies [Jcal] et [Acal] et aux cartographies [Jcyc] et [Acyc] est réalisé via les 2-uplets { T ° , SOC } a pour a compris entre 1 et A et via les 4-uplets { T° , SOC , I , DOD } b pour b compris entre 1 et B , respectivement, qui ont été préalablement sélectionnés. On rappelle que ces nombres A et B correspondent au nombre total de couples et au nombre total de quadruplets, respectivement, de valeurs des paramètres de fonctionnement de l’accumulateur qui ont été effectivement constatés durant la période de surveillance considérée. Ces p -uplets de paramètres et les valeurs correspondantes des pertes Q l oss données par les équations (1) et (2) à partir des valeurs indexées par ces p -uplets dans les cartographies [Jcal] et [Acal] et dans les cartographies [Jcyc] et [Acyc], sont représentées par les diagrammes (A) et (C) ainsi que par le diagramme (B), respectivement, de la , laquelle sera décrite en détail plus loin.
Bien entendu, la valeur prédite ΔQ pronostic de la dégradation de la capacité de l’accumulateur sur la période considérée est ensuite obtenue en sommant les deux contributions (calendaire et cyclage), conformément à l’équation (3) du modèle d’endurance empirique considéré ici. Bien que la prise en compte des deux contributions simultanément ne soit pas une obligation absolue, elle est toutefois préférée car elle donne des résultats meilleurs, qui rendent mieux compte de la réalité des phénomènes de dégradation de la capacité de l’accumulateur au cours du temps et en fonction de son utilisation.
En outre, toujours à l’étape 32, on évalue la valeur Δ Q diagnostic de la perte de capacité de l’accumulateur constatée à l’instant t auquel le diagnostic de l’état de l’accumulateur est réalisé.
L’étape 33 comprend l’obtention d’un coefficient de correction α , également appelé coefficient de recalibrage car il sert à recalibrer les cartographies pour réduire l’écart entre les données de pronostic et les données de diagnostic. L’homme du métier appréciera que le coefficient de recalibrage α est un scalaire. Son utilisation en tant que facteur multiplicatif pour le recalibrage des cartographies (cf. étapes 34 décrite ci-dessous) est donc avantageuse, étant donné qu’elle n’exige pas de puissance de calcul très importante (comparé à une multiplication matricielle, par exemple).
Dans un mode de mise en œuvre tel qu’illustré à la , l’étape 33 est réalisée par calcul. Plus particulièrement, le coefficient de recalibrage α est un ratio scalaire obtenu en divisant la valeur Δ Q diagnostic par la valeur Δ Q pronostic . On rappelle que la valeur Δ Q diagnostic désigne la perte de capacité de l’accumulateur constatée à l’instant t auquel le diagnostic de l’état de l’accumulateur est réalisé. La valeur Δ Q pronostic , déjà mentionnée plus haut, désigne la perte de capacité globale de l’accumulateur qui est prédite à l’instant t considéré, sur la base du modèle cartographique, c’est-à-dire le cumul ( i.e. , la somme) des valeurs de perte de capacité données par l’équation (3) sur la base des valeurs lues dans les tables paramétriques (cartographies) pour les p -uplets de paramètres sous lesquels l’accumulateur a été utilisé jusqu’à l’instant t .
Cette mise en œuvre de l’étape 33 par calcul donne de bons résultats et, avantageusement, elle est relativement rapide. Elle peut néanmoins être remplacée, à titre d’alternative optionnelle, par une étape d’obtention du coefficient α par optimisation, ce qui constitue une des variantes possibles à la méthode de recalibrage des cartographies selon le procédé proposé. La détermination par une méthode d’optimisation est plus fine, mais plus lente et demande plus de capacité de calcul. Le principe de la détermination des valeurs des paramètres par optimisation consiste en effet à réaliser des simulations successives du modèle, et à comparer les résultats des pronostics à la valeur de diagnostic Δ Q diagnostic afin de minimiser l’écart entre la valeur Δ Q diagnostic obtenue simulation et cette valeur de diagnostic Δ Q diagnostic obtenues en conditions réelles. Pour cela, on peut utiliser une méthode d’optimisation telle que, par exemple, la méthode des moindres carrés. On peut aussi utiliser une méthode alternative basée sur l’implémentation d’un réseau de neurones. Cette variante donne de meilleurs résultats, encore, que la méthode par calcul, mais nécessite une puissance de traitement plus importante et une capacité mémoire plus élevée, au niveau du dispositif électronique 30.
De façon avantageuse, le procédé consiste au recyclage d’une pluralité d’éléments, éléments présents dans une pluralité de familles parmi la famille d’éléments concernant le pack batterie, la famille d’éléments concernant la carcasse, la famille d’éléments concernant les bobinages, la famille d’éléments concernant les aimants.
De façon avantageuse, le procédé consiste au recyclage d’une pluralité d’éléments, éléments présents dans l’intégralité des familles composée de la famille d’éléments concernant le pack batterie, de la famille d’éléments concernant la carcasse, de la famille d’éléments concernant les bobinages, de la famille d’éléments concernant les aimants.
De façon avantageuse, le ou les éléments de la famille d’éléments concernant le pack batterie sont recyclés par le constructeur automobile au sein d’une unité de production de packs batteries à destination de la production d’au moins un véhicule de sa marque ou de ses marques, ce qui améliore le bilan carbone de production en fonction du nombre de véhicules qui en bénéficient.
De façon avantageuse, le ou les éléments de la famille d’éléments concernant l’ensemble motopropulseur électrique sont recyclés par le constructeur automobile au sein d’une unité de production d’ensembles motopropulseurs électriques à destination de la production d’au moins un véhicule de sa marque ou de ses marques, ce qui améliore le bilan carbone de production en fonction du nombre de véhicules qui en bénéficient.
De façon avantageuse, la famille d’éléments concernant le pack batterie comporte le lithium, le cobalt, le nickel, le graphite et le manganèse ou des éléments constitutifs comportant au moins un des éléments élémentaires précédents.
De façon avantageuse, la famille d’éléments concernant la carcasse de l’ensemble motopropulseur électrique comporte l’aluminium, le zamak, le magnésium et autres alliages de ces métaux ou des éléments constitutifs comportant au moins un des éléments élémentaires précédents.
De façon avantageuse, la famille d’éléments concernant le bobinage comporte des métaux colorés comme l’or et le cuivre et d’autres alliages tels que du bronze et du laiton, ainsi que de l’aluminium et des alliages d’aluminium ou des éléments constitutifs comportant au moins un des éléments élémentaires précédents.
De façon avantageuse, la famille d’éléments concernant les aimants comporte des matériaux ferromagnétiques tels que du fer, du cobalt et du nickel, également des ferrites céramiques ferromagnétique à base d'oxyde de fer, des terres rares, du néodyme et ses alliages ou des éléments constitutifs comportant au moins un des éléments élémentaires précédents.
De façon avantageuse le procédé comporte en préalable une étape de traitement de données sur la base de son VIN pour vérifier la présence d’éléments techniquement réemployables, étape qui va consister à partir du VIN acronyme de Vehicle Identification Number qui est le numéro d’identification du véhicule (V), à identifier le constructeur et le type du véhicule (V), à consulter une base de données des caractéristiques techniques du véhicule (V), à identifier le pack batterie de véhicule (V) ainsi que l’ensemble motopropulseur électrique, et les éléments qui les composent.
En particulier, pour les véhicules récents il existe effectivement des bases de données établissant la correspondance entre le type homologué du véhicule sur six caractères par exemple 3A9HC8 et le Code National d’Identification du Type (CNIT) créé en 1995 dans ce cas M10CTRVP007J967 qui contient des informations techniques supplémentaires et notamment de vérifier l’adéquation entre le CNIT et l’homologation obtenue de la version thermique ou électrique.
- une reprise de contact sur la zone non porosifiée ou au moins sur une des zones non porosifiées de la couche de (Al,In,Ga)N partiellement porosifiée.
Ces zones non porosifiées limitent l’impact sur la perte de charge (Vf plus élevé) et/ou améliorent l’extraction optique en diminuant voire supprimant l’occultation partielle. De plus, le (ou les) canal (canaux) non poreux favorisent la dissipation thermique, ce qui augmente la fiabilité.
Ainsi, il est possible de supprimer l’occultation partielle due aux métaux, en prenant le contact cathode à l’aplomb du n-(In,Al,Ga)N exclusivement avec un TCO (i.e. sans métal occultant), et en ajoutant une reprise de contact métallique, par exemple, par une grille placée dans les interpixels permettant d’homogénéiser le potentiel appliqué sur la cathode.
De plus, la présence des zones porosifiées permet de :
- relâcher les spécifications pour la gravure de l’empilement AlGaN/GaN épais pour accéder électriquement au n-InGaN en limitant la perte de charge,
- Réduire la topographie pour la reprise de contact cathode permettant d’utiliser un TCO sans occultation,
- moduler la forme et le nombre des zones d’injection non porosifiées pour permettre une relaxation maximale au centre de la mésa et limiter la non-uniformité de relaxation à l’échelle mésa,
- améliorer l’extraction optique (cet effet est basé sur un phénomène de diffusion optique dans le cas gros pores).
La , précédemment décrite, représentent, de manière schématique, différentes étapes d’un procédé de fabrication et de report d’une micro-LED selon l’art antérieur.
Dans certains modes de réalisation de la présente divulgation, à l’étape S2, le temps de réaction est de 1-2 h.
Dans certains modes de réalisation de la présente divulgation, à l’étape S2, une taille de maille pour le tamisage est de 2-3 mm.
Dans certains modes de réalisation de la présente divulgation, à l’étape S2, un rapport solide/liquide d’un matériau après la réaction à l’ammoniaque aqueuse est de 1 g :(5-10) mL, et une concentration de l’ammoniaque aqueuse est de 4-10 mol/L.
Dans certains modes de réalisation de la présente divulgation, à l’étape S3, une quantité ajoutée de nitrate de calcium est de 2 % à 5 % d’une masse du matériau séché.
Dans certains modes de réalisation de la présente divulgation, à l’étape S3, une température pour la réaction de chauffage est comprise entre 40 °C et 60 °C, et une durée pour la réaction de chauffage est de 8 à 12 h.
Dans certains modes de réalisation de la présente divulgation, à l’étape S4, une température pour le chauffage destiné à évaporer l’ammoniaque est de 70 °C à 90 °C.
Dans certains modes de réalisation de la présente divulgation, à l’étape S4, le chauffage pour évaporer l’ammoniaque est réalisé jusqu’à ce qu’une concentration en ammoniaque dans le lixiviat d’ammoniaque soit inférieure à 10 mg/L.
Selon certains modes de réalisation de la présente divulgation, à l’étape S5, le pH est de 8-9.
Selon un mode de réalisation préférentiel de la présente divulgation, la présente divulgation présente au moins les effets bénéfiques suivants.
1. Selon la présente divulgation, compte tenu des risques de sécurité que présentent les batteries au lithium-ion usagées à une température de pyrolyse plus élevée, et des problèmes liés au fait que le cuivre et/ou l’aluminium subissent une oxydation importante sur une grande superficie, ainsi qu’à l’acide résiduel excessif dans le processus de lixiviation à l’acide, une approche de traitement combinée est employée, laquelle implique une pyrolyse et une désorption avec du sel fondu, une lixiviation à l’ammoniaque pour extraire du lithium, et une évaporation de l’ammoniaque pour précipitation, ce qui permet de récupérer des feuilles de cuivre et/ou d’aluminium valorisable, du carbonate de lithium et un hydroxyde de nickel cobalt brut (précipité d’hydroxyde de nickel cobalt mixte, MHP) ; et dans le même temps, du nitrite de sodium est régénéré pour être réutilisé sous forme de sel fondu.
2. La batterie au lithium usagée est d’abord broyée et séchée pour éliminer une solution électrolytique, puis mélangée à du nitrite de sodium et chauffée. Le nitrite de sodium possède des propriétés à la fois oxydantes et réductrices. À l’état fondu, le nitrite de sodium présente de plus fortes propriétés réductrices et oxydantes. Pendant que le nitrite de sodium fond, un liant sur une plaque de cathode fond également et est oxydé et décomposé par le nitrite de sodium, ce qui permet à la poudre cathodique de se détacher. En outre, le nitrite de sodium possède également certaines propriétés réductrices et peut réagir davantage avec la poudre de cathode, ce qui facilite le processus de lixiviation ultérieur et améliore l’efficacité de la lixiviation à l’ammoniaque. L’équation de réaction principale est la suivante :
NaNO 2 +2LiCoO 2 →NaNO 3 +2CoO+Li 2 O.
Le sel de sodium peut être rapidement dissous par l’ammoniaque aqueuse, et le mélange est tamisé pour obtenir une feuille de cuivre et/ou d’aluminium complète.
En outre, un trempage est effectué pour dissoudre le nickel et le cobalt, et du nitrate de calcium est ajouté pour précipiter les ions fluorure et les ions phosphate, ce qui les empêche de se combiner avec les ions lithium pour générer des précipités et réduire le rendement en lithium. L’équation de réaction principale est la suivante :
6NH 3 •H 2 O+CoO→[Co(NH 3 ) 6 ] 2+ +2OH - +5H 2 O.
Enfin, après évaporation de l’ammoniaque, avec la diminution de la concentration en ammoniaque, le nickel et le cobalt forment progressivement des précipités, ce qui permet d’obtenir un hydroxyde de nickel cobalt brut. Dans le même temps, le nitrate de sodium présente une plus forte propriété oxydante et est réduit par l’ammoniaque aqueuse, de telle sorte que seuls Li, Na, NO 2- et l’ammoniaque aqueuse existent dans la solution. Après introduction de dioxyde de carbone, du carbonate de lithium est précipité. On ajoute ensuite de l’acide nitreux pour corriger le pH et, après évaporation et concentration, on récupère du nitrite de sodium qui peut être réutilisé sous forme de sel fondu pour désorption.
Dans cette même variante, le procédé selon l’invention comprend en outre trois étapes additionnelles.
Une première étape additionnelle 60a consiste à obtenir une première empreinte moléculaire de l’activité du microbiome intestinal. Cette première empreinte moléculaire est obtenue en simulant, à l’aide du modèle de communauté à l’échelle du microbiome généré 50, le suivi d’un premier régime alimentaire du microbiome intestinal de l’individu cible, le premier régime alimentaire étant déterminé à partir des données sur le mode de vie de l’individu cible. Le suivi d’un régime alimentaire se définit comme l’absorption d’aliments dans le cadre de ce régime alimentaire. Ainsi, l’absorption d’aliments dans le cadre d’un premier régime alimentaire est simulée à cette étape 60a.
Une seconde étape additionnelle 70a consiste à obtenir des empreintes moléculaires de l’activité du microbiome intestinal en simulant, à l’aide du même modèle du modèle de communauté à l’échelle du microbiome que celui utilisé à l’étape 60, le suivi de différents régimes alimentaires du microbiome intestinal de l’individu cible. Ces régimes alimentaires sont différents du régime alimentaire utilisé à l’étape 60. Ces régimes alimentaires peuvent être déterminés à partir des données issues d’un catalogue de données alimentaires. De plus, plusieurs simulations sont effectuées à cette étape 70. En effet, l’absorption d’aliments pour chacun des différents régimes alimentaires est simulée à cette étape 70. Ainsi, l’empreinte moléculaire de l’activité du microbiome intestinal sera différente pour chaque régime alimentaire parmi les différents régimes alimentaires simulés à cette étape.
Une troisième étape additionnelle 80a consiste à identifier, parmi les empreintes moléculaires de l’activité du microbiome intestinal obtenues à l’étape 70a, une ou plusieurs empreintes moléculaires de l’activité du microbiome intestinal ayant un intérêt pour l’individu cible. L’intérêt d’une empreinte moléculaire de l’activité du microbiome intestinal est déterminé à partir des données phénotypiques et/ou médicales de l’individu. Dit autrement, l’identification d’une ou plusieurs empreintes moléculaires de l’activité du microbiome intestinal est effectuée en fonction de son effet bénéfique sur le fonctionnement et l’état global de l’individu cible. Par exemple, si un individu cible vient de perdre du poids récemment, alors une empreinte moléculaire favorisant la stabilisation du nouveau poids sera considérée comme ayant un intérêt pour la personne cible. L’« intérêt » d’une empreinte moléculaire peut être prédéterminé, déterminé automatiquement sur la base des données phénotypiques et/ou médicales de l’individu ou déterminé manuellement par un opérateur. L’intérêt d’une empreinte moléculaire de l’activité du microbiome intestinal peut aussi être déterminé en comparant les empreintes moléculaires de l’activité du microbiome intestinal obtenues à l’étape 70a avec les empreintes moléculaires de l’ensemble d’individus pour lequel des données ont été reçues à l’étape 10 par exemple à l’aide d’un score z calculé pour certains métabolites ciblés. Les métabolites ciblés peuvent être déterminés en fonction d’une richesse minimale ou maximale prédéterminée pour l’ensemble des métabolites présentes dans l’empreinte moléculaire. Ainsi, les métabolites ciblés sont des métabolites dont l’abondance doit être modifiée. Les métabolites ciblés peuvent aussi être déterminés en fonction d’une différence maximale prédéterminée entre la richesse d’un métabolite présent dans la première empreinte moléculaire de l’activité du microbiome intestinal et les au moins une seconde empreinte moléculaire.
Dans une variante de l’invention, compatible avec la variante précédente, le procédé selon la variante précédente comprend en outre la détermination 90a de recommandations alimentaires permettant d’obtenir l’empreinte moléculaire de l’activité du microbiome intestinal identifiée 80a.Les termes « permettant d’obtenir » signifient dans la présente demande que les recommandations alimentaires permettent de réduire les différences entre l’empreinte moléculaire de l’individu cible avec l’empreinte moléculaire identifiée 80a.
Dans une variante de l’invention, la génération 50 d’au moins un modèle de communauté à l’échelle du microbiome est effectuée en construisant un modèle de communauté de microbiome pour chaque individu des individus maximisant une similarité avec l’individu cible.
A partir de ces modèles de communauté de microbiome construits pour chaque individu des individus maximisant une similarité avec l’individu cible, une empreinte moléculaire de l'activité de la communauté à l’échelle du microbiome dans le cadre du régime alimentaire est calculée pour chacun de ces modèles. Ensuite, deux variantes sont possibles. Dans la première variante, pour chaque individu des individus maximisant une similarité avec l’individu cible, le modèle de communauté à l’échelle du microbiome construit est utilisé pour obtenir à l’étape 60b, une empreinte moléculaire de l’activité du microbiome intestinal en simulant un suivi d’un régime alimentaire déterminé à partir des données sur le mode de vie de l’individu cible. Ensuite, à partir des empreintes moléculaires obtenues à l’étape 60b, une empreinte moléculaire composite est construite 70b en effectuant par exemple une moyenne pondérée des vecteurs des flux métaboliques empreintes moléculaires obtenues à l’étape 60b. Enfin, des recommandations alimentaires en se basant sur l’empreinte moléculaire composite construite 70b, peuvent être déterminée à l’étape 80b pour l’individu cible. La détermination des recommandations alimentaires peut être effectuée à l’aide de la littérature scientifique afin d’identifier à partir de l’empreinte moléculaire composite construite 70b : un ou des métabolites dont l’abondance doit être modifiée, et les recommandations alimentaires permettant d’obtenir ces modifications.