INPI-France/Brevets-Francais-2024-Chunked huggingface dataset:
L’ouverture de sortie 122 est reliée à un second conduit d’acheminement de fluide en flux 202 et configurée pour laisser sortir le fluide en flux 101. Le conduit fluidique 129 guide le fluide en flux 101 entrant par l’ouverture d’entrée 121 vers l’ouverture de sortie 122.
Afin de ne pas engendrer de changement de pression ni de débit du fluide en flux 101, la section de l’ouverture d’entrée 121, la section de l’ouverture de sortie 122 et la section du conduit fluidique 129 sont chacune supérieures ou égales à la section des conduits d’acheminement de fluide en flux 201, 202.
Par exemple, ici, les conduits d’acheminement 201, 202 et la cellule de mesure 120 ont une section circulaire, le diamètre interne de la section de la cellule de mesure 120 ainsi que ceux des deux ouvertures d’entrée 121 et de sortie 122 est de 16 mm et est identique au diamètre interne des deux conduits d’acheminement 201, 202. La pression du fluide en flux dans la cellule de mesure est alors identique à la pression du fluide en flux dans les conduits 201, 202. La pression totale du fluide en flux dans les conduits 201, 202 est par exemple de 2 bars.
Les deux hublots 123,124 sont disposés latéralement sur le conduit fluidique 129 en aval de l’ouverture d’entrée 121 et en amont de l’ouverture de sortie 122. Les deux hublots 123, 124 sont positionnés en regard l’un de l’autre. Par exemple, le conduit fluidique 129 étant de section circulaire, deux hublots 123, 124 sont disposés de manière diamétralement opposée l’un à l’autre. Dans un autre exemple, le conduit fluidique 129 étant de section carrée ou rectangulaire, deux hublots 123, 124 sont disposés sur deux faces opposées de le conduit fluidique 129. De cette manière, le fluide en flux 101 passe entre les deux hublots 123, 124.
La cellule de mesure 120 est positionnée de manière à ce que les deux hublots 123, 124 soient sur un axe optique principal OA transverse au flux du fluide.
Les deux hublots 123, 124 sont configurés pour transmettre le faisceau lumineux d’excitation 116. Par exemple, le faisceau lumineux d’excitation se propage suivant un axe principal d’éclairement aligné sur l’axe optique principal.
Les deux hublots 123, 124 sont configurés pour transmettre un premier faisceau lumineux 117 formé par diffusion et/ou simple transmission du faisceau lumineux d’excitation à travers le fluide en flux 101.
Autrement dit, la cellule de mesure 120 est intégrée aux conduits d’acheminement du fluide en flux 201, 202, et contient alors du fluide en flux 101 prêt à être mesuré grâce aux hublots sans avoir besoin d’extraire ou de dévier le fluide en flux 101 hors des conduits de flux 201, 202.
La cellule de mesure 120, représentée sur les figures 4 à 6, permet d’analyser le fluide en flux 101 sans changement de pression, d’humidité ou de température. Ainsi, les mesures sont au plus proches des conditions réelles du fluide en flux 101 en entrée ou en sortie de la pile à combustible. La cellule de mesure 120 présente un très faible encombrement sur les conduits de flux 201, 202.
Dans un premier mode de réalisation, l’ouverture d’entrée de la cellule de mesure 120 est reliée à un conduit d’acheminement de fluide en flux en sortie du système générateur électrochimique 200.
Dans un second mode de réalisation, l’ouverture de sortie est reliée à un conduit d’acheminement de fluide en flux en entrée du système générateur électrochimique 200.
Ainsi, la cellule de mesure peut être reliée par exemple à la sortie ou à l’entrée du système générateur électrochimique 200 afin d’étudier les fluides entrant ou les fluides sortant du système générateur électrochimique 200.
Le premier hublot 123 comprend une première lame de verre 125 et le second hublot 124 comprend une seconde lame de verre 126.
Avantageusement, la compression des cartes de caractéristiques est efficace puisque l’une au moins des cartes de caractéristiques à coder (resp. décoder) comporte moins de valeurs que si elle était à la résolution du signal. Par exemple, dans le cas d’une image numérique, l’une des cartes de caractéristiques à coder (resp. décoder) peut être à la résolution 1/2, c’est-à-dire qu’elle comporte deux fois moins de valeurs en abscisse et en ordonnée que l’image d’entrée comporte d’échantillons, soit au total quatre fois moins de valeurs qu’une carte de caractéristiques à la résolution de l’image. En revanche, la carte de caractéristiques suréchantillonnée est à une résolution supérieure, par exemple de résolution identique à celle du signal. Le suréchantillonnage permet d'obtenir le même nombre de valeurs dans cette carte transformée que le signal d’entrée (resp. à décoder) comporte d’échantillons.
Avantageusement, le procédé de décodage est simple puisqu'il suffit de décoder les cartes de caractéristiques associées à une image ou à un groupe d'images, et d'obtenir le réseau de neurones de suréchantillonnage, pour reconstituer une version décodée de l’image courante ou du groupe d’images courantes.
Un tel réseau de neurones de suréchantillonnage peut avantageusement être de structure très simple avec peu de paramètres et peu d’opérations par échantillon.
– Une partie au moins de l'ensemble de paramètres de suréchantillonnage est décodé à partir de données dudit flux binaire (resp. codé dans le flux binaire) ; avantageusement selon ce mode, les paramètres du réseau de neurones sont transmis dans le flux. Le module peut être transmis sous une forme quantifiée et codée sous une forme compacte à l’aide de tout quantificateur et codeur entropique accessible à l'homme du métier. Un format analogue à celui de la norme MPEG-7 NNR peut être employé.
– Une partie au moins de l'ensemble de paramètres de suréchantillonnage est obtenu à partir de valeurs prédéterminées ; avantageusement selon ce mode, les paramètres du réseau de neurones sont obtenus, par exemple depuis un réseau, ou depuis une mémoire de stockage.
– Une partie au moins de l'ensemble de paramètres de suréchantillonnage est décodé (resp. codé) en fonction de paramètres de référence. Avantageusement selon ce mode, les paramètres du réseau de neurones sont décodés en prenant en compte des paramètres de référence qui peuvent être stockés dans une mémoire accessible du décodeur, ou obtenus depuis un réseau. Ainsi l'espace de stockage ou le débit de transmission sur le réseau peuvent être efficacement réduits : certains paramètres peuvent être codés de manière complémentaire, d'autre ne pas être codés du tout, car disponibles dans les paramètres de référence. Selon des variantes de réalisation, qui peuvent être combinées entre elles : les paramètres de référence peuvent constituer un ensemble de variantes d'un réseau de suréchantillonnage : type de convolution, modules d'attention, etc. Ainsi, seuls ces paramètres nécessitent d'être connus du décodeur. Ils peuvent être par exemple codés, insérés dans le flux et décodés par le décodeur qui peut reconstituer, à partir des paramètres de référence, le au moins un réseau de suréchantillonnage. les paramètres de suréchantillonnage sont codés de manière complémentaire aux paramètres d'un réseau de référence. Ainsi il suffira au décodeur de décoder ces paramètres résiduels puis de les corriger par addition, multiplication (ou combinaison de toute autre manière connue) à ceux du réseau de neurones de référence. une partie des paramètres d'un réseau de référence est réutilisée pour le réseau de suréchantillonnage. Par exemple, une couche complète du réseau de suréchantillonnage peut être recopiée du réseau de référence, les paramètres de cette couche ne sont donc ni codés, ni transmis, ni décodés. un indicateur de réseau de référence est transmis et décodé dans le flux. Il est ainsi possible d'indiquer un réseau à utiliser au décodage parmi une pluralité de réseaux possibles connus du décodeur.
– Ledit l'ensemble de paramètres de suréchantillonnage est représentatif d'une pluralité de réseaux de neurones de suréchantillonnage, un réseau de neurones de suréchantillonnage étant utilisé pour suréchantillonner au moins une carte de caractéristiques de résolution inférieure du groupe de cartes de caractéristiques. Avantageusement selon ce mode, une pluralité de réseaux de neurones de suréchantillonnage peut être décodée, chacun d'entre eux étant destiné au décodage d'une ou plusieurs cartes. Ainsi le suréchantillonnage des différentes cartes peut-il être réalisé de manière séparée. Selon une variante de réalisation, au moins deux réseaux de neurones de suréchantillonnage sont utilisés pour suréchantillonner une même carte de caractéristiques de résolution inférieure du groupe de cartes de caractéristiques.
– Un réseau de neurones de suréchantillonnage est utilisé pour suréchantillonner au moins deux cartes de caractéristiques de résolution inférieure du groupe de cartes de caractéristiques.
– Ledit réseau de neurones de suréchantillonnage est utilisé pour suréchantillonner au moins une carte déjà suréchantillonnée du groupe de cartes de caractéristiques. Avantageusement selon ce mode, il est possible d'utiliser le même réseau de suréchantillonnage en cascade. Par exemple un suréchantillonnage d'un facteur quatre dans chaque dimension peut être réalisé par la mise en cascade de deux réseaux de suréchantillonnage d'un facteur deux. Ceci limite le coût de transmission et stockage des données et permet de limiter les modules à implémenter par le codeur et le décodeur, et donc la complexité algorithmique, la place occupée en mémoire, etc.
– Ladite au moins une carte de caractéristiques de résolution inférieure est suréchantillonnée selon au moins deux dimensions, et un suréchantillonnage distinct est utilisé pour chaque dimension. Avantageusement selon ce mode, le coût de transmission et la complexité sont réduits par l'utilisation de transformations (par exemple, convolution) de suréchantillonnage séparables.
– La génération de ladite au moins une image utilise un réseau de neurones de synthèse apte à générer un échantillon de l'image à décoder à partir de données extraites des cartes de caractéristiques suréchantillonnées à des positions définies par celle dudit échantillon dans l'image. Avantageusement selon ce mode, le procédé de codage réalise une production des valeurs codées en entraînant un réseau de neurones sur des vecteurs de valeurs extraites des cartes de caractéristiques, associés à une position d’un échantillon à coder. Lorsque l’entraînement est terminé, c’est-à-dire que la mesure de performance obtenue est satisfaisante, le codage effectif des paramètres du réseau de neurones de synthèse peut être effectué et mémorisé ou transmis à destination du décodeur. Le procédé de décodage est simple puisqu'il suffit de décoder les cartes de caractéristiques, le réseau de neurones de suréchantillonnage et le réseau de neurones de synthèse pour reconstituer une version décodée du signal d'image. Selon des variantes de ce mode de réalisation : un tel réseau de synthèse comporte un MLP. Un tel réseau de neurones est avantageusement de structure très simple avec peu de paramètres. De surcroît, le décodage peut être effectué échantillon par échantillon, de manière progressive. Le réseau de synthèse comprend des éléments de filtrage de type convolution. La construction du vecteur de données comporte une sous-étape d’extraction d’une valeur de ladite au moins une carte de caractéristiques suréchantillonnée à une position identique à celle de l’échantillon courant dans le signal à coder (resp. décoder). Avantageusement, ce procédé est simple à mettre en œuvre. Par exemple, si l’on dispose de J cartes de caractéristiques suréchantillonnées de même résolution que le signal, une simple extraction des valeurs des cartes aux coordonnées de l’échantillon courant (à la même abscisse et la même ordonnée dans la carte de caractéristiques) permet de construire un vecteur de données de J éléments à appliquer en entrée du réseau de neurones de synthèse pour obtenir un échantillon ou une pluralité d'échantillons en sortie.
– Une au moins desdites cartes de caractéristiques est de résolution identique à celle du signal à coder (resp. décoder). Avantageusement selon ce mode, l’une au moins des cartes de caractéristiques, à la même résolution que le signal d’entrée à coder (resp. à décoder), permet une fidélité importante et le respect des détails de la résolution initiale du signal. Le suréchantillonnage conserve dans ce cas le nombre de valeurs de la carte de caractéristiques ; il peut être réduit à l’identité.
– Au moins une carte suréchantillonnée est obtenue à partir d'une pluralité de cartes de caractéristiques de résolution inférieure.
– Plusieurs cartes décodées sont utilisées pour produire plusieurs cartes suréchantillonnées.
Avantageusement, l’actionneur électromécanique 11 comprend au moins un dispositif de transmission de couple 10a, 10b.
Ici, l’actionneur électromécanique 11 comprend un premier dispositif de transmission de couple 10a et un deuxième dispositif de transmission de couple 10b. Chacun des premier et deuxième dispositifs de transmission de couple 10a, 10b est représenté par son enveloppe à la , sans détails sur ses éléments constitutifs internes. Le premier dispositif de transmission de couple 10a est relié, d’une part, au moteur électrique 16, en particulier au moyen du premier réducteur 19a et du premier embrayage 23a, et, d’autre part, au premier arbre d’entraînement 9a, en particulier au moyen du premier élément d’accouplement 20a. En outre, le deuxième dispositif de transmission de couple 10b est relié, d’une part, au moteur électrique 16, en particulier au moyen du deuxième réducteur 19b et du deuxième embrayage 23b, et, d’autre part, au deuxième arbre d’entraînement 9b, en particulier au moyen du deuxième élément d’accouplement 20b.
L'invention vise aussi un procédé de décodage d’une image au moins, à partir d'un flux binaire comprenant une pluralité d’échantillons à décoder, comportant les étapes suivantes : - décodage d’un groupe de cartes de caractéristiques représentatives de l’image courante, ledit groupe comprenant au moins une carte de caractéristiques de résolution inférieure à la résolution de l'image d'entrée, dite carte de résolution inférieure ; - obtention d’un ensemble de paramètres de suréchantillonnage représentatifs d’un réseau de neurones au moins, dit réseau de neurones de suréchantillonnage ; - suréchantillonnage de ladite au moins une carte de caractéristiques de résolution inférieure en utilisant ledit au moins un réseau de suréchantillonnage pour obtenir une carte suréchantillonnée à la résolution de ladite au moins une image. - génération de ladite au moins une image à partir de ladite au moins une carte suréchantillonnée.
Au sens de l’invention, on entend par encodage, ou « codage », l’opération qui consiste à représenter un ensemble d’échantillons, ou pixels, sous une forme compacte portée par exemple par un train binaire numérique. On entend par décodage l’opération qui consiste à traiter un train binaire numérique pour restituer des échantillons décodés, par exemple d'une image numérique ou d'une pluralité d'images numériques.
Par « image » on entend une image numérique bidimensionnelle comportant une ou plusieurs composantes (de couleur, de profondeur, de vues, etc.)
Par « une image au moins » on entend une pluralité d’images bidimensionnelles ordonnées, par exemple temporellement dans le cas d’une vidéo. Selon un autre exemple, les images peuvent être des vues d’une même scène représentée en multivues. Selon un autre exemple, les images peuvent être une pluralité d’images temporelles et multivues (vidéo immersive).
Par « échantillon », on entend une valeur prélevée dans une image. L’échantillonnage d’un signal produit une suite de valeurs discrètes nommées échantillons. Dans le cas d’un signal d’image, l’échantillon prend le nom de pixel qui peut être par exemple un pixel couleur représenté traditionnellement par un triplet de valeurs, par exemple (R,G,B) ou (Y,U,V). La position de l’échantillon peut être repérée par ses coordonnées en abscisse (x) et ordonnée (y) dans l’image.
Par « carte de caractéristiques », on entend une représentation abstraite d’une image ou d'une séquence d’images, comportant une pluralité de données scalaires variables, que l’on appelle aussi valeurs caractéristiques, par exemple des nombres réels, ou des nombres entiers, signés ou non. La représentation abstraite d’une image ou d’une séquence peut donc comporter plusieurs cartes de caractéristiques. La représentation abstraite de plusieurs images peut aussi correspondre à une seule carte de caractéristiques.
Par « suréchantillonnage des cartes de caractéristiques », on entend une opération qui permet de transformer les valeurs d’une première carte en valeurs d’une seconde carte. La première carte, destinée au codage (resp. au décodage), est quelconque. La seconde carte, dite carte suréchantillonnée, est à une résolution supérieure. Par exemple elle peut être à la même résolution que les images d’entrée, c’est-à-dire qu’elle comporte autant de valeurs qu'une image d’entrée (resp. à décoder) comporte d’échantillons (N).
Par « réseau de neurones », ou « réseau de neurones de suréchantillonnage », on entend un réseau neuronal tels un réseau neuronal convolutif, un perceptron multicouche, etc. Le réseau de neurones est défini par exemple par une pluralité de couches de neurones artificiels et par un ensemble de fonctions d'activation, de pondération et d’addition (par exemple, une couche peut calculer y = f(Ax+b), où y et b sont des vecteurs de dimension N, x est un vecteur de dimension M, A est une matrice de dimension MxN, et f est la fonction d’activation).
Par « paramètre du réseau de neurones », on entend une des valeurs qui caractérise le réseau de neurones, par un exemple un poids associé à l’un des neurones (coefficient de filtre, valeur d’une matrice, pondération, biais, valeur affectant le fonctionnement de la non-linéarité, etc.)
Par « génération de ladite au moins une image », on entend une étape qui vise à reconstruire les échantillons décodés de l’image.
Les échantillons sont générés à partir des cartes de caractéristiques suréchantillonnées. La génération d'un échantillon est ainsi avantageusement simplifiée, notamment dans le cas où les cartes de caractéristiques suréchantillonnées sont à la dimension de l'image, car l'extraction en est facilitée. De surcroît, le réseau de neurones de suréchantillonnage est apte à s'adapter automatiquement à la nature des cartes et de l'image.
Par « mesure de performance », on entend une mesure entre au moins une valeur d’un échantillon à coder et une valeur décodée dudit échantillon. La mesure peut évaluer par exemple une distorsion, ou une erreur perceptive. Elle peut être effectuée sur un échantillon ou une pluralité d’échantillons (par exemple, les échantillons courants, ou les images courantes, etc.). La mesure peut comporter aussi une mesure du débit, notamment associé au codage du réseau de neurones et/ou au codage des cartes de caractéristiques du groupe. La mesure peut être une mesure conjointe entre le débit et la distorsion au travers de leur pondération. Comme il est bien connu de l’état de l’art, il est généralement procédé à une minimisation de la valeur de cette mesure jusqu’à atteindre une valeur cible.
Par « étape de construction », on entend une étape qui vise à construire les paramètres représentatifs de l’image, notamment les valeurs des cartes de caractéristiques et les paramètres du réseau de neurones, avant leur codage effectif. Les sous-étapes de construction peuvent être réitérées autant que nécessaire pour obtenir une mesure de performance acceptable.
Le procédé de codage selon l’invention réalise une construction des paramètres de codage, à partir d’une image ou séquence d’images d’entrée, en entraînant un réseau de neurones sur des cartes de caractéristiques qui peuvent être à la résolution des images d’entrée, ou à une résolution inférieure. Au cours de l’entraînement, ou construction, les paramètres du réseau de neurones et les valeurs des cartes de caractéristiques sont mis à jour en fonction d’une mesure de performance, par exemple de type débit-distorsion. Lorsque l’entraînement est terminé, c’est-à-dire que la mesure de performance obtenue est satisfaisante, le codage effectif des paramètres du réseau de neurones de suréchantillonnage et des valeurs des cartes de caractéristiques peut être effectué et le résultat mémorisé ou transmis à destination du décodeur.
Avantageusement, le processus d’entraînement permet de raffiner les paramètres du réseau de neurones de suréchantillonnage et/ou les valeurs des cartes de caractéristiques jusqu’à obtenir une représentation adéquate en termes de performance, par exemple un équilibre souhaité entre le débit généré et la distorsion subie par l’image ou la séquence d’images d’entrée en cours de codage. L’entraînement des valeurs des cartes de caractéristiques et des paramètres du réseau de neurones de suréchantillonnage peut être conjoint. Avantageusement, le procédé de codage selon l’invention permet de compresser efficacement le signal.
Cette cuve 18 comprend une ouverture dite d’admission d’eau, formée au travers de la paroi 20, qui autorise un passage d’eau dans l’enceinte intérieure I depuis l’étendue d’eau environnante E pour constituer le volume intérieur d’eau. Comme il est compris, le volume intérieur d’eau correspond à une portion extraite de l’eau environnante E.
Cet orifice d’admission peut être équipé d’une restriction, comme un clapet anti-retour, pour empêcher une circulation d’eau inverse, à savoir depuis l’enceinte intérieure I vers l’étendue d’eau environnante E. A noter que l’ouverture 22 formée en sommet de cuve peut judicieusement servir de voie d’admission sans nécessiter de restriction.
Dans la suite, l’ouverture 22 sera assimilée à l’orifice d’admission, mais l’invention n’est pas limitée à cette particularité.
Complémentairement, la cuve 18 comprend un orifice de décharge d’eau, repéré par 24 dans l’exemple de la , formé dans la paroi 20 et au travers de laquelle le volume intérieur d’eau peut être vidangé hors de l’enceinte intérieure I.
Dans le cadre de l’invention, il est visé de déplacer la cuve 18 suivant la direction verticale AZ, pour être : - descendue, à savoir déplacée verticalement vers le bas, pour immerger la voie d’admission et ainsi conduire à un remplissage de l’enceinte intérieure I en eau ; et - élevée, à savoir déplacée verticalement vers le haut, après remplissage de l’enceinte intérieure.
Des rainures peuvent notamment être formées dans la paroi 20 pour permettre une entrée d’eau dans l’enceinte intérieure I par l’ouverture 22 en sommet de cuve sans nécessiter une immersion totale de la cuve 18.
Le remplissage de l’enceinte intérieure I est terminé lorsque la surface de l’eau contenue en son sein, notée Si, est confondue avec la surface Se de l’entendue d’eau environnante E.
L’élévation de la cuve 18 conduit à générer un différentiel de hauteur d’eau, noté ΔH, entre les surfaces Si et Se. Le volume d’eau mesuré entre les surfaces Si et Se est ainsi chargé en énergie potentielle de gravitée.
Une fois la cuve élevée, la transformation de l’énergie potentielle en énergie électrique consiste à vidanger, au travers de l’orifice de décharge 24 ce volume d’eau stocké de manière à former une chute d’eau rencontrant la turbine. Au passage dans la turbine 14, du travail mécanique Em est extrait de l’énergie hydraulique Eh, et est converti dans le même temps en électricité Ee par la génératrice 16 qui coopère avec la turbine 1.
Optimisation énergétique du système de stockage durant la vidange
Afin d’augmenter le potentiel de restitution énergétique de la centrale hydroélectrique 10, il est visé, selon un premier aspect de l’invention, de maximiser le différentiel de hauteur ΔH durant le temps associé à la vidange.
Dans le cadre d’une centrale hydroélectrique selon l’invention, la puissance électrique P générée par la génératrice 16 s’exprime selon l’expression : , avec : Q désignant le débit d'eau de chute ; ρ correspondant à la densité de l'eau ; g, la constante gravitationnelle de Newton ; et η désignant le ratio de rendement de la turbine hydraulique 14 associée à la génératrice 16.
Sur la base de cette expression, il est compris que plus le différentiel de hauteur ΔH est important durant la vidange, plus l’énergie électrique générée est élevée.