EP4416498A1 - Mesures de polluant augmentées par réseau de neurones - Google Patents

Mesures de polluant augmentées par réseau de neurones

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Publication number
EP4416498A1
EP4416498A1 EP22801767.9A EP22801767A EP4416498A1 EP 4416498 A1 EP4416498 A1 EP 4416498A1 EP 22801767 A EP22801767 A EP 22801767A EP 4416498 A1 EP4416498 A1 EP 4416498A1
Authority
EP
European Patent Office
Prior art keywords
measurement sensor
measurement
calibration
concentration
neural model
Prior art date
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Pending
Application number
EP22801767.9A
Other languages
German (de)
English (en)
Inventor
Damien PELLETIER
Fabio FURLAN
Thomas Broussard
Aymane SOUANI
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Ecomesure
Original Assignee
Ecomesure
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Ecomesure filed Critical Ecomesure
Publication of EP4416498A1 publication Critical patent/EP4416498A1/fr
Pending legal-status Critical Current

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Classifications

    • F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
    • F24—HEATING; RANGES; VENTILATING
    • F24F—AIR-CONDITIONING; AIR-HUMIDIFICATION; VENTILATION; USE OF AIR CURRENTS FOR SCREENING
    • F24F11/00—Control or safety arrangements
    • F24F11/30—Control or safety arrangements for purposes related to the operation of the system, e.g. for safety or monitoring
    • F24F11/48—Control or safety arrangements for purposes related to the operation of the system, e.g. for safety or monitoring prior to normal operation, e.g. pre-heating or pre-cooling
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N15/00—Investigating characteristics of particles; Investigating permeability, pore-volume or surface-area of porous materials
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N33/00—Investigating or analysing materials by specific methods not covered by groups G01N1/00 - G01N31/00
    • G01N33/0004—Gaseous mixtures, e.g. polluted air
    • G01N33/0006—Calibrating gas analysers
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N33/00—Investigating or analysing materials by specific methods not covered by groups G01N1/00 - G01N31/00
    • G01N33/0004—Gaseous mixtures, e.g. polluted air
    • G01N33/0009—General constructional details of gas analysers, e.g. portable test equipment
    • G01N33/0027—General constructional details of gas analysers, e.g. portable test equipment concerning the detector
    • G01N33/0031—General constructional details of gas analysers, e.g. portable test equipment concerning the detector comprising two or more sensors, e.g. a sensor array
    • G01N33/0034—General constructional details of gas analysers, e.g. portable test equipment concerning the detector comprising two or more sensors, e.g. a sensor array comprising neural networks or related mathematical techniques
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N15/00—Investigating characteristics of particles; Investigating permeability, pore-volume or surface-area of porous materials
    • G01N2015/0042—Investigating dispersion of solids
    • G01N2015/0046—Investigating dispersion of solids in gas, e.g. smoke

Definitions

  • TITLE Pollutant measurements augmented by neural network
  • the present invention relates to a method for increasing measurements of a pollutant measurement sensor.
  • Linear laboratory calibrations of pollutant measurement sensors are known from the state of the art. Indeed, there are linear models of classical calibration on two reference points allowing to obtain good results. A first measurement of the zero point of the sensor is carried out by applying a zero concentration of gas or particles then a second measurement of the operating point of the sensor is carried out by applying a known concentration. From the measurements of the zero point and the point of known concentration, the equation of the calibration line is obtained, making it possible to determine the concentrations as a function of the measurements of the sensor. This model being linear, the assumption is made that the operating curve of the sensor is also linear, whereas this is not the case.
  • Such a linear model also does not make it possible to take into account the cross-sensitivities between the pollutants, the sensors being sensitive to a main gas which can for example also be sensitive to other gases.
  • the SO2 sensor is sensitive to NO2 which distorts the SO2 measurement in the case of the presence of NO2.
  • the object of the present invention is to solve at least one of these problems by a new method for increasing the measurements of a pollutant measurement sensor.
  • One of the aims of the present invention is therefore to improve the accuracy of the measurements of the pollutant measurement sensor.
  • Another object of the present invention is to improve the calibration of the pollutant measurement sensor.
  • This objective is achieved with a method for increasing measurements of a pollutant measurement sensor, the measurement sensor being connected to a specialized remote server comprising a neural network, the method comprising the following steps:
  • the pollutant can for example be a gas or a particle.
  • increase in raw data is meant an adjustment of the value of the raw data after application of the trained neural model.
  • the method according to the invention consists of the modeling of the behavior of the measurement of the pollutants by a neural network adapted in order to allow a non-linear calibration of the measurement sensor.
  • the method makes it possible to make the measurement precision of the pollutant sensors tend towards the reference and also allows an improvement in the chemical and electronic precision of the measurements.
  • the method according to the invention makes it possible to improve the precision of the measurements by using artificial intelligence technologies such as neural networks.
  • the neuronal model of the invention is suitable for the field of measuring pollutants, gaseous or particulate.
  • the step of creating a trained neural model can be broken down into three sub-steps:
  • the calibration scenario being generated from a setpoint for measuring parameters as a function of time, said parameters comprising at least one environmental parameter,
  • the training of the neural model according to the invention makes it possible to take into account the particularity of the place where the sensor is used, such as, for example, an urban environment, a peripheral edge, a highway, a countryside or even an industrial environment. . This then makes it possible to adjust the measurements taking into account the environment in which the sensor is placed.
  • Each measurement sensor has its own neural model with its own parameters resulting from its training.
  • the neural model can be archived on the specialized remote server.
  • the measurement sensor can be calibrated a first time from the calibration scenario, the first calibration corresponding to a multipoint calibration.
  • the first sensor calibration is non-linear. It improves its accuracy and establishes a first neural model by feeding the neural network with its calibration scenario.
  • the measurement sensor can be associated with a reference device, the measurement sensor being calibrated a second time after a period of use T with respect to the reference device. Due to the non-linearity, the process makes it possible to compensate for the non-linear drifts observed on site after the measurement sensor has left the laboratory or after several months. of use. The method according to the invention then makes it possible to improve the measurements of the measurement sensor via the calibration of the latter.
  • the measurement setpoint may comprise at least ten levels starting from a zero concentration to a concentration corresponding to the maximum of the measurement sensor.
  • At least one of the measurements of the following parameters can be recorded automatically:
  • the process therefore takes into account "cross sensitivity” or cross sensitivities between pollutants, for example: SO2 with NO2, CO with CO2, NO2 with 03.
  • the second calibration of the measurement sensor can generate new parameter measurements, the new parameter measurements feeding the neural network to update the trained neural model.
  • a second trained neural model can be created from the update of the trained neural model, the final trained neural model of the measurement sensor corresponding to the product of the two trained neural models.
  • the final augmented measurement therefore comes from the cumulative application (analogy with a product of neuronal matrices) of the N trained neuronal models.
  • a new neural model does not destroy the previous one, but acts as a complement to the adjustment of the previous neural model.
  • This method is similar to "transfer learning” or learning by transfer and allows learning resulting from several previous learnings.
  • the step of creating the trained neuronal model can be carried out in the laboratory.
  • the first calibration of the measurement sensor can also be carried out in the laboratory.
  • the neural model can be obtained by:
  • the second calibration of the measurement sensor can be carried out remotely. Indeed, a non-linear calibration as presented by the invention makes it possible to carry out the calibration of the remote measurement sensor and to improve the measurements if they drift.
  • the measurement of the pollutant concentration can be obtained in real time.
  • FIG. 1 illustrates a pollutant measurement system using a measurement sensor according to one embodiment of the invention
  • FIG. 2 illustrates the general principle of the method of the present invention
  • FIG. 3 illustrates a calibration setpoint generation diagram according to an embodiment of the present invention
  • FIG. 4 illustrates an example of non-augmented measurements by neural network of CO2 Gas according to the present invention
  • FIG. 5 illustrates a graph of the results of the augmented CO2 Gas measurement of Figure 4,
  • FIG. 6 is a graph illustrating the phenomenon of cross-sensitivities between two pollutants.
  • variants of the invention may in particular be considered comprising only a selection of characteristics described or illustrated below isolated from the other characteristics described or illustrated (even if this selection is isolated within a sentence including these other features), if this selection of features is sufficient to confer a technical advantage or to differentiate the invention from the state of the prior art.
  • This selection includes at least one preferably functional feature without structural details, and/or with only part of the structural details if only this part is sufficient to confer a technical advantage or to differentiate the invention from the state of the art anterior.
  • the system comprises a pollutant measurement sensor 1, an Internet type network 2, a specialized remote server 3 and a reference device 4.
  • the measurement sensor 1, the specialized remote server 3 as well as the reference device 4 are connected via the network 2.
  • the specialized remote server 3 comprises a neural network (not shown in the figure).
  • a platform 21, accessible to the client terminals 23 and to the client server 24 via the network 2 is associated with a Big Data server 22 having more than 100 billion environmental data.
  • the method of the present invention is associated with the measurement sensor 1.
  • the measurement sensor 1 is calibrated a first time in the laboratory.
  • the measurement sensor 1 is placed in a concentration-controlled calibration chamber in the laboratory on a test bench, the operation of which is illustrated in Figure 3.
  • the test bench comprises a multi-gas calibration instrument 6 and a computer 5.
  • the computer 5 makes it possible to control the gas concentrations at the output of the measurement sensor 1 and also makes it possible to read the actual concentrations.
  • Each gas is sent to the calibration instrument 6 at a precise concentration level defined by the computer 5.
  • the multi-gas calibration instrument 6 then transfers it to the measurement sensor 1.
  • the different gases are for example: CO , CO2, NO, NO2, 03, NH3, H2S.
  • the gas sent is diluted with air 0.
  • Reference instruments are used to measure the gas concentrations which constitute the target values for the calibration.
  • the test bench then makes it possible to generate a calibration scenario.
  • the calibration scenario corresponds to a setpoint for measuring concentrations or parameters as a function of time.
  • the measurement instruction is launched by the computer 5, for example, ten levels starting from a zero concentration to a concentration corresponding to the maximum of the measurement sensor 1 as a function of time.
  • the number of levels can be between 10 and 100.
  • At least one of the following parameters is also automatically recorded by the bench: measurement of temperature, relative humidity and pressure. Other concentrations or environmental parameters may also be noted.
  • the method sends the calibration scenario which consists of the matrix of previous measurements, to the specialized remote server 3 in order to feed the neural network.
  • a neural model is created. This "fed” network constitutes the laboratory calibration matrix of the sensor.
  • the method then initiates learning of the neuronal model by varying certain parameters which are considered stable in the calibration chamber such as, for example, the environmental parameters (T, P, RH). Parameter variations bring new data which again feeds the neural network which updates the neural model.
  • the neural model then corresponds to a trained neural model (1 st learning complement).
  • a second neural model is created, this second neural model corresponding to the first neural model with the first training complement.
  • the final trained neural model corresponds to the product of the first neural model with the second neural model.
  • the final augmented measurement of measurement sensor 1 is therefore derived from the cumulative application (analogy with a product of neuronal matrices) of N trained models. In this way, a new model does not destroy the previous one, but acts as a complement to the adjustment of the previous model.
  • the measurement sensor 1 is then deployed on the customer's site. From Figure 1, measurement sensor 1 is connected to a reference device 4 via network 2. Measurement sensor 1 is connected to network 2 via a wireless connection. The measurement sensor 1 performs measurements of the ambient air on the customer site. The measurements taken are sent in the form of raw data to the specialized remote server 3 via the network 2 and the platform 21. The big data server 22 stores all the raw measurements taken by the measurement sensor 1.
  • the specialized remote server 3 receives the raw data, these are processed and sent to the final trained neural model which will increase said measurements made by the measurement sensor 1 in order to provide the concentration of the pollutant measured.
  • the augmented measurements are available in real time on platform 21 via network 2.
  • Figure 4 illustrates an example of real-time measurements of pollutants from the reference device and the target sensors.
  • Figure 5 illustrates the augmented measurement curves of the CO2 gas sensor via the method of the present invention. The measurements of the measurement sensor 1 are referenced on the platform 21.
  • FIG. 5 comprises three curves, a curve A, B and C. Curve A represents the reference curve, curve B represents the target curve obtained according to the present invention by applying the neural network, and curve C represents the target curve which is calibrated linearly. It can be seen that curve B is very close to reference curve A while curve C remains very far from the reference curve.
  • the measurement sensor 1 is calibrated again after a period of time T of use or when a drift in the measurements thereof is observed.
  • the period of time is between 2 months and 2 years for example.
  • the measurement sensor 1 is recalibrated with respect to the reference machine 4, the sensor being located at a limited distance, a few tens of meters for example, from said machine 4.
  • This second calibration makes it possible to avoid the drift of the measurements performed by the measurement sensor 1 over time.
  • the present invention advantageously makes it possible to take into account the sensitivity of one pollutant relative to another, that is to say the interference or disturbance of one pollutant on another. Generally, it is a mutual disturbance.
  • three measurement curves can be distinguished.
  • the abscissa represents a time scale.
  • the ordinate represents the concentration of the pollutant in ppb, ppm or ug/m3.
  • the curve with triangles represents the NO2 concentration.
  • the curve with squares represents the concentration measured in SO2 by the reference device.
  • the curve with circles represents the concentration measured in SO2 with the linear method, that is to say without increase according to the present invention.
  • the curve with crosses represents the measured concentration of SO2 with increase according to the present invention.
  • the curve according to the linear method is close to the curve measured by the reference device in the absence of NO2, but goes negative when NO2 is present. This demonstrates the influence of NO2 on the detection of SO2.
  • the measurement according to the invention makes it possible to take into account the sensitivity of SO2 to NO2 and to obtain an increased measurement very close to the reference. In fact, the curve with crosses follows the reference measurement curve, erasing the influence of NO2 as much as possible.
  • each of the means of the device according to the invention described above are technical means.
  • each of the means of the device according to the invention previously described may comprise at least one computer, a central or calculation unit, an analog electronic circuit (preferably dedicated), a digital electronic circuit (preferably dedicated), and/or a microprocessor (preferably dedicated), and/or software means.

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Abstract

Procédé d'augmentation de mesures d'un capteur de mesure (1) de polluant, le capteur de mesure (1) étant connecté à un serveur distant spécialisé (3) comprenant un réseau de neurones, le procédé comprenant les étapes suivantes : - création d'un modèle neuronal entrainé à partir du réseau de neurones, et - pour chaque mesure réalisée par le capteur de mesure (1) : - mesure d'au moins une donnée brute par le capteur de mesure (1), - envoi de l'au moins une donnée brute vers le serveur distant spécialisé (3), - augmentation de l'au moins une donnée brute par le modèle neuronal entrainé permettant d'obtenir la mesure de la concentration du polluant.

Description

DESCRIPTION
TITRE : Mesures de polluant augmentées par réseau de neurones
Domaine technique
La présente invention concerne un procédé d'augmentation de mesures d'un capteur de mesure de polluant.
Etat de la technique antérieure
On peut observer depuis la COP21 un essor rapide des systèmes de mesures de polluants atmosphériques qui permettent, combinés avec, par exemple, le « crowd-sourcing » ou approvisionnement de masse, de représenter spatialement la qualité de l'air. Cette cartographie à l'initiative des acteurs traditionnels de la surveillance pour les collectivités locales, en est à ses débuts.
Elle pose néanmoins la question de l'incertitude sur les données, de leur exploitation et des possibilités offertes par les nouvelles technologies issues de l'intelligence artificielle.
Elle questionne aussi la dérive des capteurs de mesure entre la calibration en laboratoire et leur utilisation sur le terrain. In fine, la précision de ces capteurs est relative et les incertitudes de mesure sont encore mal connues.
On connaît de l'état de l'art des calibrations linéaires en laboratoire de capteurs de mesure de polluant. En effet, il existe des modèles linéaires de calibration classique sur deux points de référence permettant d'obtenir de bons résultats. Une première mesure du point zéro du capteur est réalisée en appliquant une concentration de gaz ou particules nulle puis une deuxième mesure de point de fonctionnement du capteur est réalisée en appliquant une concentration connue. A partir des mesures du point zéro et du point à concentration connue, on obtient l'équation de la droite de calibration permettant de déterminer les concentrations en fonction des mesures du capteur. Ce modèle étant linéaire, l'hypothèse est faite que la courbe de fonctionnement du capteur l'est aussi alors que ce n'est pas le cas.
De plus, une calibration effectuée en laboratoire permet de caler les mesures au départ, mais on constate une dérive dans le temps de ses dernières. Les conditions de laboratoire ne représentent que partiellement les conditions reelles du terrain. Un tel modèle ne permet pas de compenser les dérives non linéaires constatées sur site après la sortie du capteur du laboratoire ou après plusieurs mois d'utilisation de celui-ci.
Un tel modèle linéaire ne permet également pas de prendre en compte les sensibilités croisées entre les polluants, les capteurs étant sensibles à un gaz principal pouvant par exemple aussi être sensibles à d'autres gaz. Par exemple, le capteur de SO2 est sensible au NO2 ce qui fausse la mesure de SO2 dans le cas de présence de NO2.
Le but de la présente invention est de résoudre au moins un de ces problèmes par un nouveau procédé d'augmentation des mesures d'un capteur de mesure de polluant. Un des buts de la présente invention est donc d'améliorer la précision des mesures du capteur de mesure de polluant.
Un autre but de la présente invention est d'améliorer la calibration du capteur de mesure de polluant.
Exposé de l'invention
Cet objectif est atteint avec un procédé d'augmentation de mesures d'un capteur de mesure de polluant, le capteur de mesure étant connecté à un serveur distant spécialisé comprenant un réseau de neurones, le procédé comprenant les étapes suivantes :
- création d'un modèle neuronal entrainé à partir du réseau de neurones, et
- pour chaque mesure réalisée par le capteur de mesure :
- mesure d'au moins une donnée brute par le capteur de mesure,
- envoi de l'au moins une donnée brute vers le serveur distant spécialisé,
- augmentation de l'au moins une donnée brute par le modèle neuronal entrainé permettant d'obtenir la mesure de la concentration du polluant.
Le polluant peut par exemple être un gaz ou une particule.
Par augmentation de donnée brute on entend un ajustement de la valeur de la donnée brute après application du modèle neuronal entraîné.
Le procédé selon l'invention consiste en la modélisation du comportement de la mesure des polluants par réseau de neurones adapté afin de permettre une calibration non linéaire du capteur de mesure. Le procédé permet de faire tendre la precision de mesure des capteurs de polluants vers la référence et permet également une amélioration de la précision chimique et électronique des mesures.
Le procédé selon l'invention permet d'améliorer la précision des mesures en utilisant les technologies d'intelligence artificielle telles que les réseaux de neurones. Le modèle neuronal de l'invention est adapté au domaine de la mesure des polluants, gazeux ou particulaires.
Avantageusement, l'étape de création d'un modèle neuronal entrainé peut se décomposer en trois sous étapes :
- génération d'un scénario de calibration du capteur de mesure, le scénario de calibration étant généré à partir d'une consigne de mesure de paramètres en fonction du temps, lesdits paramètres comprenant au moins un paramètre environnemental,
- création d'un modèle neuronal en alimentant le réseau de neurones avec le scénario de calibration dudit capteur de mesure,
- entrainement du modèle neuronal en faisant varier l'au moins un paramètre environnemental.
L'entrainement du modèle neuronal selon l'invention permet de prendre en compte la particularité de l'endroit où est utilisé le capteur, comme par exemple, un environnement urbain, un bord de périphérique, une autoroute, une campagne ou encore un milieu industriel. Cela permet alors d'ajuster les mesures en tenant compte du milieu dans lequel est placé le capteur. Chaque capteur de mesure possède son propre modèle neuronal avec ses propres paramètres issus de son entrainement. Le modèle neuronal peut être archivé sur le serveur distant spécialisé.
Le capteur de mesure peut être calibré une première fois à partir du scénario de calibration, la première calibration correspondant à une calibration multipoint. La première calibration du capteur est non linéaire. Elle permet d'améliorer sa précision et d'établir un premier modèle neuronal en alimentant le réseau de neurones avec son scénario de calibration.
Le capteur de mesure peut être associé à appareil de référence, le capteur de mesure étant calibré une deuxième fois après une période d'utilisation T par rapport à l'appareil de référence. Du fait de la non linéarité, le procédé permet de compenser les dérives non linéaires constatées sur site après la sortie du capteur de mesure du laboratoire ou après plusieurs mois d'utilisation. Le procédé selon l'invention permet alors d'ameliorer les mesures du capteur de mesure via la calibration de celui-ci.
La consigne de mesure peut comprendre au moins dix paliers partant d'une concentration nulle à une concentration correspondant au maximum du capteur de mesure.
Avantageusement, pour chaque pallier de la consigne de mesure, au moins une des mesures des paramètres suivants peut être relevée automatiquement :
- concentration de la consigne,
- concentration d'un appareil de référence,
- concentration brute mesurée du polluant,
- concentration mesurée d'au moins un autre polluant pouvant agir en termes de sensibilité croisée,
- une température,
- une humidité relative,
- une pression.
Le procédé prend donc en compte des « cross sensitivity » ou sensibilités croisées entre polluants, par exemple : SO2 avec NO2, CO avec CO2, NO2 avec 03.
La deuxième calibration du capteur de mesure peut générer de nouvelles mesures de paramètres, les nouvelles mesures de paramètres alimentant le réseau de neurones pour mettre à jour le modèle neuronal entrainé.
Un deuxième modèle neuronal entrainé peut être créé à partir de la mise à jour du modèle neuronal entrainé, le modèle neuronal final entrainé du capteur de mesure correspondant au produit des deux modèles neuronaux entrainés. La mesure augmentée finale est donc issue de l'application cumulée (analogie avec un produit de matrices neuronales) des N modèles neuronaux entrainés. De cette façon un nouveau modèle neuronal ne détruit pas le précédent, mais agit en complément d'ajustement du modèle neuronal précédent. Cette méthode s'apparente à du « transfert learning » ou apprentissage par transfert et permet un apprentissage résultant de plusieurs apprentissages précédents.
L'étape de création du modèle neuronal entrainé peut être réalisée en laboratoire. La première calibration du capteur de mesure peut également être réalisée en laboratoire. A titre d'exemple non limitatif et en complement de ce qui precede, le modèle neuronal peut être obtenu en :
- appliquant un algorithme à couches et entrées multiples tenant compte de la physique du capteur, alternativement de type « classification » et « régression », aux données brutes mesurées ;
- prenant en compte des « lags », c'est-à-dire des données de mesure précédente ;
- utilisant des fonctions d'activations « sigmoïdales » ; et
- intégrant des données d'entrée complémentaires, telles que par exemple température T, pression P, humidité relative HR, mesures d'autres polluants....
La deuxième calibration du capteur de mesure peut être réalisée à distance. En effet, une calibration non linéaire comme présentée par l'invention permet de réaliser la calibration du capteur de mesure à distance et d'améliorer les mesures si elles dérivent.
La mesure de la concentration du polluant peut être obtenue en temps réel.
Description des figures et modes de réalisation
D'autres avantages et particularités de l'invention apparaîtront à la lecture de la description détaillée de mises en œuvre et de modes de réalisation nullement limitatifs, et des dessins annexés suivants :
[Fig. 1] illustre un système de mesure de polluant par un capteur de mesure selon un mode de réalisation de l'invention,
[Fig. 2] illustre le principe général du procédé de la présente invention,
[Fig. 3] illustre un schéma de génération de consigne de calibration selon un mode de réalisation de la présente invention,
[Fig. 4] illustre un exemple de mesures non augmentées par réseau de neurones du Gaz CO2 selon la présente invention,
[Fig. 5] illustre un graphique des résultats de la mesure augmentée du Gaz CO2 de la figure 4,
[Fig. 6] est un graphique illustrant le phénomène de sensibilités croisées entre deux polluants. Ces modes de realisation étant nullement limitatifs, on pourra notamment considérer des variantes de l'invention ne comprenant qu'une sélection de caractéristiques décrites ou illustrées par la suite isolées des autres caractéristiques décrites ou illustrées (même si cette sélection est isolée au sein d'une phrase comprenant ces autres caractéristiques), si cette sélection de caractéristiques est suffisante pour conférer un avantage technique ou pour différencier l'invention par rapport à l'état de la technique antérieure. Cette sélection comprend au moins une caractéristique de préférence fonctionnelle sans détails structurels, et/ou avec seulement une partie des détails structurels si cette partie uniquement est suffisante pour conférer un avantage technique ou à différencier l'invention par rapport à l'état de la technique antérieure.
On va tout d'abord décrire, en référence à la figure 1, un système de mesure de polluant par un capteur selon un mode de réalisation de l'invention. Le système comprend un capteur de mesure de polluant 1, un réseau 2 de type Internet, un serveur distant spécialisé 3 et un appareil de référence 4. Le capteur de mesure 1, le serveur distant spécialisé 3 ainsi que l'appareil de référence 4 sont connectés via le réseau 2. Le serveur distant spécialisé 3 comprend un réseau de neurones (non représenté sur la figure). Une plateforme 21, accessibles aux terminaux client 23 et au serveur client 24 via le réseau 2, est associée à un serveur Big Data 22 disposant de plus de 100 milliards de données environnementales.
Le procédé de la présente invention est associé au capteur de mesure 1.
D'après la figure 2, qui illustre le principe général du procédé, le capteur de mesure 1 est calibré une première fois en laboratoire. Le capteur de mesure 1 est placé dans une chambre de calibration à concentration contrôlée dans le laboratoire sur un banc d'essai dont le fonctionnement est illustré à la figure 3.
Le banc d'essai comprend un instrument de calibration multi gaz 6 et un ordinateur 5. L'ordinateur 5 permet de piloter les concentrations de gaz en sortie du capteur de mesure 1 et permet également la lecture des concentrations effectives. Chaque gaz est envoyé à l'instrument de calibration 6 à un niveau de concentration précis défini par l'ordinateur 5. L'instrument de calibration multi gaz 6 le transfère ensuite vers le capteur de mesure 1. Les différents gaz sont par exemple : CO, CO2, NO, NO2, 03, NH3, H2S. Le gaz envoyé est dilué avec de l'air 0. Des instruments de référence sont utilisés pour mesurer les concentrations en gaz qui constituent les valeurs cibles pour la calibration. Le banc d'essai permet alors de generer un scenario de calibration. Le scénario de calibration correspond à une consigne de mesure de concentrations ou de paramètres en fonction du temps. La consigne de mesure est lancée par l'ordinateur 5, par exemple, dix paliers partant d'une concentration nulle à une concentration correspondant au maximum du capteur de mesure 1 en fonction du temps. Le nombre de paliers peut être compris entre 10 et 100. Pour chaque palier, au moins une des concentrations suivantes est relevée automatiquement par le banc :
- Concentration de la consigne,
- Concentration de l'appareil de référence,
- Concentration brute en gaz mesuré du capteur,
- Concentration des autres gaz pouvant agir en terme de sensibilité croisée.
Pour chaque pallier, au moins un des paramètres suivants est également automatiquement relevé par le banc : mesure de température, d'humidité relative et de pression. D'autres concentrations ou paramètres environnementaux peuvent être également relevés.
Les différentes mesures de concentrations et de paramètres permettent de calibrer une première fois le capteur. Il s'agit d'une calibration multipoint.
Lorsque le capteur de mesure est calibré, le procédé envoie le scénario de calibration qui est constitué par la matrice de mesures précédentes, sur le serveur distant spécialisé 3 afin de nourrir le réseau de neurones. Un modèle neuronal est créé. Ce réseau « nourri » constitue la matrice de calibration en laboratoire du capteur.
Le procédé lance ensuite un apprentissage du modèle neuronal en faisant varier certains paramètres qui sont considérés stables dans la chambre de calibration comme par exemple, les paramètres environnementaux (T, P, RH). Les variations de paramètres apportent de nouvelles données qui viennent nourrir à nouveau le réseau de neurones qui met à jour le modèle neuronal. Le modèle neuronal correspond alors à un modèle neuronal entrainé (1er complément d'apprentissage). Un deuxième modèle neuronal est créé, ce deuxième modèle neuronal correspondant au premier modèle neuronal avec le premier complément d'apprentissage. Le modèle neuronal entrainé final correspond au produit du premier modèle neuronal avec le deuxième modèle neuronal. La mesure augmentée finale du capteur de mesure 1 est donc issue de l'application cumulée (analogie avec un produit de matrices neuronales) des N modèles entraines. De cette façon un nouveau modèle ne détruit pas le précédent, mais agit en complément d'ajustement du modèle précédent.
Le capteur de mesure 1 est ensuite déployé sur le site du client. D'après la figure 1, le capteur de mesure 1 est connecté à un appareil de référence 4 via le réseau 2. Le capteur de mesure 1 est connecté au réseau 2 via une connexion sans fil. Le capteur de mesure 1 réalise des mesures de l'air ambiant sur le site client. Les mesures réalisées sont envoyées sous forme de données brutes au serveur distant spécialisé 3 via le réseau 2 et la plateforme 21. Le serveur big data 22 stocke l'ensemble des mesures brutes réalisées par le capteur de mesure 1.
Une fois que le serveur distant spécialisé 3 reçoit les données brutes, celles-ci sont traitées et envoyées vers le modèle neuronal entrainé final qui va augmenter lesdites mesures réalisées par le capteur de mesure 1 afin de fournir la concentration du polluant mesurée. Les mesures augmentées sont disponibles en temps réel sur la plateforme 21 via le réseau 2.
La figure 4 illustre un exemple de mesures en temps réel de polluants de l'appareil de référence et des capteurs cibles. La figure 5 illustre les courbes de mesures augmentées du capteur de gaz CO2 via le procédé de la présente invention. Les mesures du capteur de mesure 1 sont référencées sur la plateforme 21. La figure 5 comprend trois courbes, une courbe A, B et C. La courbe A représente la courbe de référence, la courbe B représente la courbe cible obtenue selon la présente invention en appliquant le réseau de neurones, et la courbe C représente la courbe cible qui est calibrée linéairement. On constate que la courbe B est très proche de la courbe de référence A alors que la courbe C reste très éloignée de la courbe de référence.
Le capteur de mesure 1 est à nouveau calibré après une période de temps T d'utilisation ou lorsqu'une dérive des mesures de celui-ci est constatée. La période de temps est comprise entre 2 mois et 2 ans par exemple.
Le capteur de mesure 1 est recalibré par rapport à la machine de référence 4, le capteur se situant à distance contenue, quelques dizaines de mètres par exemple, de ladite machine 4. Lorsque le capteur de mesure 1 est recalibré, on constate une amélioration des mesures effectuées par le capteur de mesure 1. Cette deuxième calibration permet d'éviter la dérive des mesures réalisées par le capteur de mesure 1 au cours du temps. La presente invention permet avantageusement de tenir compte de la sensibilité d'un polluant par rapport à un autre, c'est-à-dire l'interférence ou la perturbation d'un polluant sur un autre. Généralement, il s'agit d'une perturbation mutuelle. Sur la figure 6 on distingue trois courbes de mesures. L'abscisse représente une échelle de temps. L'ordonnée représente la concentration du polluant en ppb, ppm ou ug/m3.
La courbe avec des triangles représente la concentration en NO2.
La courbe avec des carrés représente la concentration mesurée en SO2 par l'appareil de référence.
La courbe avec des cercles représente la concentration mesurée en SO2 avec la méthode linéaire, c'est à dire sans augmentation selon la présente invention.
La courbe avec des croix représente la concentration mesurée en SO2 avec augmentation selon la présente invention.
La courbe selon la méthode linéaire est proche de la courbe de mesure par l'appareil de référence en l'absence de NO2, mais passe en négatif dès la présence de NO2. Cela démontre l'influence du NO2 sur la détection du SO2.
La mesure selon l'invention permet de prendre en compte la sensibilité du SO2 au NO2 et d'obtenir une mesure augmentée très proche de la référence. En effet la courbe avec des croix suit la courbe de mesure de référence en gommant le plus possible l'influence du NO2.
Typiquement au moins un des moyens du dispositif selon l'invention précédemment décrits, de préférence chacun des moyens du dispositif selon l'invention précédemment décrit sont des moyens techniques.
Typiquement, chacun des moyens du dispositif selon l'invention précédemment décrits peuvent comprendre au moins un ordinateur, une unité centrale ou de calcul, un circuit électronique analogique (de préférence dédié), un circuit électronique numérique (de préférence dédié), et/ou un microprocesseur (de préférence dédié), et/ou des moyens logiciels.
Bien sûr, l'invention n'est pas limitée aux exemples qui viennent d'être décrits et de nombreux aménagements peuvent être apportés à ces exemples sans sortir du cadre de l'invention.
Bien entendu, les différentes caractéristiques, formes, variantes et modes de réalisation de l'invention peuvent être associées les unes avec les autres selon diverses combinaisons dans la mesure où elles ne sont pas incompatibles ou exclusives les unes des autres. En particulier toutes les variantes et modes de réalisation décrits précédemment sont combinables entre eux.

Claims

REVENDICATIONS
1. Procédé d'augmentation de mesures d'un capteur de mesure (1) de polluant, le capteur de mesure (1) étant connecté à un serveur distant spécialisé (3) comprenant un réseau de neurones, le procédé comprenant les étapes suivantes :
- création d'un modèle neuronal entrainé à partir du réseau de neurones, et
- pour chaque mesure réalisée par le capteur de mesure (1) :
- mesure d'au moins une donnée brute par le capteur de mesure (1),
- envoi de l'au moins une donnée brute vers le serveur distant spécialisé (3),
- augmentation de l'au moins une donnée brute par le modèle neuronal entrainé permettant d'obtenir la mesure de la concentration du polluant.
2. Procédé selon la revendication 1, caractérisé en ce que l'étape de création d'un modèle neuronal entrainé se décompose en trois sous étapes :
- génération d'un scénario de calibration du capteur de mesure (1), le scénario de calibration étant généré à partir d'une consigne de mesure de paramètres en fonction du temps, lesdits paramètres comprenant au moins un paramètre environnemental,
- création d'un modèle neuronal en alimentant le réseau de neurones avec le scénario de calibration dudit capteur de mesure (1),
- entrainement du modèle neuronal en faisant varier l'au moins un paramètre environnemental.
3. Procédé selon la revendication 2, caractérisé en ce que le capteur de mesure est calibré une première fois à partir du scénario de calibration, la première calibration correspondant à une calibration multipoint.
4. Procédé selon la revendication 3, caractérisé en ce que le capteur de mesure (1) est associé à un appareil de référence (4), le capteur de mesure (1) étant calibré une deuxième fois après une période d'utilisation T par rapport à l'appareil de référence (4).
5. Procédé selon l'une quelconque des revendications 2 à 4, caractérisé en ce que la consigne de mesure comprend au moins dix paliers partant d'une concentration nulle a une concentration correspondant au maximum du capteur de mesure (1).
6. Procédé selon la revendication 5, caractérisé en ce que pour chaque pallier de la consigne de mesure, au moins une des mesures des paramètres suivants est relevée automatiquement par le capteur de mesure (1) :
- concentration de la consigne,
- concentration d'un appareil de référence,
- concentration brute mesurée du polluant,
- concentration brute mesurée d'au moins un autre polluant pouvant agir en termes de sensibilité croisée,
- une température,
- une humidité relative,
- une pression.
7. Procédé selon l'une quelconque des revendications 4 à 6, caractérisé en ce que la deuxième calibration du capteur de mesure (1) génère de nouvelles mesures de paramètres, les nouvelles mesures de paramètres alimentant le réseau de neurones pour mettre à jour le modèle neuronal entrainé.
8. Procédé selon la revendication 7, caractérisé en ce qu'un deuxième modèle neuronal entrainé est créé à partir de la mise à jour du modèle neuronal entrainé, le modèle neuronal final entrainé du capteur de mesure (1) correspondant au produit des deux modèles neuronaux entrainés.
9. Procédé selon l'une quelconque des revendications 4 à 8, caractérisé en ce que la deuxième calibration du capteur de mesure (1) est réalisée à distance.
10. Procédé selon l'une quelconque des revendications précédentes, caractérisé en ce que la mesure de la concentration du polluant est obtenue en temps réel.
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