Date : 2003
Editeur / Publisher : [S.l.] : [s.n.] , 2003
Type : Livre / Book
Type : Thèse / ThesisLangue / Language : français / French
Classification Dewey : 570
Résumé / Abstract : Les systèmes multicapteurs de gaz intelligents connaissent actuellement un développement accru pour de nombreux domaines d'application. Inscrite dans le large domaine de la lutte contre la pollution atmosphérique, notre étude a pour but principal la détection de deux gaz polluants antagonistes le sulfure d'hydrogène H2S, réducteur, et le dioxyde d'azote, NO2, oxydant. Après avoir situé ce sujet dans le cadre de la pollution atmosphérique, puis présenté le principe des nez électroniques, nous justifions notre choix d'une matrice de capteurs à base d'oxyde métallique, et mettons en évidence les avantages et inconvénients de ces capteurs. L'inconvénient majeur est leur sensibilité croisée, qui peut devenir un avantage par l'utilisation de méthodes de reconnaissance de formes. Les deux gaz sont étudiés seuls ou en mélange, successivement dans trois atmosphères, de plus en plus complexes. Les concentrations étudiées correspondent à une pollution industrielle près d'une source émissive. De chaque réponse des capteurs obtenue lors de la procédure systématique de caractérisation, nous avons extrait trois variables représentatives communes à toutes les mesures et une quatrième correspondant à un "pic" négatif spécifique de la réponse de tous les capteurs à H2S, non utilisé dans l'analyse de données, car il n'apparaît pas toujours dans les mélanges. Nous avons construit une base de données d'apprentissage de notre système (environ 1000 mesures) étudiée à l'aide de l'analyse factorielle discriminante, méthode multidimensionnelle supervisée. Nous obtenons identification et quantification des atmosphères gazeuses, en procédant par étapes qui tiennent compte notamment des atmosphères de références. Une identification rapide est obtenue avec deux variables représentatives, valable pour la détection d'un seuil. Grâce aux règles de décision fiables obtenues, nous proposons une méthode d'indentification d'atmosphères inconnues directement exploitable par des utilisateurs