Thèse soutenue

Contribution au développement d'un dispositif robuste de détection-diffusion d'huiles essentielles à concentration contrôlée
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Auteur / Autrice : Mohamed Diaa Ahmadou
Direction : Maryam SiadatMartine Lumbreras
Type : Thèse de doctorat
Discipline(s) : Systèmes électroniques
Date : Soutenance le 04/12/2015
Etablissement(s) : Université de Lorraine
Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale IAEM Lorraine - Informatique, Automatique, Électronique - Électrotechnique, Mathématiques de Lorraine
Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Laboratoire de Conception, Optimisation et Modélisation des Systèmes (Metz)
Jury : Président / Présidente : Nicole Jaffrezic-Renault
Examinateurs / Examinatrices : Etienne Losson
Rapporteurs / Rapporteuses : Claude Delpha, Patrick Siarry

Résumé

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Ce travail contribue à la conception d’un système de détection-diffusion contrôlant en temps réel la concentration en huile essentielle dans un espace confiné. L’objectif est d’assurer la reproductibilité des conditions d’exposition aux stimuli olfactifs de sujets vivants, afin de tester les impacts neurosensoriels provoqués. La principale contrainte est de pouvoir mesurer, avec de bonnes qualités de rapidité et précision, la concentration odorante d’une atmosphère. Pour la détection gazeuse, le choix s’est porté sur un dispositif basé sur des capteurs de gaz commerciaux à base d’oxyde métalliques (nez électronique), couplé à un étalonnage préalable sous concentrations fixes d’huile essentielle de pin. Un équipement expérimental a été mis au point afin d’étudier, de caractériser et surtout d’optimiser les performances de ce dispositif. De premières études ont permis de classer les capteurs selon la rapidité, la sensibilité et le niveau de dérives, et d’optimiser la procédure de mesures : cycle d’exposition gazeuse de 75sec suivie de 350sec de régénération des capteurs sous air pur. Une caractérisation a été menée à partir de mesures systématiques réalisées sous diverses variations (croissantes, décroissantes, aléatoires) de concentration, prenant ainsi en compte toutes les formes possibles de dérive. Afin de réduire les erreurs dues à ces dérives, un prétraitement original a été initié en normalisant les signaux de réponse, grâce à la réponse de chaque capteur prise en fin de régénération. Deux descripteurs normalisés (conductance moyenne et maximale) ainsi que la valeur maximale de la courbe dérivée de chaque réponse temporelle ont été définis pour chaque capteur. L’exploitation de la base de données constituée à l’aide de ces trois paramètres par des méthodes de classification ACP et AFD montrent la difficulté de différencier les hautes concentrations, même en éliminant les deux capteurs les moins performants. Une toute nouvelle approche est alors proposée en combinant la technique de correction orthogonale des signaux (OSC), conduisant à la suppression des informations non pertinentes de la base de données, suivie d’une régression des moindres carrés partiels (PLS) adaptée aux problèmes de multi-colinéarité et au nombre élevé de variables. L’association de ces méthodes permet une meilleure discrimination des fortes concentrations, tout en garantissant le maximum de stabilité au modèle de régression et la précision d’estimation requise des concentrations gazeuses. Enfin, cette discrimination a été optimisée en remplaçant les trois paramètres représentatifs précédents par l’intégralité des signaux de réponse, le temps de calcul nécessaire restant modique. Une très bonne évaluation de la concentration gazeuse dans toute la gamme utilisée a alors été obtenue. Nous avons ainsi élaboré un modèle robuste et précis pour l’étalonnage de notre système, grâce à des méthodes d’analyse et de prétraitement judicieux, qui permet d’entreprendre la réalisation du prototype.