Mesure de la porosité

acoustique. Une définition de l’impact sera faite suivi d’une série de travaux concernant la porosité et l’impact acoustique.

1.3.1. Technique de laboratoire pour calculer la porosité ouverte

À partir des valeurs mesurées de la densité à l’hélium (sous-section 2.2.2) et la densité apparente (sous-section 2.2.3), la porosité ouverte est calculée à partir de la formule présentée plus tard, dans la sous-section 2.2.4.

1.3.2. Émission acoustique suite à un impact

L’impact est une collision, choc, heurt entre deux corps quelconques. Ce choc génère un son acoustique. L’amplitude du son est parfois détectable par l’oreille humaine. La technique utilisant l’émission acoustique causée par un impact est utilisé depuis plusieurs années dans divers domaines pour le contrôle de la qualité de différents produits. Entre autres, cette méthode permet d’estimer la densité (ou la porosité) de matériaux. Quelques exemples d’application de cette méthode à des matériaux autres que le coke sont présentées dans la sous-section suivante. La revue de la littérature se terminera avec la présentation d’une application préliminaire de la technique à des échantillons de coke.

1.3.3. Exemples d’application de la méthode d’émission acoustique après impact pour la mesure de propriétés de matériaux autres que les particules de coke

Cette sous-section présente quelques exemples d’application de la méthode d’émission acoustique après impact dans le but de mesurer les propriétés de produits alimentaires comme des croustilles et des grains de blé.

Les signaux vibratoires générés par les morceaux de croustilles d’une usine de Frito-Lay ont été enregistrés au cours d’une expérience par l’intermédiaire d’un accéléromètre et d’un hydrophone comme présenté à la Figure 4. Ces expériences [18] ont été mises en œuvre pour capturer les pseudo-propriétés comme la quantité de cloque (vides ou porosités dans la structure de la croustille) et la fragilité des croustilles (propriétés organoleptiques).

Figure 4: Montage appliqué pour la caractérisation de croustilles par émission acoustique adapté de [18]

Un excellent pouvoir prédictif a été démontré pour ces pseudo-propriétés. La mise en œuvre en ligne de ce capteur sonore permet une prédiction en temps réel de ces pseudo-propriétés. L’hydrophone n’a pas fonctionné correctement, puisqu’il était fréquemment obturé par des particules alimentaires. De plus, la plage de mesure de l’accéléromètre utilisé se limite entre 0 et 5 kHz, pourtant la capacité réelle pouvait aller jusqu’à 20 kHz.

Un autre exemple d’application se concentre sur des grains de blé. L’objectif est de détecter les grains endommagés par les larves d’insectes, ce qui laisse un petit trou percé dans le noyau et donc, un vide dans la structure du blé endommagé (i.e., porosité). Ces dommages affectent négativement la qualité de la farine de blé produite à partir des grains. Un montage expérimental [19] a été fabriqué afin de détecter les grains de blé endommagés par émission acoustique après impact (Figure 5).

Figure 5: Montage de détection des grains de blé endommagés adapté de [19]

L’inspection a été réussi à l’aide d’une transformée de Fourrier discrète (DFT) suivi d’une analyse discriminante linéaire. Cependant, cette analyse a été faite sur une seule source et un type de blé. Il serait intéressant de faire une analyse sur une grande variété de blé.

1.3.4. Technique d’émission acoustique pour mesurer les propriétés des particules de coke

Ce travail étudie la possibilité d’utiliser des techniques d’émission acoustique dans le but de mesurer les propriétés physiques et/ou mécaniques des particules de coke. Un montage expérimental [10] a été mis au point pour enregistrer le son émis par les particules de coke lors de leur impact avec une plaque métallique. Ce travail présente une exploration préliminaire de l’application de l’impact acoustique sur les particules de coke. Le potentiel de cette approche a été testé sur des échantillons de coke ayant différentes propriétés physiques comme la densité et la porosité du coke provenant de différents fournisseurs avec différentes tailles.

Trois types d’analyses ont été réalisées dans ce travail :

➢ La première analyse a pour but de détecter le changement de source. À cet effet, quatre échantillons de même source et fournisseur ont été utilisés avec des mélanges de différents fournisseurs. À partir d’un modèle de régression discriminante PSL-DA, il a été observé que les échantillons mixtes ne se regroupaient pas nécessairement de façon cohérente entre les échantillons simples utilisés pour former ces mélanges. Ils

ont conclu de cette première analyse que les données sonores n’étaient pas récoltées de manière suffisamment fréquente sur les échantillons mixtes afin de bien caractériser leur hétérogénéité. De plus, la transformée de Fourier, n’ayant aucune résolution temporelle, ne serait pas appropriée pour les échantillons mixtes.

➢ La deuxième analyse avait pour objectif de détecter les changements de taille des particules pour des échantillons de même fournisseur et trois tailles différentes à partir d’un modèle PSL-DA. Les conclusions de cette analyse sont très similaires à celles énoncées ci-dessus.

➢ La troisième analyse visait à prédire la densité et la porosité d’échantillons de coke simples et mixtes de différents fournisseurs et de tailles différentes. À partir d’un modèle PSL, de bons résultats de prédiction ont été obtenus pour les deux propriétés. Par contre, ces dernières n’avaient pas été mesurées individuellement sur chaque échantillon, mais plutôt sur les lots de particules d’où provenaient ces échantillons. Ceci ne permettait pas d’évaluer les capacités prédictives de la méthode de manière suffisamment précise.

Dans le cadre de ce travail, les données sonores ont été décomposées en bandes fréquentielles en utilisant la transformée de Fourier continue avant d’être intégrée dans les modèles statistiques multivariés. Avec la transformée de Fourier continue, la notion de temps est perdue, on obtient que l’amplitude des signaux en fonction des fréquences comme information. De plus, le bruit ambiant n’a pas été filtré dans ce travail.

En conclusion, la signature acoustique de chaque type de particules de coke a été corrélée à leurs propriétés physiques en utilisant des modèles à base de statistique multivariée, cependant, il manque beaucoup de précision.

Dans le cadre de ce projet de maîtrise, une transformée en ondelette continue (CWT) est a été utilisée dans le but de décomposer les signaux en fonction du temps et de la fréquence. De plus, un filtre a été appliqué après la CWT dans le but d’éliminer les différentes sources de bruit interférant avec l’analyse. Ceci a permis de ne conserver que l’impact sonore causé