Haut PDF Gestion de l'énergie dans un réseau de capteurs au niveau application

Gestion de l'énergie dans un réseau de capteurs au niveau application

Gestion de l'énergie dans un réseau de capteurs au niveau application

Mots-Cl´ es : R´eseaux de capteurs sans fil, Gestion de l’´energie, Contrˆ ole pr´edictif, Contrˆ ole hybride Title: Energy management of a Wireless Sensor Network at application level A[r]

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Gestion autonomique de performance, d'énergie et de qualité de service. Application aux réseaux filaires, réseaux de capteurs et grilles de calcul

Gestion autonomique de performance, d'énergie et de qualité de service. Application aux réseaux filaires, réseaux de capteurs et grilles de calcul

Oceano [40] est une approche appliquée au domaine de la gestion de clusters pour les applications gourmandes en calcul ou pour les applications ayant une charge processeur très variable en fonction du temps (serveurs web). La particularité de cette approche est sa façon de gérer la propriété de "self-optimizing" : des politiques dictées par des contrats SLAs permettent de spécifier un niveau de service par type de cluster ou par client (uti- lisant un ou plusieurs clusters). Des agents d’observation sont ensuite disséminés pour contrôler les différentes métriques définies. Ces agents peuvent détecter quand certains clusters ne satisfont pas les contrats et générer des événements correspondants. Les mé- triques prédéfinies dans Océano sont le nombre de connections actives par serveurs dans un cluster, le temps de réponse global du cluster, le temps de réponse spécifique à un service du cluster (par exemple le temps de réponse de la partie base de données) ou la bande passante sortante totale. Quand les mesures des agents d’observation dépassent les seuils définis pour une ou plusieurs métriques pendant une certaine durée (violation du contrat SAL) ou restent en dessous des seuils inférieurs pendant un certain temps, un moteur de corrélation décide du scénario à appliquer pour remettre le système géré dans un état optimal. Pour cela, un ensemble de scénarii est prédéfini dans une base de données et comprend différentes suites d’actions comme l’allocation de nouveaux clusters depuis une ferme de clusters, l’installation de systèmes d’exploitation ou de machines vir- tuelles ou bien encore la reconfiguration du réseau (création ou suppression de VLANs 54
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Relais coopératifs dans un réseau de capteurs : performances limites et stratégies

Relais coopératifs dans un réseau de capteurs : performances limites et stratégies

des liens ainsi que de consommation d’énergie. Le taux de délivrance des paquets : Comme indiqué dans le chapitre précédent, le taux de délivrance est défini comme étant le nombre de paquets reçus par la destination finale divisé par le nombre total de paquets envoyés. La Figure 4.9 représente le taux de délivrance des paquets de X-MAC, CL-MAC (P), CL-MAC(R) et des versions de CL-MAC (P), CL-MAC(R) sans l’activation de l’échantillonnage de préambule. Tous les protocoles reposent sur le protocole CSMA/CA, ce qui explique leurs allures décroissantes avec l’augmentation du nombre de sources. En revanche, X-MAC possède le taux de délivrance le plus faible car il n’utilise pas de communication coopérative. L’unique solution de X- MAC pour remédier au problème de perturbation du canal est de retransmettre sur le même canal ce qui engendre des pertes additionnelles. Grâce à la coopération CL-MAC peut affronter les perturbations aléatoires du canal et fournir un taux de délivrance supérieur d’environ de 30% à celui de X-MAC. CL-MAC (R) présente des résultats légèrement meilleurs que CL-MAC(P). En effet, en choisissant le relais de façon proactive, on risque d’avoir un paquet de mauvaise qualité au niveau du relais que ce dernier ne pourra pas relayer.
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Tolérance aux pannes dans un réseau de capteurs sans fil multi-canal

Tolérance aux pannes dans un réseau de capteurs sans fil multi-canal

4.4 Formulation du problème de recouvrement des pannes pour l’application d’agriculture de préci- sion Dans cette section, nous nous intéressons au cas où la panne concerne une région en- tière, où un nombre important de RNs et de capteurs tombent en panne simultanément. Ceci engendre un trou de couverture et/ou une perte de connectivité dans toute la ré- gion. Dans le cas de l’application d’agriculture de précision que nous considérons dans ce chapitre, nous pouvons prendre comme exemple de pannes l’occurrence d’un incendie ou d’une inondation. Ceci aura pour conséquence d’endommager la récolte dans une partie du champ de culture. Dans ce cas, le rétablissement de la couverture n’est plus une priorité puisque la zone afectée n’est plus exploitable pour le moment. Néanmoins, la connectivité doit être rétablie pour maintenir le bon fonctionnement du RCSF. En conséquence, nous proposons de réorganiser la zone endommagée par le déplacement de certains nœuds relais ain d’assurer la restauration de la connectivité dans cette zone. Nous avons toujours be- soin de certaines informations utiles au niveau de cette zone ain de savoir à quel moment, il faudrait par exemple la ré-exploiter de nouveau, la cultiver, etc. Ainsi, une restauration partielle de la couverture est aussi nécessaire dans la zone endommagée. Les RNs étant équipés eux-mêmes de capteurs, les redéployer dans la zone concernée sera suisant pour assurer à la fois couverture et connectivité dans cette zone.
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Étude de la gestion de l’autonomie en énergie d’objets communicants sans fil

Étude de la gestion de l’autonomie en énergie d’objets communicants sans fil

A plus long terme, nous pensons que la récupération d’énergie aura un impact très impor- tant sur la conception des protocoles de communication pour réseaux de capteurs sans fils, ceci à tous les niveaux. Il sera donc nécessaire de repenser des protocoles energy-harvesting-aware, qui puissent s’adapter au niveau d’énergie récupérée pour assurer l’autonomie énergétique des noeuds et donc du réseau. Dans le cas des protocoles MAC, par exemple, le récepteur se réveille périodiquement et se met en écoute sur le canal afin de déterminer si un autre noeud souhaite lui transmettre un paquet. Dans les protocoles MAC classiques, le choix de cette période de réveil se fait en fonction de plusieurs paramètres comme, par exemple la latence et l’autonomie du réseau. Pour un noeud avec récupération d’énergie, cette période de réveil peut être adap- tée dynamiquement et de façon efficace en fonction de l’énergie récupérée, comme nous l’avons montré dans le chapitre 4 . Or, cela a un impact sur la latence du réseau, puisque les noeuds qui ont un niveau de récupération d’énergie faible, auront une période de réveil plus longue et ne pourront par conséquent retransmettre qu’un nombre limité de paquets. Dans sa globalité, le réseau sera formé d’une part de noeuds très réactifs et capables de retransmettre un nombre important de paquets avec une latence faible et d’autre part de noeuds très peu réactifs. Cette hétérogénéité devra être prise en compte au niveau du protocole de routage, qui devra choisir les routes en fonction du niveau de récupération d’énergie des noeuds voisins en privilégiant le routes composées des noeuds les plus réactifs. Cette problématique commence a être étudiée et on trouve des exemples de protocoles de routages spécifiques aux réseaux de capteurs sans fil avec récupération d’énergie dans la littérature ( 115 ) ( 116 ).
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Algorithme distribué pour l’économie d’énergie dans un réseau de capteurs sans fil

Algorithme distribué pour l’économie d’énergie dans un réseau de capteurs sans fil

Dans ce projet, nous nous sommes tout d'abord focalisés sur des réseaux de capteurs sans fil, leurs topologies, leurs applications et les différents facteurs influençant leurs conceptions. Comme nous avons distingué les différents états d’un capteur ainsi que ses composants. L'économie d'énergie dans les réseaux de capteurs sans fil a attiré beaucoup d'attention ces dernières années et a présenté des défis uniques par rapport aux réseaux câblés traditionnels. Les réseaux de capteurs sans fil ont beaucoup de limites comme la limitation des capacités de traitement, de stockage et surtout d'énergie. C’est pourquoi, des recherches approfondies ont été menées pour remédier à ces limites en élaborant des solutions qui peuvent améliorer l'efficacité des ressources. De nombreux travaux portent aujourd’hui sur la gestion de l’énergie consommée par les capteurs dans un réseau. La diversité des solutions est liée à la diversité des applications et des spécifications de ces réseaux.
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Gestion de la mobilité dans les réseaux de capteurs sans Fil

Gestion de la mobilité dans les réseaux de capteurs sans Fil

passées dans chaque région du réseau. Il est basé sur l'idée qu'en raison de la mobilité de la station de base, certains n÷uds ne peuvent pas accomplir la transmission de leurs données à la station de base et donc ils doivent attendre le prochain déplacement de la station de base. Cela entraîne une latence de livraison de données élevée et des pertes de données. Ce problème s'aggrave si la densité des n÷uds dans une zone est élevée ou si les n÷uds possèdent une quantité importante de données enregistrées. Pour résoudre le problème de court séjour de la station de base mobile dans une zone avec une forte densité, les auteurs introduisent une adaptation du temps de pause proportionnel au trac de données. Pour cela, il faut avoir une connaissance globale sur les ressources du réseau, telles que les réserves initiales du réseau en énergie, et donc des informations sur la durée de vie prévue du réseau. De plus, les auteurs supposent que, selon l'application, certaines zones sont plus denses que d'autre. Par conséquent, lors de la mobilité de la station de base, elle fait des pauses relativement grandes dans les régions à forte densité de n÷uds. Pour prendre en charge diérents scénarios d'application, ils utilisent à la fois des types de mobilité déterministes et aléatoires pour le parcours du réseau. Dans la mobilité déterministe, la station de base traverse chaque cellule, couvrant ainsi toute la zone du réseau. Dans certains scénarios, où la topologie du réseau n'est pas connue par la station de base, un modèle de mobilité aléatoire est adopté. En outre, pour assurer une couverture équitable des diérentes zones du réseau, la mobilité aléatoire de la station de base est adaptée à la n de chaque période de pause en privilégiant les zones moins visitées an de couvrir la zone du réseau plus rapidement.
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Optimisation du déploiement des réseaux de capteurs sans fil : Couverture de la zone de surveillance et connectivité du réseau dans une application de détection d'intrusion.

Optimisation du déploiement des réseaux de capteurs sans fil : Couverture de la zone de surveillance et connectivité du réseau dans une application de détection d'intrusion.

Agriculture de pr ´ ecision Un des domaines d’application prometteurs des RCSFs est l’agriculture, o` u la tech- nologie des RCSFs peut offrir un support important qui permettra la gestion pr´ecise des ressources (l’eau, les engrais, etc.), le suivi des d´eveloppements des maladies, la pr´ediction du moment ad´equat de la r´ecolte, etc. L’avantage principal r´eside sur l’absence de cˆablage ce qui r´eduit consid´erablement le coˆ ut d’installation. Un autre avantage est la flexibilit´e de d´eploiement et la facilit´e d’entretien. En effet, les capteurs sont autonomes et n´ecessitent tr`es peu d’intervention humaine sur les champs, notamment dans le cas o` u les protocoles de communication sont tol´erants aux panne et supportent la mobilit´e des nœud-capteurs. Bien que les RCSFs connaissent un d´eveloppement continu `a travers l’int´egration d’In- ternet et des modules multim´edias, ils sont la plupart du temps moins mis en pratique. Les nombreux projets existants sont restreints aux applications militaires et scientifiques. Ces projets ont le plus souvent attrait `a l’observation de zones inaccessibles ou `a la sur- veillance d’environnements sensibles, `a cause de diff´erents facteurs et contraintes impos´ees lors de la conception des RCSFs.
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Collecte des données d'un réseau de capteurs sans fils en utilisant une surcouche réseau pair à pair

Collecte des données d'un réseau de capteurs sans fils en utilisant une surcouche réseau pair à pair

1.2 Les réseaux de capteurs sans fils Les réseaux de capteurs sont une application des réseaux ad hoc. Comme dit précédemment, de plus en plus de matériels électroniques sont maintenant communicants, et plus globalement on tend à tout automatiser, à commencer par les tâches répétitives, ingrates, dangereuses ou plus simplement ce que l’on a tendance à oublier. Ainsi on peut imaginer des stylos capables d’alerter un niveau d’encre faible et planifier automatiquement l’achat de nouvelles cartouches d’encre ; on peut imaginer automatiser le ramassage des déchets, leur tri et leur recyclage ; ou encore informatiser la surveillance des frontières. Dans tous ces cas on a besoin de nombreux capteurs, y compris pour l’automatisation des tâches, afin de s’assurer que tout se déroule correctement.
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Adaptation et mise en œuvre de la méthode d’accès MaCARI dans un réseau de capteurs sans fils : application à la surveillance dans une mine souterraine

Adaptation et mise en œuvre de la méthode d’accès MaCARI dans un réseau de capteurs sans fils : application à la surveillance dans une mine souterraine

notamment au niveau de la m´ ethode d’acc` es et du routage. Ces approches ont un impact fort sur la consommation ´ energ´ etique des entit´ es de ces r´ eseaux. M´ ethode d’acc` es : Pour un r´ eseau WirelessHART et ISA 100.11a, le saut de fr´ equence permet une certaine robustesse et une parall´ elisation des transmissions. Un r´ eseau ZigBee, dont la cr´ eation est pr´ ec´ ed´ ee d’un scan initial des canaux, n’utilise pour fonctionner qu’un seul et unique canal. Cela permet un contrˆ ole pr´ ecis de la ressource radio et de son utilisation, la cohabitation avec d’autres r´ eseaux et l’ind´ ependance physique des r´ eseaux. ISA 100.11a et WirelessHART sont des standards bas´ es sur des ´ echanges en TDMA, associ´ es ` a la pr´ esence d’un ´ equipement, g´ en´ eralement aliment´ e, qui g` ere l’activit´ e des nœuds. Le TDMA est une m´ ethode garantissant un d´ eterminisme nœud ` a nœud au ni- veau MAC. ZigBee, en revanche utilise une m´ ethode d’acc` es hybride ; il offre, en mode avec suivi de beacon, un d´ eterminisme limit´ e via les GTS dans une topologie maill´ ee. Le CSMA/CA offre une meilleure r´ eactivit´ e et une gestion de l’acc` es au m´ edium dyna- mique et d´ ecentralis´ ee. Cependant, on remarque que ces standards ne proposent pas de m´ ecanisme garantissant un d´ eterminisme associ´ e ` a un d´ elai de bout en bout born´ e (mis `
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Contrôle du trafic routier urbain par un réseau fixe de capteurs sans fil

Contrôle du trafic routier urbain par un réseau fixe de capteurs sans fil

Zou et al. ([102]) proposent une approche intéressante et afin de mesurer les arrivées : ces derniers utilisent un modèle différent en incorporant uniquement un capteur par direction (soit quatre pour une intersection) et posent l’hypothèse réaliste que ces derniers sont capables de détecter les variations du champ magnétique terrestre sur cinq mètres, une route étant constituée de deux voies, soit 6.5m de large. Ainsi, en mettant un capteur en bordure de route avant chaque feu de l’intersection, leur modèle est capable de comptabiliser le nombre de voitures empruntant chacune des voies. Cet unique paramètre permettant d’établir la durée des feux selon des intervalles : par exemple, si le nombre de passage est inférieur à cinq par minute sur une direction, alors le feu correspondant durera dix secondes. Ceci est une application de la logique floue. Les auteurs définissent également un mécanisme d’économie d’énergie propre aux capteurs : lorsqu’une direction possède son feu au vert, alors le capteur correspondant se met en veille, et se réveille lorsque le feu passe au rouge, afin de comptabiliser les arrivées. Enfin, les auteurs utilisent des données directement extraites sur le terrain afin de simuler l’efficacité de leur solution. L’in- convénient majeur de cette solution est que le nombre de voies possibles pour une intersection est limité par la portée de détection des capteurs. De plus, les mesures prises en compte sont basées minutes après minutes et non en fonction des phases ou cycle, qui restent fixes. Enfin, la définition des slots de temps n’est pas optimale : imaginons qu’un véhicule arrive avant le feu au moment où ce dernier passe au rouge, alors il ne sera pas pris en compte.
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Contraintes d'intégrité dans les entrepôts de données spatiales application : etude de la gestion du réseau routier

Contraintes d'intégrité dans les entrepôts de données spatiales application : etude de la gestion du réseau routier

Nous utilisons MDX avec le serveur OLAP comme langage et plateforme d‟implémentation cibles des CI sur les requêtes SOLAP. A noter que MDX est un standard indépendant du serveur OLAP. Ainsi notre proposition pourrait être utilisée avec d‟autres serveurs OLAP. L‟idée principale est de traduire chaque CI de requêtes conceptuelles en une formule MDX qui sera stockée sur le serveur OLAP et visualisée au niveau du client SOLAP avec différentes politiques de visualisation. Cette formule, lorsqu‟elle est exécutée, informera l‟utilisateur sur la qualité des résultats des requêtes. Pour chaque type de CI de requêtes, nous avons défini un template MDX particulier. Les templates sont remplis à l‟aide d‟une application Java (UML2MDX) qui analyse les fichiers XMI des CI de requêtes conceptuelles. La formule MDX correspondant à la CI de requêtes [6].
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Gestion dynamique de la consommation dans un réseau de capteurs

Gestion dynamique de la consommation dans un réseau de capteurs

ficacité énergétique de la plateforme de calcul en éteignant les blocs non utilisés ou en réduisant la performance des blocs du système quand ils sont au repos ou partiellement exploités. Une hypothèse sous-jacente à l’application du DPM est que le sys- tème (et ses différents blocs/composants) voient des charges de travail non uniformes au cours de la durée de fonctionnement. Cette hypothèse est valable pour la plupart des systèmes, à la fois pour des systèmes pris isolément (par exemple une plateforme SoC ) et pour des systèmes inter-connecté via un réseau, ce qui est le cas d’un ensemble de SNs. Une seconde hypothèse à l’application du DPM est qu’il est pos- sible de prévoir avec un certain degré de confiance, les fluctuations de la charge de travail. Notons que lorsque des capteurs “gourmands en énergie” [4] sont implantés dans les nœuds, une technique DMP au niveau du réseau de capteurs doit absolument être implantée de manière à obtenir une consommation énergétique du réseau optimisée. Cette gestion de la consommation du réseau global est certainement un problème beaucoup plus complexe à résoudre que celui de l’optimisation de la consommation d’un seul nœud, car le réseau de capteur constitue un système spatialement distribué, avec dans chaque nœud une horloge qui n’est pas en général synchronisée avec celle des autres nœuds.
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Tolérance aux pannes d’une station de base (SINK) dans un réseau de capteurs sans fil

Tolérance aux pannes d’une station de base (SINK) dans un réseau de capteurs sans fil

L’approche centralisée est relativement précise et efficace pour identifier les pannes dans les RCSFs, mais présente toutefois des inconvénients dus au fait que ce genre de réseaux peut avoir de sérieuses contraintes de ressources, qui ne permettent pas toujours un prélèvement périodique des données mesurées par les capteurs et de leurs états d’une façon centralisée. Un autre inconvénient est le très grand trafic de données générées par ce type d’approche au niveau du nœud central qui représente un point unique de circulation étant donné qu’il est responsable de toutes les opérations de gestion des pannes, ce qui peut conduire à l’épuisement rapide de l’énergie dans certaines régions du réseau. Cette approche s’avère donc peu efficace et très coûteuse dès qu’il s’agisse d’un RCSF dense.
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Contrôle et gestion du trafic routier urbain par un réseau de capteurs sans fil

Contrôle et gestion du trafic routier urbain par un réseau de capteurs sans fil

Sur la figure 2.11 , notons que les paramètres et métriques sont décomposés en deux échelles, l’une globale (ville, zone urbaine, système) et l’autre locale (voie, route, intersection). Cette distinction est importante dans la suite de cette thèse, les sys- tèmes centralisés ayant un niveau de contrôle plutôt global, tandis que les systèmes distribués ont une vision locale. Nous remarquons qu’utiliser une vision locale plutôt que globale n’affecte que la manière dont un opérateur peut avoir accès aux infor- mations. Il serait donc possible de s’y fier et d’imaginer des algorithmes utilisant ces paramètres et métriques. Chaque échelle peut également se décomposer en deux sous- ensembles : ce qui est en rapport avec l’utilisateur (p. ex., son comportement, le type de véhicule) et avec l’infrastructure (p. ex., feux de circulation). Cette distinction est également importante car dans le cas des paramètres, un STI subit généralement ceux en rapport avec l’utilisateur, tandis qu’il nous est possible de fixer ceux en rapport avec l’infrastructure.
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Mise en place d'un réseau sans fil de capteurs déployés à Salluit

Mise en place d'un réseau sans fil de capteurs déployés à Salluit

Chapitre 4 Gestion du réseau sans fil 4.1- Introduction au chapitre La collection de matériel de télécommunication, détaillée dans le chapitre 3, est requise mais elle n’est pas suffisante pour la création d’un réseau sans fil local. Il est nécessaire de les configurer pour que les dataloggers, identifiés par des adresses IP, sur la route de l’aéroport et dans la vallée puissent communiquer avec le modem LTE (le point d’accès sans fil). À travers ce modems les capteurs peuvent accéder à l’Internet global. Le réseau LTE cellulaire auquel le modem est inscrit est connecté à un réseau satellitaire qui, à son tour, fournit le backhaul pour accéder à l’Internet global (figure 33). Sans cette connexion à Internet, les dataloggers ne peuvent pas envoyer les données sans intervention humaine. Cette configuration est aussi nécessaire pour être en mesure de surveiller à distance les dataloggers et collecter les données enregistrées afin de permettre aux chercheurs du Centre d’études nordiques de les analyser plus en détail.
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Plan Simple de Gestion : un outil de gestion de la ressource bois énergie dans les espaces périurbains

Plan Simple de Gestion : un outil de gestion de la ressource bois énergie dans les espaces périurbains

et continuera à l’être dans les prochaines années  Prendre en compte ces tendances dans les politiques publiques (incitation au développement des plantations, aménagement du territoire …);  Intégrer les différents acteurs (populations rurales, urbaines, administrations …) dans l’effort de gestion durable de cette ressource;

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Conception et r´ealisation d’une application de gestion des emplois du temps au niveau de d´epartement informatique

Conception et r´ealisation d’une application de gestion des emplois du temps au niveau de d´epartement informatique

Durant les derniers trois mois, nous avons analys´ e et r´ ealis´ e un projet de fin d’´ etude relatif ` a la gestion d’emploi du temps au sein du d´ epartement MI de l’universit´ e Akli Mohand Oulhadj Bouira. Dans ce projet, nous avons exploit´ e nos efforts et nos connaissances pour pouvoir bien analyser le sujet de la g´ en´ eration d’emplois du temps,Malgr´ e l’´ eventail de logiciels qui ont essay´ e de traiter ce probl` eme et la multitude d’approches utilis´ ees, le probl` eme reste toujours pos´ e, car lui-mˆ eme a plusieurs facettes (selon nos recherches documentaires). Au- cune mod´ elisation standard, qui englobe toutes les variantes du probl` eme, n’a ´ et´ e formul´ ee.
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Plan Simple de Gestion à vocation de production de bois énergie

Plan Simple de Gestion à vocation de production de bois énergie

L’admnistration locale du district de la Lukaya s’est déjà engagée à la signature des PSG couvrant des espaces sur son territoire. Un atelier sera organisé avec le MECNT afin de présenter cette méthode de gestion innovante. Téléchargeable sur notre site internet

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Utilisation élémentaire d'un réseau de capteurs "SnO2" pour la reconnaissance d'odeurs environnementales

Utilisation élémentaire d'un réseau de capteurs "SnO2" pour la reconnaissance d'odeurs environnementales

- Les odeurs perçues sur le terrain sont dues à des molécules déjà en phase gazeuse, alors que beaucoup d'applications de laboratoire, notamment dans le domaine agro-alimentaire, passent par une étape d'extraction des composés gazeux par "head space". Cette particularité des odeurs de l'environnement permet d'éviter une opération, et donc du matériel supplémentaire, mais ne permet pas, en pratique, d'imposer les conditions opératoires rigoureuses habituelles du laboratoire. Un bon nombre de paramètres extérieurs influencent à la fois l'odeur perçue et la détection par le réseau de capteurs : température et humidité de l'air odorant, mouvement de l'air auteur des capteurs, endroit et période de la mesure ou du prélèvement, opérateur, …
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