Recyclage des éoliennes : où en est-on ?
Le boom du secteur depuis de nombreuses années pose aujourd’hui la question du recyclage des éoliennes, et notamment des pâles.
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Cet article propose trois types d’applications de distributions dans l’espace, celles que manipule... présente l’utilisation des distributions en théorie du signal. Ce dossier fait suite aux deux exposés... des distributions . Il présente quelques applications fondamentales de cette théorie dans les domaines... ), les connaissances de base sur les distributions et une idée des applications possibles. La théorie des distributions...
Les articles de référence permettent d'initier une étude bibliographique, rafraîchir ses connaissances fondamentales, se documenter en début de projet ou valider ses intuitions en cours d'étude.
les articles : C 5 198 - Eaux de distribution. Objet des traitements ; C 5 199 - Eaux de distribution... . Clarification ; C 5 200 - Eaux de distribution. Traitements unitaires ; C 5 201 - Eaux de distribution... pour la distribution dont le pH soit supérieur à 8,35. Il ne reste donc à considérer que trois zones : I , II... dans les services de distribution d’eau. Il a son utilité pour les eaux industrielles et de chaudières...
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Le traitement des eaux de distribution ne concerne pas seulement la désinfection dite active... minimale de désinfectant dans le réseau de distribution. Cet article analyse les différents éléments... , qui consiste à maintenir une concentration minimale de désinfectant (résiduel) dans le réseau de distribution... dans le réseau de distribution et qui permet de garantir la qualité biologique de l’eau ; on recherche...
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Vous mettez en œuvre un procédé de fabrication pour élaborer un produit dont les caractéristiques mesurées varient de manière aléatoire en fonction des variations aléatoires des paramètres du procédé. La maîtrise statistique des procédés, MSP, autorise une détection précoce des déviations du procédé avant qu’elles n’aient pu affecter la qualité du produit.
Les bénéfices de la méthode MSP sont :
Amélioration des performances, Certification ISO 9001, Management intégré...
Lorsque nous considérons quelques valeurs dans le cadre d’un échantillon, les paramètres calculés ne sont que des estimateurs des paramètres recherchés. La moyenne empirique est une estimation de l’espérance mathématique de la population parente. L’écart-type expérimental n’est, lui aussi, qu’une estimation. Pour tenter de décrire plus précisément la réalité, il est possible d’évaluer des estimations par intervalles de confiance pour tenir compte de l’effet échantillonnage et se donner ainsi une idée plus juste des valeurs possibles des paramètres de la loi parente.
Les fiches pratiques répondent à des besoins opérationnels et accompagnent le professionnel en le guidant étape par étape dans la réalisation d'une action concrète.
Vous disposez d’un élément à mesurer/analyser : cet élément peut être une cale étalon, une solution étalon, un matériau de référence, une source étalon d’un radionucléide… ou un échantillon inconnu (prélevé au sein d’un lot, d’une série, d’une production…).
Vous vous intéressez à une propriété mesurable de cet élément. Cette propriété d’intérêt pourrait être « définie à un niveau de détail suffisant pour être raisonnablement représentée par une valeur vraie par essence unique » (guide ISO/CEI 98-4 : 2013).
Avant de réaliser la mesure de cette propriété d’intérêt, vous avez déjà une connaissance « a priori » de la valeur de mesure attendue, soit par des mesures antérieures de ce même mesurande (un étalon mesuré périodiquement…), soit par des mesures antérieures d’éléments similaires (lots antérieurs réalisés dans les mêmes conditions de production avec un processus sous contrôle…), soit par des résultats de codes de calculs ou de simulation numérique…
Cette fiche présente simplement comment l’approche bayésienne permet de prendre en compte cette connaissance « a priori » lors de l’estimation de la valeur vraie du mesurande et de l’incertitude associée à cette estimation. Elle montre également l’intérêt de la prise en compte de ces informations « a priori » et les limites de cet exercice.
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