La gazéification de la biomasse par voie thermochimique apparaît aujourd'hui comme une voie prometteuse pour la production de H2 et CO utilisés dans la synthèse de biocarburants. Le traitement thermique subi par la biomasse entraîne toutefois la production de composés indésirables appelés goudrons (hydrocarbures lourds) dont la teneur dans les gaz de synthèse doit être inférieure à 0,1 mg.Nm-3. Le suivi de la quantité de goudrons produits est, par conséquent, indispensable. Dans ce contexte, une méthodologie d'échantillonnage utilisant la SPME (micro-extraction sur phase solide) a été mise au point pour la quantification de "composés types" représentatifs de la quantité globale de goudrons émis principalement par deux pilotes de gazéification et de pyrolyse. L'introduction de la notion de composés types est destinée d'une part, à simplifier la méthodologie d'échantillonnage et d'autre part, à s'affranchir des éventuelles limitations liées au système de prélèvement des effluents gazeux développé dans le cadre de ce travail pour autoriser l'extraction par SPME. Pour les deux pilotes, 15 composés types ont été retenus. Leur quantification a d'abord nécessité l'étalonnage préalable des fibres SPME (revêtue de polydimethylsiloxane) qui a permis, à plusieurs températures, d'établir les profils d'absorption et de déterminer les coefficients de partage. L'influence des conditions d'extraction sur l'absorption ainsi que les performances du couplage SPME-chromatographie gazeuse ont également été évaluées. De manière à éviter les étalonnages répétitifs, un modèle basé sur la théorie des équilibres thermodynamiques a été développé pour déterminer la valeur des coefficients de partage.

Le fonctionnement visuel est sujet à des modification avec le vieillissement sain. Que ce soit l’identification, le traitement ou la perception d’un stimulus visuel, l’avancée en âge peut s’accompagner d’une altération de la vision. Afin d’investiguer les caractéristiques temporelles du traitement visuel dans le vieillissement sain, la présente étude utilise une tâche de reconnaissance d’images achromatiques d’objets communs à l’aide de la technique d’échantillonnage temporel aléatoire. Cette technique permet de révéler les mécanismes oscillatoires visuels en jeux dans la réalisation d’une tâche perceptive. 32 participants, divisés en deux groupes de 16, soit des jeunes adultes (18 - 35 ans) et des personnes âgées entre 60 et 85 ans ont pris part à l’étude. Les résultats qu’offrent la technique d’échantillonnage temporel sont appelés des images de classification (IC) et montrent la variation de l’efficacité du traitement visuel à travers le temps et dans le domaine temps-fréquence. Pour chacun des domaines, les IC sont également décomposées selon leurs spectres de puissance et de phase par une analyse de Fourier. Les résultats montrent des différences significatives entre les groupes pour les IC temporelles et temps-fréquence. De plus, autant dans le domaine temporel que temps-fréquence, ce sont les spectres de phase qui se distinguent significativement entre les deux groupes alors que les spectres de puissance des IC ne diffèrent pas. Il apparaît donc que les mécanismes oscillatoires en jeu pour la réalisation de la tâche de reconnaissance d’objets sont différents d’un groupe à l’autre. Spécifiquement, il s’agirait de la chronologie de leur engagement dans la tâche qui diffère. / Visual function is subject to some modifications with healthy aging. Whether it is the identification, processing, or perception of a visual stimulus, advancing age can be accompanied by an alteration of vision. To investigate the temporal characteristics of visual processing in healthy aging, the present study uses a recognition task of achromatic images of common object using the random temporal sampling technique. This technique reveals the visual oscillatory mechanisms at play in the realization of a perceptual task. 32 participants, divided into two groups of 16, young adults (18-35 years old) and elderly between 60 and 85 years old took part in this study. The results of the temporal sampling technique are called classification images (CI) and show the variation of visual processing efficiency across time and time-frequency domain. For each domain, CIs were also decomposed according to their power and phase spectra by Fourier analysis. The results show significant differences between groups for the time and time-frequency CIs. In addition, both in the time and time-frequency domains, it is the phase spectra that differ significantly between groups whereas the power spectra do not differ. It thus appears that the oscillatory mechanisms involved in carrying out object recognition are different from one group to another. Specifically, it is the timing of the engagement of these oscillatory mechanisms that differs between groups.