ETUDE ET MODELISATION DES PHENOMENES D’OSMOSE INVERSE

Abstract

Notre étude a pour but de modéliser le taux de conversion de l’eau traitée par osmose inverse afin de connaitre le rendement ainsi que l’efficacité des modules utilisés dans l’industrie pharmaceutique. Pour cela, un modèle mathématique a été élaborer basé sur les techniques d’intelligence artificielle. Les réseaux de neurones artificiels (RNA) sont particulièrement utilisés pour modéliser des processus non linéaires complexe en raison de leur capacité prometteuse. La technique utilisée dans ce travail est le RNA basé sur une base de données collectée du complexe anti-biotical SAIDAL de Médéa, elle regroupe 717 données pendant une durée de 3 ans allant du 01 janvier 2020 au 31 décembre 2022. Les résultats de la modélisation s’articulent sur l'élaboration d'un programme Matlab®. Les résultats montrent que le réseau de neurones statiques optimisé (RNAO) a une architecture de (5-12-18-1) : {5 neurones dans la couche d’entrée ; 12 neurones dans la première couche cachée ; 18 neurones dans la deuxième couche cachée et un seul neurone en sortie}. Le RNAO reproduit fidèlement les données expérimentales du complexe SAIDAL avec une bonne précision en termes de la racine d’erreur quadratique moyenne (RMSE) = 2.4398 et un coefficient de corrélation R = 0.89