Modélisation du traitement des effluents pharmaceutiques liquides au moyen d’un biosurfactant

Abstract

Ce mémoire qui s’inscrit dans le cadre général de la recherche des procédés potentiellement applicables au traitement des eaux a pour objectif de contribuer au traitement des effluents pharmaceutiques liquides au moyen de biosurfactants à travers l’utilisation des réseaux de neurones artificiels pour la modélisation des résultats expérimentaux. Deux bases de données ont été élaborées pour construire deux modèles neuronaux relatifs aux deux antibiotiques amoxicilline et ampicilline en considérons comme entrées les principaux paramètres influençant l’efficacité du traitement, à savoir le temps de contact, la vitesse d’agitation, la concentration de l’antibiotique, la concentration du biosurfactant, la température et le pH. Les modèle de réseaux de neurones artificiels obtenus permettent de prédire la capacité d’élimination des effluents en fonction des conditions opératoires mises en jeu avec un coefficient de corrélation RAMX= 0.9894 et RAMP=0.9808, une erreur quadratique moyenne REQMAMX= 4.7753 et REQMAMP=7.0555, une erreur standard de prédiction ESPAMX=12.0808% et ESPAMX=16.1883%. De plus, la validation interne et externe donne des résultats satisfaisants