Modélisation de la rétention des rejets pharmaceutiques lors d’osmose inverse et nanofiltration

Abstract

L'objectif de ce travail est de modéliser la rétention des molécules organiques par les membranes d'osmose inverse et nanofiltration en utilisant après une normalisation des données deux modèles QSAR: réseaux de neurones artificiels (QSAR-RNA) et régression linéaire multiple (QSAR-RLM). La comparaison entre les trois bases normalisées (simple, référentielle et réduite) a démontré la supériorité de la base référentielle. Une comparaison entre les deux modèles a été faite afin de constater leurs performances et leurs qualités de prédictions. Le modèle QSAR-RNA pour la base référentielle a donné les meilleures performances en termes de REQM, l’EAM, l’ESP et R (REQM=0.113%, EAM=0.0811%, ESP=11.0351% et R=0.9153) pour la base totale.