Utilisation d’une méthode d’intelligence artificielle pour la modélisation d’un procédé de traitement des eaux

Abstract

L’objectif de ce travail est de modéliser le phénomène de l’adsorption bi-composant. Cette étude regroupe deux modèles mathématiques dont le première est d’établir un modèle neuronale et le deuxième basé sur la logique floue (ANFIS), capables de prédire les quantités adsorbées pour un mélange ternaire (Basic Blue 41, Basic Red 18, Basic Red 46) sur l’adsorbant (l’hydroxyde de nickel β-ni(OH)2). Cette modélisation s'articule sur l'élaboration d'un programme MATLAB®. Les résultats montrent que le réseau de neurones artificielle optimisé (RNAO) a une architecture de (6-11-4-1) : {6 neurones dans la couche d’entrée ; 11 neurones dans la première couche cachée ; 4 neurones dans la deuxième couche cachée et 1 seul neurone dans la couche de sortie}. L’ANFIS (Système d'inférence neuro floue adaptative) reproduit fidèlement les données expérimentales tirées de la littérature par rapport au modèle de RNAO avec une très bonne précision : une erreur quadratique moyenne (RMSE) = 0.3627 et un coefficient détermination R2 = 0.9964. Ces résultats confirment la robustesse du modèle de la logique floue établi