Modélisation de l’adsorption statique des métaux lourds par réseaux de neurones artificiels

Abstract

Le but de ce travail est d’utiliser les réseaux de neurones artificiels pour modéliser l’adsorption statique de quelques métaux lourds comme le plomb, le cuivre et le zinc en vue de prédire et estimer la quantité du métal adsorbée par unité de masse d’adsorbant ou bien le rendement de l’adsorption exprimé en pourcentage. Les réseaux de neurones artificiels ont été ainsi exploités pour prédire l’effet de quelques paramètres opérationnels (pH, T, concentration initiale en métal,…) affectant l’adsorption statique de ces métaux par plusieurs types d’adsorbants.