Author/Authors :
bouharati, s. université ferhat abbas- - faculté snv - département de microbiologie, département d’electronique, laboratoire des systèmes intelligents, algérie , bounechada, m. université ferhat abbas - faculté snv - département de biologie animale, Algérie , djirar, n. université ferhat abbas - faculté snv - département de biologie animale, Algérie , tedjar, l. université ferhat abbas - faculté de médecine - département des sciences médicales, Algérie , alleg, f. université ferhat abbas - faculté snv - département de biologie animale, Algérie
Abstract :
Les contrôles sanitaires intensifiés nécessitent la disposition d’une méthodologie adaptée de suivi de l’épuration des eaux usées. La désinfection naturelle joue un rôle important dans l’élimination des microorganismes pathogènes. Dans cette étude, nous proposons un système intelligent pour le suivi de la cinétique d’abattement bactérien intégré spatialement et temporellement. La méthode proposée est basée sur les techniques de l’intelligence artificielle notamment l’application des réseaux de neurones artificiels dans l’analyse des données. Les données de départ sont les paramètres qui interviennent dans cette désinfection sont caractérisées par leur incertitude. (La photo inhibition se caractérise par l’intensité et la durée variable, la sédimentation est également fonction du temps et de la profondeur des bassins de décomptage, le broutage dépend aussi de la nature des protozoaires et de leur mode d’action). Le modèle établi permet de prédire le niveau de désinfection en fonction des paramètres d’entrée.
NaturalLanguageKeyword :
Eau , Pollution , désinfection naturelle , réseaux de neurones artificiels
