| Titre : |
Modeling, Identification and Control Strategies for a Reverse Osmosis-Based Desalination System |
| Titre original : |
Modélisation, Identification et Commande d’un Système de Dessalement par Osmose Inverse |
| Type de document : |
document électronique |
| Auteurs : |
Khaled Guendouz, Auteur ; Akram Benseddik, Auteur ; Mohamed Seghir Boucherit, Directeur de thèse ; Ouarda Benkouider, Directeur de thèse |
| Editeur : |
[S.l.] : [s.n.] |
| Année de publication : |
2025 |
| Importance : |
1 fichier PDF (11.4 Mo). |
| Note générale : |
Mode d'accès : accès au texte intégral par intranet.
Mémoire de Projet de Fin d’Études:Automatique: Alger, École Nationale Polytechnique : 2025
Bibliogr. p. 84-85.- Annexes P.113-115 |
| Langues : |
Anglais (eng) |
| Mots-clés : |
Desalination
Reverse Osmosis
Modeling
Predictive Control
PID
Robustness |
| Index. décimale : |
PA00825 |
| Résumé : |
This thesis focuses on the modeling, identification, and control of a reverse osmosis (RO) desalination
system. In response to the growing scarcity of freshwater resources, RO technology offers a
viable and sustainable solution. The first phase involves the development of a dynamic model
based on experimental data, accurately capturing the interactions between key variables such as
feed pressure, pH, permeate flow rate, and conductivity. Two control strategies are explored :
Model Predictive Control (MPC), implemented on both decoupled and multivariable models,
and classical PID control, including an improved IMC-PID version. The results obtained highlight
the performance, robustness, and limitations of each control approach under model uncertainties |
Modeling, Identification and Control Strategies for a Reverse Osmosis-Based Desalination System = Modélisation, Identification et Commande d’un Système de Dessalement par Osmose Inverse [document électronique] / Khaled Guendouz, Auteur ; Akram Benseddik, Auteur ; Mohamed Seghir Boucherit, Directeur de thèse ; Ouarda Benkouider, Directeur de thèse . - [S.l.] : [s.n.], 2025 . - 1 fichier PDF (11.4 Mo). Mode d'accès : accès au texte intégral par intranet.
Mémoire de Projet de Fin d’Études:Automatique: Alger, École Nationale Polytechnique : 2025
Bibliogr. p. 84-85.- Annexes P.113-115 Langues : Anglais ( eng)
| Mots-clés : |
Desalination
Reverse Osmosis
Modeling
Predictive Control
PID
Robustness |
| Index. décimale : |
PA00825 |
| Résumé : |
This thesis focuses on the modeling, identification, and control of a reverse osmosis (RO) desalination
system. In response to the growing scarcity of freshwater resources, RO technology offers a
viable and sustainable solution. The first phase involves the development of a dynamic model
based on experimental data, accurately capturing the interactions between key variables such as
feed pressure, pH, permeate flow rate, and conductivity. Two control strategies are explored :
Model Predictive Control (MPC), implemented on both decoupled and multivariable models,
and classical PID control, including an improved IMC-PID version. The results obtained highlight
the performance, robustness, and limitations of each control approach under model uncertainties |
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PA00100 
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