Titre :	Clustérisation par KPI pour l’optimisation du procédé d’épuration par boue activée
Type de document :	texte imprimé
Auteurs :	Brahim Souar, Auteur ; Abdelmalek Bermad, Directeur de thèse ; Amel Hamriche, Directeur de thèse
Editeur :	[S.l.] : [s.n.]
Année de publication :	2017
Importance :	122 f.
Présentation :	ill.
Format :	30 cm.
Accompagnement :	1 CD-ROM.
Note générale :	Mémoire de Projet de Fin d'Etudes : Hydraulique : Alger, Ecole Nationale Polytechnique : 2017 Bibliogr. : f. 121 - 122
Langues :	Français (fre)
Mots-clés :	Réseau de neurone Logique floue Analyse hiérarchique des procédés(AHP) Optimisation Indicateur performance Eaux usées
Index. décimale :	PH01517
Résumé :	La station d’épuration est un organe de protection de l’environnement . Avant que toute eau usée reprenne son chemin dans la nature, elle doit être traitée suivant sa composition et son origine . Vue l’immense importance des stations d’épuration leur fonctionnement optimale est devenue une obligation à satisfaire pour préserver le milieu naturel . Dans ce contexte, Ce mémoire est dédié à élaborer un modèle d’optimisation énergétique en employant les réseaux de neurones couplés à la logique floue . Cette nouvelle approche nécessite comme données d’entrée une classification permettant de trouver les jours de fonctionnement optimal . Pour cela on utilise la méthode d’analyse hiérarchique des procédés ou « AHP » pour classer les jours par rapport aux indicateurs développés .

Clustérisation par KPI pour l’optimisation du procédé d’épuration par boue activée [texte imprimé] / Brahim Souar, Auteur ; Abdelmalek Bermad, Directeur de thèse ; Amel Hamriche, Directeur de thèse . - [S.l.] : [s.n.], 2017 . - 122 f. : ill. ; 30 cm. + 1 CD-ROM.
Mémoire de Projet de Fin d'Etudes : Hydraulique : Alger, Ecole Nationale Polytechnique : 2017
Bibliogr. : f. 121 - 122
Langues : Français (fre)

Mots-clés :	Réseau de neurone Logique floue Analyse hiérarchique des procédés(AHP) Optimisation Indicateur performance Eaux usées
Index. décimale :	PH01517
Résumé :	La station d’épuration est un organe de protection de l’environnement . Avant que toute eau usée reprenne son chemin dans la nature, elle doit être traitée suivant sa composition et son origine . Vue l’immense importance des stations d’épuration leur fonctionnement optimale est devenue une obligation à satisfaire pour préserver le milieu naturel . Dans ce contexte, Ce mémoire est dédié à élaborer un modèle d’optimisation énergétique en employant les réseaux de neurones couplés à la logique floue . Cette nouvelle approche nécessite comme données d’entrée une classification permettant de trouver les jours de fonctionnement optimal . Pour cela on utilise la méthode d’analyse hiérarchique des procédés ou « AHP » pour classer les jours par rapport aux indicateurs développés .