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Optimisation de la consommation énergétique des aérateurs du processus d’épuration par boues activées par le Gradient Boosting / Sofiane Bennaceur 

Public ISBD Titre : Optimisation de la consommation énergétique des aérateurs du processus d’épuration par boues activées par le Gradient Boosting : cas de la STEP Béni Messous Type de document : document électronique Auteurs : Sofiane Bennaceur, Auteur ; Bermad, Abdelmalek, Directeur de thèse Editeur : [S.l.] : [s.n.] Année de publication : 2019 Importance : 1 fichier PDF (3.9 Mo) Présentation : ill. Note générale : Mode d'accès : accès au texte intégral par intranet. Mémoire de Projet de Fin d’Études : Hydraulique : Alger, École Nationale Polytechnique : 2019 Bibliogr. f. 83 - 84 Langues : Français (fre) Mots-clés : Gradient  Boosting  ;  Analyse  en  composante  principale  ;  K-Means  ;  Optimisation  ;  Apprentissage  automatique  ;  Énergie  ;  STEP. Index. décimale : PH00619 Résumé : Comprendre le fonctionnement des structures énergivore des stations d'épuration d'eaux usées est un sujet pertinent pour les gestionnaires en raison des coûts élevés de l'énergie et des potentiels d'économie importants. Actuellement, les modèles de coûts énergétiques sont généralement générés à l'aide de fonctions logarithmiques, exponentielles ou linéaires qui pourraient produire des résultats non précis lorsque la relation entre les variables est très complexe et non linéaire. Cette thèse propose une nouvelle méthodologie d'optimisation de la consommation d'énergie basée sur des algorithmes d'apprentissage automatique et des outils de Data-Science. L’objet de notre travail est l’élaboration d’un modèle d’optimisation de l’énergie électrique de la station d’épuration de Béni Messous en utilisant la méthode du "gradient boosting" basée sur deux approches statistiques: "Analyse en composantes principales (ACP)" et "Méthode K-Means". Optimisation de la consommation énergétique des aérateurs du processus d’épuration par boues activées par le Gradient Boosting : cas de la STEP Béni Messous [document électronique] / Sofiane Bennaceur, Auteur ; Bermad, Abdelmalek, Directeur de thèse . - [S.l.] : [s.n.], 2019 . - 1 fichier PDF (3.9 Mo) : ill. Mode d'accès : accès au texte intégral par intranet. Mémoire de Projet de Fin d’Études : Hydraulique : Alger, École Nationale Polytechnique : 2019 Bibliogr. f. 83 - 84 Langues : Français (fre) Mots-clés : Gradient  Boosting  ;  Analyse  en  composante  principale  ;  K-Means  ;  Optimisation  ;  Apprentissage  automatique  ;  Énergie  ;  STEP. Index. décimale : PH00619 Résumé : Comprendre le fonctionnement des structures énergivore des stations d'épuration d'eaux usées est un sujet pertinent pour les gestionnaires en raison des coûts élevés de l'énergie et des potentiels d'économie importants. Actuellement, les modèles de coûts énergétiques sont généralement générés à l'aide de fonctions logarithmiques, exponentielles ou linéaires qui pourraient produire des résultats non précis lorsque la relation entre les variables est très complexe et non linéaire. Cette thèse propose une nouvelle méthodologie d'optimisation de la consommation d'énergie basée sur des algorithmes d'apprentissage automatique et des outils de Data-Science. L’objet de notre travail est l’élaboration d’un modèle d’optimisation de l’énergie électrique de la station d’épuration de Béni Messous en utilisant la méthode du "gradient boosting" basée sur deux approches statistiques: "Analyse en composantes principales (ACP)" et "Méthode K-Means".

Exemplaires

Code-barres	Cote	Support	Localisation	Section	Disponibilité	Spécialité	Etat_Exemplaire
EP00044	PH00619	Ressources électroniques	Bibliothèque centrale	Projet Fin d'Etudes	Disponible	Hydraulique	Téléchargeable

Documents numériques

BENNACEUR.Sofiane.pdf URL