Browsing by Author "Djeddou, Messaoud"

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    Diagnostic et réhabilitation de la station de traitement des eaux usées de la ville de Khenchela
    (université Oum-El-Bouaghi, 2012) Nouadi, Kamel; Merrouch, Radah; Djeddou, Messaoud
    Cette étude est une contribution a la réhabilitation de la station de traitement des eaux usées de la ville de Khenchela, et ainsi apporter quelque réponse aux problèmes d'exploitation et gestion quotidienne de la station pour améliorer son rôle de protecteur d'environnement. Nous avons effectué un calcul de redimensionnement basé sur des formules déjà existantes pour réaliser une vérification du dimensionnement actuel de la station, ce calcul à révéler tout les points de dysfonctionnement du procédé de traitement de la station. Une proposition basée sur deux variantes est présentée pour améliorer le rendement de la station.
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    ETUDE EXPERIMENTALE DE L’INFLUENCE DE L’INDICE DE BOUE SUR LES PERFORMANCES DE LA STATION D’EPURATION AIN BEIDA
    (Université Oum El Bouaghi, 2021) CHEHAD, YACINE; MAAMERI, SAMIR; Djeddou, Messaoud; Hellal, Aouatef
    L’objectif visé par cette étude est d’éclairer l’importance de l’indice de boue dans un process de traitement des eaux usées. Il s’agit d’une pratique qui a des influences sur l’environnement, l’économie du pays et la santé humaine. Dans ce cas, nous avons pris comme lieu d’étude la station d’épuration de la ville d’Ain Beida. Cette ville qui connait une croissance démographique rapide est accompagnée par une augmentation des quantités des eaux rejetées dans la nature, et en générale une augmentation de la pollution du milieu environnemental. Le but primordial de cette étude est l’évaluation de performance de la STEP. Pour cela, on a essayé de faire une analyse et comparaison entre les résultats expérimentaux effectués au niveau de la STEP de la ville d’Ain Beida, et faire des analyses quantifiant et qualitatives des effluents à l’entrée et à la sortie de la station. A partir de notre étude, et selon l’analyse des résultats d’exploitation de la STEP de matières en suspensions (MES) à l’entrée et la sortie de la STEP, pour une période d’observation de 20 jours (du 7 au 25 mars 2021). En comparant ces résultats aux normes admissibles (JORAD, 2009). En (MES) à l’entrées et à la sortie d’une station d’épuration. On peut dire que la station d’épuration de ville d’Ain Beida travaille avec un très grand rendement qui dépasse généralement 95%. Les résultats expérimentaux montrent que la qualité des eaux usées brutes influence considérablement sur l’indice de boue. L’analyse journalière des valeurs de l’indice de boue et l’oxygène dissous a permis de mettre en évidence l’effet de l’aération sur l’indice de boue. Durant la période d’analyse et d’observation de 20 jours, la qualité des eaux traitées de la STEP de Ain Beida était de très bonne qualité qui respectent les normes algériennes. Un indice de boue IB dans l’intervalle (60-70) assure pour la STEP d’Ain Beida des performances excellentes. Dans le cadre général ces résultats nous renseignent sur le fonctionnement excellent de la STEP de la ville d’Ain Beida.
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    Optimisation du dosage de coagulant dans une usine de traitement d'eau potable par des differants modéles de réseaux de neurones artificielles
    (Univérsité Oum El Bouaghi, 2020) Guellif, Imene; Djeddou, Messaoud
    La coagulation et la floculation dans le traitement de l'eau sont les moyens courants par lesquels l'utilisation de coagulant entraîne l'instabilité des particules et la formation de particules plus grosses et plus lourdes, ce qui entraîne une amélioration des processus de décantation et de filtration. La détermination de la dose optimale du coagulant est particulièrement importante. La technique des réseaux neuronaux artificiels est une technologie d'intelligence artificielle robuste qui peut modéliser le processus de traitement d’eau potable. Dans cette étude, trois modèles de réseaux de neurones, un perceptron multicouche (MLP), un réseaux de neurones a fonction de base radiale (RBF), et un réseau de neurones a régression générale (GRNN) afin de déterminer la dosage du coagulant à adopter dans le processus de la station de traitement de d'eau potable. Les données utilisées dans cette recherche ont été obtenues à partir de la station de traitement d'eau potable de Koudiet Medouar. Pour évaluer la performance du modèle, les paramètres de l'erreur quadratique moyenne (EQM), l'erreur moyenne absolue (EMA), le coefficient de régression (R), et du coefficient de Nash-Stucliffe (NSE) ont été utilisés. L'étude comparative de différentes valeurs des paramètres de performances obtenues démontre que le modèle de réseau de neurones à fonction de base radiale (RBF) sa grande précision en ce qui concerne la prédiction des dosages optimaux du coagulant. L'utilisation de ces modèles permettra donc aux opérateurs permettra de : 1- Réduire les coûts et le temps nécessaire pour effectuer des tests expérimentaux du Jar-test ; 2- Prédire un dosage approprié pour les quantités de coagulant afin d'assurer la production d'eau potable conforme aux normes algériennes.