Contribution à la modélisation prédictive d’une station d'épuration grandeur nature par les réseaux de neurones artificiels
No Thumbnail Available
Date
2025
Authors
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Université d'Oum El Bouaghi
Abstract
Cette thèse vise à appliquer des techniques d'intelligence artificielle (IA) pour modéliser et prédire les performances de la station d'épuration des eaux usées (STEP) de la ville d'Aïn Beïda, en Algérie. Trois types de modèles de réseaux de neurones artificiels (RNA) - Perceptron Multi-Couche (PMC), Fonction à Base Radiale (FBR) et Régression Générale (RG) - ont été combinés avec trois techniques avancées de décomposition : la Transformation en Ondelettes Discrètes (TOD), la Décomposition en Modes Empiriques (DME) et la Décomposition en Modes Variationnels (DMV), afin de développer une approche hybride.
L'objectif principal est de prédire plusieurs paramètres clés liés à la qualité des effluents, notamment la demande biochimique en oxygène après cinq jours (DBO5), la demande chimique en oxygène (DCO), les matières en suspension (MES), l'azote total (NT), les orthophosphates (PO?³?), l'indice de boue (IB) et le débit journalier de boues séchées (QBS). Deux configurations fonctionnelles ont été testées : le modèle à sortie unique (MSU) et le modèle à sorties multiples (MSM).
Les résultats obtenus montrent que le MSU fournit des prédictions significativement plus précises et fiables que le modèle à sorties multiples. Les simulations comparatives révèlent que les modèles hybrides surpassent systématiquement les modèles simples, avec des améliorations notables des performances (coefficient de corrélation (R) et coefficient d'efficacité de Nash-Sutcliffe (ENS)) ainsi qu'une réduction significative des erreurs (racine de l'erreur quadratique moyenne (REQM) et erreur moyenne absolue (EMA)).
Parmi les modèles testés, les combinaisons DME-RNPMC, TOD-RNPMC, DMV-RNPMC et TOD-RNFBR ont offert les meilleures performances dans les différentes phases de modélisation. Ces résultats soulignent l'efficacité des approches hybrides pour évaluer les performances des STEP et fournissent des outils précieux pour optimiser leur gestion et leur fonctionnement.
This thesis aims to apply artificial intelligence (AI) techniques to model and predict the performance of the wastewater treatment plant (WWTP) in the city of Aïn Beïda, Algeria. Three types of artificial neural network (ANN) models-Multi-Layer Perceptron (MLP), Radial Basis Function (RBF), and General Regression (GR)-were combined with three advanced decomposition techniques: Discrete Wavelet Transform (DWT), Empirical Mode Decomposition (EMD), and Variational Mode Decomposition (VMD) to develop a hybrid approach.
The main objective is to predict several key parameters related to effluent quality, including the five-day biochemical oxygen demand (BOD?), chemical oxygen demand (COD), total suspended solids (TSS), total nitrogen (TN), orthophosphates (PO?³?), sludge volume index (SVI), and daily dried sludge flow (QDS). Two functional configurations were tested: the single-output model (SOM) and the multi-output model (MOM).
The results show that the single-output model provides significantly more accurate and reliable predictions than the multi-output model. Comparative simulations reveal that hybrid models consistently outperform simple models, with notable improvements in performance metrics (correlation coefficient (R) and Nash-Sutcliffe efficiency coefficient (NSE)) and significant reductions in errors (root mean square error (RMSE) and mean absolute error (MAE)).
Among the tested models, the DME-MLP, DWT-MLP, VMD-MLP, and DWT-RBF combinations delivered the best performance across different modeling phases. These findings highlight the effectiveness of hybrid approaches in evaluating WWTP performance and provide valuable tools for optimizing their management and operation.
تهدف هذه الأطروحة إلى تطبيق تقنيات الذكاء الإصطناعي (ذ إ) لنمذجة والتنبؤ بآداء محطة تصفية مياه الصرف الصحي (م ت م ص ص) فيمدينة عين البيضاء، الجزائر.ثلاثة أنواع من نماذج الشبكات العصبية الإصطناعية(ش ع إ):الطبقات المتعددة الأمامية (ط م أ)، دالة القاعدة الشعاعية (د ق ش) والإنحدار المعمّم (إ م) تم دمجها مع ثلاث تقنيات تحلل متقدمة: التحويل الموجي المتقطع (ت م م)، التحلل في الوضع التجريبي (ت و ت) و التحلل في الوضع المتغير (ت و م)،من أجلتطوير نموذجهجين.
الهدف الرئيسي هو التنبؤ بالعديد من العوامل الرئيسية المرتبطة بجودة النفايات السائلة،بما في ذلكالطلب على الأكسجين الكيميائي الحيوي بعد 5 أيام (ط أ كح5)، والطلب على الأكسجين الكيميائي (ط أ ك)،المواد الصلبة العالقة (م ص ع)، النيتروجين الكلي (ن ك)، والأورثوفوسفات (أ ف) ، مؤشر الحمأة (م ح) والتدفق اليومي للحمأة المجففة (ت ح م).تم اختبار تكوينين وظيفيين: نموذج المخرج الواحد (ن م و) ونموذج متعدد المخارج (ن م م).
تظهر النتائج التي تم الحصول عليها أن نموذج المخرج الواحد يوفر تنبؤات أكثر دقة وموثوقية بكثير من نموذج متعدد المخارج.تكشف عمليات المحاكاة المقارنة أن النماذج الهجينة تتفوق باستمرار على النماذج البسيطة، مع تحسينات ملحوظة في الآداء(معامل الإرتباط (م إ) ومعامل كفاءة ناش ساتكليف (م ك ن س) بالإضافة إلى انخفاض كبير في الأخطاء (جذر متوسط الخطأ المربع (ج م خ م) ومتوسط الخطأ المطلق (م خ م)).
من بين النماذج التي تم اختبارها، قدمت النماذج الهجينة: ت و ت-ش ع ط م أ،ت مم- ش ع ط م أ، ت و م- ش ع ط م أ،ت م م- ش عد ق ش أفضل الآداء في مراحل النمذجة المختلفة.تؤكد هذه النتائج فعالية النماذج الهجينة لتقييم آداء محطات معالجة مياه الصرف الصحي وتوفير أدوات قيمة لتحسين إدارتها وتشغيلها.
Description
Keywords
qualité des effluents; réseaux de neurones artificiels; station d’épuration des eaux usées; techniques de décomposition; modèle à sortie unique