Modélisayion du transport solide en suspension par les modéles neuroneux et neuro-floue
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Date
2020
Authors
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Publisher
Univérsité Oum El Bouaghi
Abstract
L’étude hydrologique est indispensable pour les projets de l’exploitation et à la
gestion des eaux. Elles simplifient l'évaluation des paramètres hydro morpho-métrique du
bassin versant dans le but d'assurer la sécurité et la bonne exploitation des ouvrages
hydrauliques. Malheureusement les barrages d’Algérie soufrent du phénomène
d’envasement qui est la conséquence directe de l’érosion et la sédimentation. Dans ce
cadre, nous utilisons la modélisation par le réseau de neurone artificiel et le neuro-flou
dans le bassin versant Kébir Rhumel pour prévoir les concentrations des sédiments et la
charge sédimentaire à l'échelle journalière. Pour mieux interpréter nos résultats, une étude
du bassin versant est nécessaire et dont le but de connaître les caractéristiques physiques
du lieu et les facteurs influençables sur la problématique étudiée.
Les résultats obtenus pour notre cas d’étude montre que le model neuronal est le
meilleure par rapport au neuro-flou pour la génération des sédiments en suspension du
notre cas d’étude et pourrait être utilisée pour une bonne gestion de la problématique de
l'envasement du barrage de beni-haroun. Dans la majorité des cas étudiés, nos résultats
obtenus montrent des valeurs très rapprochés entre le débit simulé et le débit observé
pour les deux modèles RNA et ANFIS.
Description
Keywords
Débit liquide, Débit solide, Concentration de sédiment