Résumé:
La modélisation du procédé de coagulation dans le domaine de traitement des eaux potables en utilisant des approches traditionnelles s’avère complexe, ceci est dû à la quantité et à la complexité des informations et des tests à réaliser dans le procédé. Dans ce mémoire, les réseaux de neurones artificiels (RNA) ont été utilisés; dans le but d’optimiser le contrôle de la dose du coagulant utilisé, car les RN ont la capacité de trouver les rapports multi variés et non linéaires entre les variables d’un système. Deux objectifs principaux ont été poursuivis, à savoir, la détermination de la dose du coagulant à injecter en fonction des paramètres descripteurs de la qualité de l'eau brute à l'entrée de la station, ainsi que la prévision de cette dose. On a constitué une banque de données provenant de la station de traitement des eaux de Boudouaou. Nous avons retenu 06 paramètres comme entrée du réseau de neurones (température, PH, turbidité, conductivité, oxygène dissous, les UV), et la dose du coagulant comme sortie. L’analyse en composantes principales a été appliquée afin de déceler d’éventuels effets prépondérants des différents paramètres pris en considération. Le modèle élaboré dans ce mémoire a donné de très bons résultats que ce soit en modélisation de la dose du coagulant, ou dans la prévision.
