Modélisation de la dose de coagulant par les systèmes à base d’inférence floue (ANFIS) application à la station de traitement des eaux de Boudouaou (Algérie) - Heddam, Salim; Bermad, Abdelmalek; Dechemi, Noureddine (Revue des sciences de l’eau / Journal of Water Science)

(untitled) (Université du Québec - INRS-Eau, Terre et Environnement (INRS-ETE), 2012)
La coagulation est l’une des étapes les plus importantes dans le traitement des eaux. La difficulté principale est de déterminer la dose optimale de coagulant à injecter en fonction des caractéristiques de l’eau brute. Un mauvais contrôle de ce procédé peut entraîner une augmentation importante des coûts de fonctionnement et le non-respect des objectifs de qualité en sortie de la station de traitement. Le sulfate d’aluminium (Al2SO4.18H2O) est le réactif coagulant le plus généralement utilisé. La détermination de la dose de coagulant se fait au moyen de l’essai dit de « Jar Test » conduit en laboratoire. Ce type d’approche a le désavantage d’avoir un temps de retard relativement long et ne permet donc pas un contrôle automatique du procédé de coagulation.Le présent article décrit un modèle neuro flou de type Takagi Sugeno (TK), développé pour la prédiction de la dose de coagulant utilisée lors de la phase de clarification dans la station de traitement des eaux de Boudouaou qui alimente la ville d’Alger en eau potable. Le modèle ANFIS (système d’inférence flou à base de réseaux de neurones adaptatifs), qui combine les techniques floues et neuronales en formant un réseau à apprentissage supervisé, a été appliqué durant la phase de calage et testé en période de validation. Les résultats obtenus par le modèle ANFIS ont été comparés avec ceux obtenus avec un réseau de neurones de type perceptron multicouche (MLP) et un troisième modèle à base de regression linéaire multiple (MLR). Un coefficient de détermination (R2) de l’ordre de 0,92 en période de validation a été obtenu avec le modèle ANFIS, alors que pour le MLP, il est de l’ordre de 0,75, et que pour le modèle MLR, il ne dépasse pas 0,35. Les résultats obtenus sont d’une grande importance pour la gestion de l’installation.