Abstract:
Comme de nombreux procédés de distillation membranaire, la DCMD est sujette au ”fouling”,qui est l’accumulation de différents types de substances à la surface de la membrane ou dans ses pores. Le ”fouling” affecte la qualité de l’eau produite et détériore les performances des membranes, mais induit aussi d’énormes coûts de fonctionnement et de maintenance s’il n’est pas détecté à un stade précoce. Parce que l’incorporation de capteurs dans le processus peut être très difficile et coûteuse, la surveillance de l’évolution du ”fouling” à l’aide d’outils mathématiques est plus adaptée à cette application. Ce travail consiste à développer une nouvelle estimation du ”fouling” basée sur des observateurs et à généraliser les résultats pour inclure la localisation du ”fouling”. Deux méthodes sont proposées : la première mettant en jeu un observateur adaptatif résilient et la seconde basée sur les données et axée sur l’apprentissage automatique.
