Abstract:
La mise en œuvre de l’extraction nécessite la résolution des problèmes délicats tels que la modélisation et la détermination de certains paramètres, pour cela plusieurs auteurs ont tenté de modéliser le transfert de matière solide liquide en se basant sur les relations classiques régissant le phénomène et en s’appuyant sur des hypothèses simplificatrices pour simplifier la complexité de ces relations.
Dans ce contexte, notre travail a pour objectif la simulation et la modélisation de transfert de matière solide liquide en suivant une nouvelle approche dite par « intelligence artificielle » ou par « réseaux de neurones » afin de recueillir les données nécessaire pour la détermination de coefficient de diffusion et celui de transfert de matière.
Le présente travail est constitué de quatre chapitres dont le premier a pour objectif de répondre à la question: pourquoi les réseaux de neurones? Et ce, par la présentation de ses avantages, ses propriétés et leur fondement théorique.
Le second chapitre illustre les différents types d’associations de neurones pour arriver à un choix d’une architecture adéquate à notre cas.
Afin de bien concevoir le modèle neuronal, une étude des phénomènes de transfert solide- fluide est présentée dans le troisième chapitre.
Dans cette partie, nous nous intéresserons aux modèles fondamentaux rapportés dans la bibliographie et qui permettent d’atteindre les grandeurs tels que les coefficients de diffusion et de transfert de matière.
Enfin, dans le dernier chapitre, nous présentons les démarches suivies et menant à la détermination du réseau optimal, les résultats de la simulation et la détermination de la concentration à l’équilibre, le coefficient de diffusion et le coefficient de transfert de matière.
