Clustérisation par KPI pour l’optimisation du procédé d’épuration par boue activée

Abstract

La station d’épuration est un organe de protection de l’environnement . Avant que toute eau usée reprenne son chemin dans la nature, elle doit être traitée suivant sa composition et son origine . Vue l’immense importance des stations d’épuration leur fonctionnement optimale est devenue une obligation à satisfaire pour préserver le milieu naturel . Dans ce contexte, Ce mémoire est dédié à élaborer un modèle d’optimisation énergétique en employant les réseaux de neurones couplés à la logique floue . Cette nouvelle approche nécessite comme données d’entrée une classification permettant de trouver les jours de fonctionnement optimal . Pour cela on utilise la méthode d’analyse hiérarchique des procédés ou « AHP » pour classer les jours par rapport aux indicateurs développés .