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http://repository.enp.edu.dz/jspui/handle/123456789/11034
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Élément Dublin Core | Valeur | Langue |
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dc.contributor.author | Bekhoukhe, Anis Rabah | - |
dc.contributor.other | Hamitouche, Adh'ya-Eddine, Directeur de thèse | - |
dc.contributor.other | Selatnia, Ammar, Directeur de thèse | - |
dc.date.accessioned | 2024-10-20T13:57:58Z | - |
dc.date.available | 2024-10-20T13:57:58Z | - |
dc.date.issued | 2024 | - |
dc.identifier.other | EP00768 | - |
dc.identifier.uri | http://repository.enp.edu.dz/jspui/handle/123456789/11034 | - |
dc.description | Mémoire de Projet de Fin d’Études : Génie Chimique : Alger, École Nationale Polytechnique : 2024 Mémoire confidentiel 5 ans jusqu'à Juillet 2029 | fr_FR |
dc.description.abstract | Cette étude a examiné l'application du traitement tertiaire par microalgues à l'effluent secondaire de la STEP de Beni Mered à Blida, ainsi que l'influence des paramètres sur son efficacité. Elle a également inclus la modélisation par intelligence artificielle de l'évolution de la culture. La recherche a impliqué la caractérisation de l'effluent, des expériences de culture dans diverses conditions (lumière, photopériode, taille de l'inoculum), et une modélisation à l'aide de réseaux de neurones et du SVR. Les résultats ont montré que l'effluent est conforme aux normes malgré une teneur significative en azote. Les conditions optimales de croissance comprenaient la lumière rouge, une photopériode de 20 heures, et une densité initiale élevée. Le modèle SVR a fourni les meilleures approximations, avec un coefficient de corrélation supérieur à 0,99. | fr_FR |
dc.language.iso | fr | fr_FR |
dc.subject | Traitement Tertiaire | fr_FR |
dc.subject | Microalgues | fr_FR |
dc.subject | STEP Beni Mered | fr_FR |
dc.subject | Réseau De Neurones | fr_FR |
dc.title | Traitement tertiaire des eaux usées de la station de Beni Mered par microalgues | fr_FR |
dc.type | Thesis | fr_FR |
Collection(s) : | Département Génie Chimique |
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