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http://repository.enp.edu.dz/jspui/handle/123456789/9419
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Élément Dublin Core | Valeur | Langue |
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dc.contributor.author | Mazouzi, Chouaib | - |
dc.contributor.other | Lounici, Hakim, Directeur de thèse | - |
dc.contributor.other | Khodja, Z., Directeur de thèse | - |
dc.date.accessioned | 2021-04-04T14:49:12Z | - |
dc.date.available | 2021-04-04T14:49:12Z | - |
dc.date.issued | 2013 | - |
dc.identifier.other | PE01413 | - |
dc.identifier.uri | http://repository.enp.edu.dz/xmlui/handle/123456789/9419 | - |
dc.description | Mémoire de Projet de Fin d’Études : Génie de l'Environnement : Alger, École Nationale Polytechnique : 2013 | fr_FR |
dc.description.abstract | La présente étude porte sur l’évaluation de la qualité de l’air de la région de Drarïa par les Totales Particules en Suspension (TSP) et par les Eléments Traces Métalliques associés (ETM) pendant une période d’environ neuf (09) mois. Le prélèvement des particules est effectué par un échantillonneur à faible débit, la collecte d’aérosols est réalisée sur des filtres ouverts et sans coupure granulométrique précise. L’étude montre qu’en ce site semi-urbain la pollution n’est pas inquiétante vu que 85,5% des valeurs enregistrées étant inférieures à la valeur cible Algérienne. La technique d’Analyse par Activation Neutronique a été opté pour la quantification des ETM associés aux TSP, cependant nous avons détecté trente cinq (35) ETM dont vingt cinq (25) ont été dosés. Nous avons constaté que la pollution atmosphérique en ETM est relativement faible. La modélisation par intelligence artificielle basée sur les réseaux de neurone artificiels a donné les meilleurs modèles en termes d’exactitude et validation par rapport aux deux autres techniques de modélisation optés dans ce mémoire. Le réseau de neurones artificiels combiné proposé était capable de détecter, estimer et prévoir en un seul coup les TSP ainsi que les ETM à partir des TSP. | fr_FR |
dc.language.iso | fr | fr_FR |
dc.subject | Pollution atmosphérique | fr_FR |
dc.subject | TSP ETM | fr_FR |
dc.subject | Analyse par activation neutronique | fr_FR |
dc.subject | Modélisation | fr_FR |
dc.subject | Réseaux de neurones artificiels | fr_FR |
dc.title | Etude et modélisation de la pollution atmosphérique de la région de Drarïa | fr_FR |
dc.type | Thesis | fr_FR |
Collection(s) : | Département Génie de l'Environnement |
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Fichier | Description | Taille | Format | |
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