Modélisayion Du Transport Solide En Suspension Par Les Modéles Neuroneux Et Neuro-floue
2020
Mémoire de Master

Université Larbi Ben M'hidi - Om-el-bouaghi

D
Dahmani, Sara
M
Marouf, Nadir

Résumé: L’étude hydrologique est indispensable pour les projets de l’exploitation et à la gestion des eaux. Elles simplifient l'évaluation des paramètres hydro morpho-métrique du bassin versant dans le but d'assurer la sécurité et la bonne exploitation des ouvrages hydrauliques. Malheureusement les barrages d’Algérie soufrent du phénomène d’envasement qui est la conséquence directe de l’érosion et la sédimentation. Dans ce cadre, nous utilisons la modélisation par le réseau de neurone artificiel et le neuro-flou dans le bassin versant Kébir Rhumel pour prévoir les concentrations des sédiments et la charge sédimentaire à l'échelle journalière. Pour mieux interpréter nos résultats, une étude du bassin versant est nécessaire et dont le but de connaître les caractéristiques physiques du lieu et les facteurs influençables sur la problématique étudiée. Les résultats obtenus pour notre cas d’étude montre que le model neuronal est le meilleure par rapport au neuro-flou pour la génération des sédiments en suspension du notre cas d’étude et pourrait être utilisée pour une bonne gestion de la problématique de l'envasement du barrage de beni-haroun. Dans la majorité des cas étudiés, nos résultats obtenus montrent des valeurs très rapprochés entre le débit simulé et le débit observé pour les deux modèles RNA et ANFIS.

Mots-clès:

débit liquide
débit solide
concentration de sédiment
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