Mémoires de Fin d’Etudes
Etablissement
Université Médéa -Yahia Farès
Affiliation
Institut des Sciences et de la Technologie
Auteur
MELZI, Naima
Directeur de thèse
HANINI Salah
Filière
Génie des procèdes
Diplôme
Doctorat LMD
Titre
Prédiction Neuronale des coefficients pertinents des phénomènes de transport : viscosité, conductivité et diffusion Moléculaire.:
Mots clés
Viscosité ; Conductivité ; diffusion moléculaire ; Réseau de neurones ; Prédiction
Résumé
L’estimation des coefficients pertinents des phénomènes de transport : viscosité, conductivité et diffusion moléculaire dans la phase liquide et gazeuse est cruciale dans la conception et la simulation des processus impliquant le transfert de masse tels que l’extraction liquide-liquide, l’absorption de gaz, les réactions chimiques dans les réacteurs, la distillation ...etc. Par exemple, les coefficients de diffusion binaire de gaz sont nécessaires dans la conception des réacteurs en phase gazeuse. Les autres domaines où la diffusivité du gaz joue un rôle important sont la chimie atmosphérique, les sciences de combustion, les études de pollution de l’air intérieur et les interactions atmosphère-biosphère. La diffusion est également un facteur important dans l’élargissement du pic de chromatographie. Par conséquent, le développement de corrélations précises et fiables pour la détermination des coefficients de diffusion a attiré l’attention de nombreux chercheurs. La disponibilité des théories bien connues pour la phase gazeuse comme la théorie cinétique des gaz a incité les scientifiques à proposer plusieurs équations théoriques et semiempiriques pour l’estimation des coefficients de diffusivité binaires de gaz (Stefan-Maxwell, Chapman-Enskog, Gilliland, . . . ) . Pour les mélanges binaires de gaz à basse pression, DAB est inversement proportionnelle à la pression, augmente avec la température, et est pratiquement indépendante de la composition pour une paire donnée de gaz. Pour la plupart des mélanges binaires, les données obtenues à partir des expériences de diffusivité et les corrélations sont assez limitées. Les chercheurs ont également montré les difficultés rencontrées pour l’estimation théorique des coefficients de diffusion. Pour surmonter ces difficultés les réseaux de neurones artificiels peuvent être utilisés comme une puissante alternative. L’objectif est donc de développer un modèle de réseau de neurones pour la prédiction du coefficient de diffusion binaire à la pression atmosphérique sur une large plage de températures et de substances.
Statut
Validé