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Résumé du colloque
La qualité des eaux est une préoccupation environnementale actuelle. Depuis ces dernières années, on s’est surtout attaché à mieux caractériser la qualité des eaux en fixant des paramètres d’évaluation de la charge polluante existante dans l’eau. Parmi ces paramètres d’évaluation on trouve: la demande chimique en oxygène (DCO), la demande biochimique en oxygène (DBO), matière en suspension totale (MEST)... etc. La demande chimique en oxygène est déterminée en mesurant le contenu organique des eaux usées ou naturelles. Son principe repose sur une oxydation chimique de la matière organique, la quantité d’oxygène nécessaire à cette oxydation constitue la DCO. La détermination de la DCO par les méthodes standards d’analyse nécessite au moins trois heures de manipulation, d’où une charge polluante accidentelle peut contaminer toutes les unités de traitement dans une usine d’épuration ou de filtration. En effet, ce projet a pour objectif de réaliser un appareil destiné au contrôle in-situ de la qualité des eaux naturelles, résiduaires ou industrielles à travers le développement d’une méthode de mesure et d’analyse automatique de la qualité des eaux. Cet appareil permet la surveillance instantanée de l’impact de perturbations et constitue un système d’alerte afin d’éviter tous les problèmes cités précédemment. Pour atteindre cet objectif, nous avons retenu une technique simple, l’analyse spectrale ultraviolette couramment utilisée au laboratoire pour l’analyse des eaux, à laquelle nous avons joint un outil de traitement de données par intelligence artificielle: Les réseaux de neurones. Cet outil permet le traitement automatique de l’information contenue dans le spectre d’absorbance mesuré. En effet, nous présenterons les résultats obtenus par cette méthode sur l’analyse des eaux usées d’une station municipale d’épuration.
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