Gestion supervisée d’une unité de coagulation pour la potabilisation des eaux à partir d’une méthodologie d’apprentissage et d’expertise

Le travail presente propose une methodologie de classification par apprentissage qui permet l’identification des etats fonctionnels sur une unite de coagulation impliquee dans le traitement des eaux de surface. La supervision et le diagnostic de ce procede ont ete realises en utilisant la methode de classification LAMDA (Learning Algorithm for Multivariate Data Analysis). Cette methodologie d’apprentissage et d’expertise permet d’exploiter et d’agreger toutes les informations provenant du procede et de son environnement ainsi que les connaissances de l’expert. L’etude montre qu’il est possible d’ajouter aux informations issues des capteurs classiques (temperature, matieres en suspension, pH, conductivite, oxygene dissous), la valeur de la dose de coagulant calculee par un capteur logiciel developpe dans une etude anterieure afin d’affiner le diagnostic. Le site d’application choisi pour l’identification des etats fonctionnels est la station de production d’eau potable Rocade de la ville de Marrakech, Maroc.