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【24h】

Modelisation de l'installation d'acidification des eaux d'extraction du sucre de betterave par un reseau neuronal

机译：甜菜糖提取水酸化装置的神经网络建模

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Le pH des eaux utilisées dans l'extraction du sucre de betterave joue un role très important sur l'efficacité de cette opération. La forte non linéarité de cette grandeur rend son controle assez délicat. Les propriétés de parcimonie et de non-linéarité des réseaux de neurones ainsi que leurs capacités de généralisation permettent de modéliser des phénomènes fortement complexes. De plus, ils peuvent être utilisés pour controler et commander des procédés industriels. Le présent travail a pour objectif, la modélisation neuronale de l'installation d'acidification des eaux utilisées pour l'opération de diffusion dans les sucreries de betterave. Le modèle neuronal développé est un réseau de neurones à trois couches dont l'apprentissage a été basé sur les résultats d'essais industriels effectués dans une sucrerie de betterave Marocaine (SUNABEL). A cause des difficultés de réalisation d'un nombre suffisant d'essais industriels pour la validité du modèle neuronal, cette dernière a été effectuée sur la base de deux types de test différents : un test expérimental qui est basé sur un ensemble d'essais industriels et un autre basé sur des sorties prédites par simulation du procédé à l'aide d'un modèle physico-chimique préexistant pour la même installation industrielle. Les résultats obtenus ont permis de confirmer la fiabilité et la bonne performance du modèle neuronal adopté, ainsi que la possibilité de son utilisation pour le controle du pH des eaux acidifiées d'extraction du sucre de betterave.
机译：甜菜糖提取中使用的水的pH值对该操作的效率起着非常重要的作用。此数量的强烈非线性使它的控制变得非常精细。神经网络的简约性和非线性特性及其泛化能力使对高度复杂的现象进行建模成为可能。另外，它们可以用于控制和控制工业过程。本工作的目的是对甜菜糖厂中用于扩散操作的水的酸化装置进行神经元建模。开发的神经模型是三层神经网络，其学习基于摩洛哥甜菜糖厂（SUNABEL）进行的工业测试结果。由于难以进行足够数量的工业测试以验证神经模型的有效性，因此后者是基于两种不同类型的测试进行的：基于一组工业测试的实验测试另一个基于通过对相同的工业装置使用预先存在的物理化学模型对过程进行仿真而预测的输出。获得的结果使得有可能确认所采用的神经元模型的可靠性和良好的性能，以及将其用于控制​​甜菜糖提取酸化水的pH值的可能性。

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