Browsing by Author "Haddouche, Rezki"

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    Contribution à la modélisation et au contrôle de la tour de conditionnement des gaz d’une cimenterie
    (2020) Haddouche, Rezki
    Ce travail s'inscrit dans le cadre de l'analyse, de la modélisation et du contrôle d'un système de dépoussiérage et de conditionnement des gaz générés par le processus de fabrication du ciment. La particularité des recherches réalisées sont caractérisés par leur contexte exclusivement industriel, à savoir: l'étude des principes de fonctionnement du processus de fabrication du ciment, l'analyse des différentes problématiques empêchant la rationalisation de ce processus et les problématique liées à la santé humaine et à la pollution de l'environnement. L'étude s'est focalisée sur les circuits des fumées générées par le processus de fabrication du ciment a fin de traiter le problème d'émission de poussières et de gaz dans l'atmosphère. Le traitement de tels problèmes nécessite la collecte de données expérimentales, l'étude du fonctionnement des différents équipements constituant ce circuit (Tour de conditionnement des gaz - GCT et Précipitateur électrostatique - ESP) et l'amélioration des solutions et des techniques de contrôle des systèmes de traitement des gaz et de récupération des poussières. Le travail réalisé concerne d'une part l'études statique et dynamique de la tour de conditionnement des gaz et d'autre part, la proposition d'une nouvelle stratégie de contrôle de la GCT en tenant compte de la variation du débit des fumées à l'entrée de la GCT et de la température des fumées à l'entrée de l'ESP. L'étude statique à montrée que la GCT est système non linéaire et l'études dynamique a permis l'élaboration des modèles neuronales NNOE, NNARMAX et NNARX pour la GCT. L'étude comparative des modèles obtenus a montrée que le modèle NNARX de deuxième ordre donne des meilleurs performances
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    Neural network ARX model for gas conditioning tower
    (Taylor and Francis Online, 2019) Haddouche, Rezki; Boukhemis, Chetate; Mohand Said, Boumedine
    This work focuses on the identification of the gas conditioning tower (GCT) operating in a cement plant. It is an important element in the cement production line. Mathematical modeling of such a process proves to be very complex. This is due to the phenomena that occur during the operation of the system. An artificial neural network-based auto-regressive with exogenous inputs (NNARX) model is constructed with the aim to study the system as well as used to control the process. Resulted models are tested and validated using data extracted on a GCT operating at Chlef cement plant in Algeria.