Faculté des Hydrocarbures et de la Chimie
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Item Détection et isolation automatique des défauts dans le «MCC-TBTF1»(Université M’Hamed Bougara Boumerdès : Faculté des Hydrocarbures et de la Chimie, 2025) Hamdoud, Djalel; Tadjer, Sid Ahmed (Promoteur)Ce Mémoire s'inscrit dans le cadre du projet de fin de cycle du Master en Génie Electrique, option Electricité Industrielle, réalisé en collaboration avec LM Electric SARL. Il traite d'une problématique cruciale pour les installations industrielles modernes : la détection et l'isolation automatique des défauts électriques dans les armoires MCC (Motor Control Center) de type TBTF (Tiroir Base Tiroire Fixe), avec une application concrète dans la station d'épuration des eaux usées de la ville nouvelle de Boughezoul, dans la wilaya de Médéa. L'objectif principal du projet est de proposer un système automatisé permettant de détecter, localiser et isoler rapidement les défauts électriques sur les moteurs alimentés par les armoires MCC, sans affecter l'ensemble du processus industriel. Ces travaux s'inscrivent dans la volonté des autorités de développer dans la nouvelle capitale administrative des infrastructures modernes et intelligentes, intégrant des solutions de Smart Control pour une gestion optimale des ressources et des installations.Item Système d’extinction de «CO2» dans le bâtiment «801K» du complexe «GNL2Z» en utilisant un «API Siemens S7-1500F»(Université M’Hamed Bougara Boumerdès : Faculté des Hydrocarbures et de la Chimie, 2025) Dahmani, Soumia; Kesraoui, Mohamed (Promoteur)Le Mémoire intitulé «ÉTUDE DE L‘EXTINCTION DE CO2 DANS LE BATIMENT 801K DU COMPLEX GNL2Z EN UTILISANT UN API SIEMENS S7-1500F» traite de la conception et de la simulation d‘un système d‘extinction automatique au dioxyde de carbone. Le bâtiment 801K, situé au sein du complexe GL2Z, abrite des installations sensibles nécessitant une protection renforcée contre les risques d‘incendie. Ce travail repose sur l‘intégration d‘un automate programmable industriel (API) avec la plateforme TIA Portal afin de modéliser la détection du feu, la temporisation d‘alarme, la fermeture des issues, et l‘activation de l‘agent extincteur. L‘étude permet de développer une logique de sécurité fiable en respectant les exigences industrielles en matière de prévention des incendies.Item Étude comparative des "PID classiques" et "PID fractionnaires" dans la commande des systèmes monovariables(Université M’Hamed Bougara Boumerdès : Faculté des Hydrocarbures et de la Chimie, 2025) Challal, Milissa; Zerouati, Ahlem; Fartas, Nour Elhouda (Promoteur)Dans le domaine de l’automatique industrielle, l’amélioration des performances de commande constitue un enjeu majeur, en particulier pour les systèmes complexes ou soumis à des retards. Ce mémoire propose une approche d’optimisation basée sur l’algorithme PSO (Particle Swarm Optimization), appliquée aux régulateurs PID classiques et fractionnaires (FO-PID). Deux types de systèmes monovariables ont été étudiés : un système entier à retard et un système d’ordre fractionnaire. Les régulateurs ont été optimisés selon quatre fonctions objectives couramment utilisées (IAE, ISE, ITAE, ITSE), avec des essais menés pour différentes tailles de population. Les résultats montrent que le régulateur FO-PID, grâce à ses deux paramètres supplémentaires, offre une meilleure flexibilité de réglage, permettant une adaptation dynamique plus fine. Il assure des performances supérieures, notamment en termes de stabilité, de rapidité de réponse et de robustesse face aux perturbations, comparé au PID classique. Cette étude souligne l’efficacité des régulateurs fractionnaires associés à des techniques d’optimisation modernes pour renforcer la performance et la robustesse des systèmes de commande industrielle.Item Realization of pipeline inspection robot(Université M’Hamed Bougara Boumerdès : Faculté des Hydrocarbures et de la Chimie, 2025) Benamrani, Hadil; Himrane, Roumila; Chaib, Ahmed (Promoteur)This Project presents the development of a mobile robot designed to inspect pipelines in the oil and gas industry, particularly during system shutdowns. The robot is capable of navigating autonomously inside an unknown environment using an ultrasonic sensor for obstacle avoidance and can also be manually controlled via Bluetooth. Equipped with a front-facing camera, the system streams live video and use the YOLO object detection algorithm to identify defects such as cracks, corrosion, and holes. Built using an Arduinobased platform and affordable components, the robot offers a low-cost, practical solution for enhancing the safety and efficiency of pipeline maintenance operations.Item Control of liquid level in coupled tanks «CT-100» using reinforcement learning(Université M’Hamed Bougara Boumerdès : Faculté des Hydrocarbures et de la Chimie, 2025) Belouanas, Mohamed Hani; Beddek, Karim (Promoteur)This Document proposes an application where Reinforcement Learning (RL) could be applied to maintain the liquid on a desired level in a system with a known non-linear dynamics. In Artificial Intelligence (AI), Reinforcement Learning (RL) is one of the most important technics of Machine Learning (ML), an initial introduction to these fundamental technics is given in Chapter 1, which serves as an introduction before exploring deeper reinforcement learning techniques. In Chapter 2, an exploration of (RL) methods including Model-Based (MB) and Model-Free (MF) learning is introduced, then digging into two important algorithms; Policy Iteration (PI) and Q learning. Since this document contains a simulation, it is essential to develop a comprehensive coupled tanks system model using physical and mathematical laws such us the principle of mass conservation. This model will outline the key components and dynamics of the system, providing a foundation for accurate simulations. Chapter 3 details the construction and parameters of the system model. Finally, Chapter 4 introduces the application of reinforcement learning (RL) algorithms to control the liquid level in our coupled tank system. It includes a description of the MATLAB implementation results, followed by an overview of the results.Item Control strategies for the synchronization of identical interconnected dynamical systems(Université M’Hamed Bougara Boumerdès : Faculté des Hydrocarbures et de la Chimie, 2025) Aissat, Asma; Derouiche, Nour; Beddek, Karim (Promoteur)This Thesis addresses the synchronization of identical interconnected systems under both continuous and discrete communication. While continuous exchange offers ideal conditions, discrete communication reflects real-world constraints such as limited bandwidth and digital implementation. To ensure synchronization, we design state feedback and predictive control laws that account for sampling-induced delays. The proposed methods are applied to a leader-follower scenario and extended to autonomous vehicle platooning, where agents coordinate through sampled information. Stability analysis is carried out using Lyapunov theory, and MATLAB simulations confirm the effectiveness of the proposed strategies under various conditions.Item Automatisation et supervision d'un sécheur d'air à base d'un «API S7-1200» au niveau de DP-Ohanet, Sonatrach(Université M’Hamed Bougara Boumerdès : Faculté des Hydrocarbures et de la Chimie, 2025) Ahadoune, Besma; Lala Bouali, Hadjer; Lachekhab, Fadhila (Promoteur)L’Objectif principal de ce travail est de moderniser le système de commande du sécheur PT-406 A/B en intégrant une solution automatisée et supervisée, tout en assurant une transition fluide sans interruption du processus. Ce mémoire est structuré en cinq chapitres. Le premier chapitre présente le site de stage et les différentes installations de traitement de gaz du complexe industriel d’Ohanet. Le deuxième chapitre est dédié à l’analyse du système de séchage actuel et à la formulation de la problématique. Le troisième chapitre explore les outils logiciels et matériels utilisés, en particulier le TIA Portal, l’automate Siemens S7-1200 et l’interface HMI. Le quatrième chapitre décrit la solution proposée, notamment la programmation, la simulation et la supervision du système. Enfin, le cinquième chapitre illustre la mise en œuvre pratique de la solution proposé dans laboratoire via émulateur de sécheur basé sur un système DCS afin de valider le choix technique effectuée.Item Contrôle et supervision d’un générateur d'Azote par un «API S-7 1500»(Université M’Hamed Bougara Boumerdès : Faculté des Hydrocarbures et de la Chimie, 2024) Zidhane, Ahmed Ridha; Sadi, Seifeddine; Beddek, Karim (Promoteur)Notre Projet de fin d'études vise à concevoir et automatiser un générateur d'azote en utilisant le logiciel TIA Portal de Siemens, combinant ainsi programmation, automatisation industrielle et conception d'interfaces homme-machine (HMI) pour optimiser le processus de génération d'azote.Item Automatisation et supervision de l’unité de déshydratation par adsorption (UDA) via un automate programmable industriel «S7-300 »(Université M’Hamed Bougara Boumerdès : Faculté des Hydrocarbures et de la Chimie, 2024) Yaalaoui, Tej Eddine; Chaouch, Fouad; Khebli, Abdelmalek (Promoteur)Le Travail développé dans ce mémoire a porté sur « Automatisation et supervision de l’unité de déshydratation par adsorption (UDA) via un automate programmable industriel S7-300 ». Ce travail a été mené au sein d’une unité opérationnelle de traitement de gaz de SONATRACH (Tin Fouyé Tabankort). Cette station étant prévue d’être rénovée, le présent travail s’est focalisé sur la modernisation du système de pilotage et de supervision de l’Unité de déshydratation par adsorption (UDA) de la section fermeture gaz lift, à l’aide de l’automate S7-300 de SIEMENS. Cette action a notamment porté sur l’insertion d’un réseau de capteurs et transmetteurs intelligents. Les résultats enregistrés se sont traduits par l’amélioration de la sécurité des installations, l’accroissement du taux de disponibilité de l’outil industriel, ainsi que le confort de l’opérateur.Item Detection and localization of brain tumor by Deep Learning models(Université M’Hamed Bougara Boumerdès : Faculté des Hydrocarbures et de la Chimie, 2024) Salhi, Mohammed Nadjib Allah; Lachekhab (Kahoul), Fadhila (Promoteur)Healthcare MRI for brain tumor is a critical aspect of modern medicine, particularly in diagnosing and treating neurological disorders. Brain tumors pose significant health risks, and early detection is key to successful treatment outcomes. Traditional diagnostic methods often involve manual interpretation of MRI images by skilled radiologists, which can be time-consuming and subject to human error. Recent advancements in medical imaging and AI have paved the way for more efficient and accurate diagnosis of brain tumors using Deep Learning algorithms. This study proposes a Deep Learning-powered MRI-based system for automated detection and localization of brain tumors. Utilize Convolutional Neural Networks (CNNs) to analyze MRI scans and classify them into two classes: "Tumor" and "No tumor." To train and evaluate the four models, a dataset comprising of MRI images with corresponding labels indicating the presence or absence of tumors is utilized and then localization of a tumor if it exists. Evaluation metrics such as accuracy, F1-score, Precision and Confusion Matrix are employed to assess the performance of the models in distinguishing between tumor and non-tumor cases. The results demonstrate the efficacy of the proposed approach in accurately identifying brain tumors from MRI scans.