Thèses de Doctorat et Mémoires de Magister
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Item Application de deep learning dans les images médicales(Université M'Hamed Bougara Boumerdès : Faculté de Technologie, 2023) Bachiri, Mohamed Elssaleh; Rahmoune, Fayçal(Directeur de thèse)La segmentation des images et des structures médicales est une étape nécessaire à l'analyse d'images. La segmentation des images nous fournit des informations précieuses sur les distorsions et les changements anormaux, ce qui nous permet de traiter ces parasites ainsi que de les suivre. Nous nous intéressons aux vaisseaux rétiniens qui sont utilisés dans le diagnostic de maladies telles que le diabète et l'hypertension, l'évaluation ophtalmologique et divers domaines médicaux. Le processus de segmentation des vaisseaux sanguins rétiniens est une question complexe et ardue en raison de la structure physiologique. La segmentation doit donc être automatique et efficace. Diverses contributions ont été apportées à la segmentation des vaisseaux rétiniens au cours des dernières décennies. En raison du développement de l'apprentissage profond et de son utilisation dans divers domaines, notamment la vision par ordinateur, différentes méthodes ont été mises en œuvre pour segmenter les vaisseaux sanguins par apprentissage profond, comme les réseaux de neurones convolutifs (CNN), qui peuvent effectuer des opérations de classification ainsi que de segmentation, en raison de leur structure qui permet cela à travers diverses couches et filtres qui nous aident à extraire les caractéristiques nécessaires à la segmentation rétinienne. Dans cette thèse, nous avons utilisé deux réseaux de neurones convolutifs pour segmenter la rétine des vaisseaux, le premier réseau convolutif VGG-16, et le second réseau convolutif Resnet-34. De plus, nous avons évalué les deux méthodes et les avons comparées à des méthodes différentes. Les résultats obtenus avec les deux modèles proposés ont donné des résultats plus clairs que ceux habituellement donnés par la plupart des méthodes couramment utilisées dans le domaine. Les deux modèles pourraient être utilisés pour segmenter des structures de type vaisseau dans d'autres applications médicales. Cet article est l'un des premiers projets de recherche à utiliser VGG 16 et Resnet 34 avec U-net pour segmenter et identifier les vaisseaux sanguins. Ce travail surpasse de nombreuses contributions à ce sujetItem الضاهرة العسكرية في الوطن العربي في سياق التحول الديمقراطي : دراسة مقارنة لتجارب الجزائر 1992- مصر 2012(جامعة امحمد بوقرة بومرداس: كلية الحقوق و العلوم السياسية, 2024) بوديسة, أحمد; بن الصغير, عبد العظيم(مدير البحث)يعد موضوع المؤسسات العسكرية في الوطن العربي حساس ومهم ومعقد، نظرا لما ينطوي عليه من معطيات تعكس أوضاع الدول العربية في كل مرحلة ، فالجيوش هي عصب الأنظمة العربية منذ نشأتها وتوجد على مستوى جميع مناحي الحياة السياسية، ما أهلها لتقمص أدوار مختلفة تجاوزت المهام الدستورية، إذ تعتبر جزء لا يتجزأ من هذه الأنظمة السياسية. وفي هذا السياق واعتمادا على اقتراب النخبة ومنهج دراسة الحالة، ومدحا تحليل النظم نحاول الإجابة على الإشكالية التي تتمحور حول مدى تأثير المؤسسات العسكرية في الحياة السياسية العربية اعتمادا على فرضية رئيسية للدراسة تدور حول قياس أداء النخب السياسية المدنية، وتعاظم وتغلغل الجيوش في العمل السياسيItem Contribution à l'étude des phénomènes d'apparition des ondes de surface dans une enceinte soumise à des vibrations(Université M'Hamed Bougara Boumerdès : Faculté de Technologie, 2024) Guedifa, Réda; Hachemi, Madjid( Directeur de thèse)L'excitation paramétrique d'un fluide possédant une surface libre provoque l'ondulation de surface. Les ondes de surface peuvent présenter un comportement complexe près de la résonance, avec des échanges d'énergie, des superpositions de structures et des compétitions entre les modes. Les chercheurs se sont intéressés plus spécifiquement à la physique des couches de fluide, en examinant la concurrence des modes et les mécanismes de sélection des motifs d'onde. Cette thèse présente nos résultats expérimentaux ainsi des résultats analytiques et numériques antérieurs sur les ondes de surface et les instabilités interfaciales. L'amortissement des ondes de surface a été étudié de manière approfondie, tant analytiquement qu'expérimentalement, en prenant en compte les incertitudes liées aux variations de température et à la contamination de la surface libre. L'effet de la tension superficielle a été également pris en compte, ce qui augmente l'amplitude de forçage nécessaire pour développer une interface ondulée. Les ondes de surface non linéaires peuvent donner lieu à des mouvements non planaires, des instabilités, des mouvements chaotiques et à la désintégration de la surface libre. La compétition entre les différents modes et structures peut entraîner un comportement chaotique. Une résonance non linéaire connue sous le nom de résonance interne ou auto paramétrique peut également se produire. Les ondes de surface peuvent présenter une grande variété de motifs, tels que des rayures, des carrés, des hexagones et des spirales. L'utilisation d'un nouveau nombre adimensionnel est une piste prometteuse pour étudier la réponse de la surface libre. Des recherches futures devraient se concentrer sur l'utilisation de différents types de fluides et sur le développement d'une modélisation statistique de l'amortissement des liquides. Il est également nécessaire de mener des recherches expérimentales et analytiques approfondies, ainsi que des simulations numériques, pour explorer davantage la question du faible niveau de remplissage des fluidesItem Application de lattice boltzmann method dans l'habitat : cas de la ventilation et de la dépollution(Université M'Hamed Bougara Boumerdès : Faculté de Technologie, 2024) Arab, Assia; Himrane, Nabil(Directeur de thèse)Le travail de cette thèse est consacré à une étude numérique du confort thermique dans l'habitat en utilisant la méthode de Lattice Bolltzmann (LBM). Le modèle physique bidimensionnel considéré consiste en une cavité rectangulaire ventilée par déplacement d'air, la paroi latérale droite est maintenue à une température chaude constante tant dis que les trois autres parois sont considérées adiabatiques. Une Séparation Poreuse Réactive (SPR) avec une hauteur variable divise la pièce en deux compartiments. La simulation numérique a été effecté en utilisant la méthode Lattice Boltzmann avec un temps de relaxation multiples (LBM-MRT). L'approximation de Boussinesq est considérée pour l'écoulement de fluide et le modèle de Darcy Brinkman-Forchheimer a été utilisé pour simuler le matériau poreux. Un terme linéaire supplémentaire est ajouté aux équations de transport standard (d'espèce) pour tenir compte des effets de la réaction de fixation, ce terme étant dérivé de la loi d'Arrhenius. Pour le cas d'une hauteur fixe de la SPR égale à 0.9 et pour une large gamme de nombres de Richardson et de Darcy, les résultats des calculs mettent en évidence l'influence de ces paramètres sur la structure de l'écoulement, permettant ainsi de classifier les différents phénomènes de convection (naturelle, forcée et mixte). Un point crucial à noter est que l'ajout de la réaction de fixation améliore la qualité de l'air intérieur et réduit le temps de renouvellement de l'air de 55% pour une valeur de Darcy égale à , économisant ainsi sur les coûts énergétiques. Cependant, cet effet réactif ne semble pas influencer l'efficacité thermique du modèle proposé. L'analyse de la variation de la hauteur de la SPR relève des résultats significatifs. L'impact le plus notable se manifeste dans le cas des faibles perméabilités, où la séparation poreuse se comporte comme un obstacle solide. Dans ces conditions, l'augmentation de la hauteur de la SPR engendre un élargissement (expansion) de la zone morte dans le deuxième compartiment, créant ainsi une zone polluée et thermiquement inconfortableItem Fuzzy machine learning contribution in reservoir characterization from well-logging data(Universite M'Hamed Bougara Boumerdès : Faculté des Hydrocarbures et de la Chimie, 2024) Cherana, Amina; Aliouane, Leila(Directeur de thèse)This thesis presents a comprehensive exploration of the integration of Neuro-Fuzzy Systems (NFS) within the domain of reservoir characterisation, with a specific focus on the analysis of petrophysical data in both conventional and unconventional reservoirs, notably within the Algerian Sahara region. Leveraging recent advancements in machine learning, neural networks, and fuzzy logic, this research elucidates the pivotal role of NFS as hybrid machine learning systems in augmenting reservoir characterisation methodologies. Drawing upon two peer-reviewed publications, this thesis embarks on an elaborate work to contextualize the latest developments in NFS within the broader domain of machine learning applications in reservoir characterisation. In the first foundational chapter, we delineate the fundamental principles underpinning machine learning, fuzzy logic, and the amalgamation thereof in the form of Neuro-Fuzzy Systems. Through a rigorous exposition, the theoretical underpinnings and operational mechanisms of these paradigms are elucidated, laying the groundwork for subsequent chapters. A meticulous examination of contemporary machine learning applications in reservoir characterisation forms the essence of chapter two. By synthesising existing literature, we distinguish prevalent methodologies, challenges, and advancements in employing machine learning techniques for reservoir characterisation tasks, thereby providing a comprehensive overview of the current status. Building upon the theoretical framework established in preceding chapters, Chapter 3 explores the application of unsupervised fuzzy logic methods for lithology classification. Through empirical investigations, the efficacy of fuzzy logic algorithms in delineating lithological boundaries is assessed, contributing to enhanced reservoir characterisation workflows. Chapter four undertakes the task of predicting porosity and permeability in a conventional reservoir situated within the Algerian Sahara region. Leveraging machine learning techniques, predictive models are developed to accurately estimate these critical reservoir properties, thereby facilitating informed decision-making in petroleum exploration and production endeavours. In the concluding chapter, the research findings are synthesized, and key insights gleaned from the empirical investigations are elucidated. Moreover, recommendations for future research endeavours aimed at further enhancing the efficacy and applicability of automated methods in predicting hydrocarbon reservoir properties are delineated, underscoring the imperative for continued interdisciplinary collaboration and innovation in the field of reservoir characterisationItem Clustering et apprentissage profond pour la transcription assistée par ordinateur des documents manuscrits(Université M'Hamed Bougara Boumerdès : Faculté des Sciences, 2024) Faouci, Soumia; Gaceb, Djamel(Directeur de thèse)La reconnaissance automatique ou semi-automatique de l'écriture manuscrite offre des outils de grande importance pour les sociétés qui souhaitent augmenter leur productivité en numérisant facilement leurs documents manuscrits de tout type (administratifs, manuscrits anciens, chèques, adresses postales, ordonnances, etc.), selon un cadre applicatif varié. Actuellement, l'intelligence artificielle rend cette technologie encore meilleure, rapide et efficace, permettant de réduire les coûts et les délais de lecture optique, de transcription, d'interprétation, de catégorisation et de traitement des documents contenant du texte manuscrit. A l'inverse de l'écriture latine, la nature complexe de l'écriture arabe présente encore des grands challenges et difficultés devant le peu de logiciels OCR existants et qui sont limités à des vocabulaires restreints. L'écriture arabe est ligaturée avec des caractères qui sont souvent collés les uns aux autres et des styles très variables. Dans ce cadre, le projet de cette thèse représente une nouvelle contribution au développement de solutions alternatives aux OCR pour une transcription automatique plus adaptées aux documents manuscrits arabes. Les quatre contributions développées dans ce travail de thèse sont basées sur deux types de méthodes : apprentissage automatique et apprentissage profond. La première contribution est fondée sur le développement de plusieurs approches d'apprentissage automatique en utilisant deux classifieurs conventionnels MLP et SVM (non linéaire) avec une sélection optimale et combinaison de plusieurs caractéristiques discriminantes. La seconde contribution est basée sur l'usage de l'apprentissage profond par transferts selon différents niveaux de fine tuning. A ce niveau, une architecture CNN originale et simplifiée a été proposée et plusieurs modèles existants (CNN : MobileNet, DenseNet121, EfficientNet, InceptionV3, ResNet50 et VGG16 ou ViT : convnext-tiny-224) ont été développés, testés et comparés. La troisième contribution est basée la combinaison d'un modèle CNN et un classifieur automatique. Dans ce cadre, différentes combinaisons ont été testées entre les différents modèles CNN et les classifieurs (SVM, KNN et RF). La dernière contribution est destinée au développement d'un système de transcription de texte manuscrit arabe assistée par ordinateur en utilisant le clustering et la recherche des parties de mots arabes (PAW) dans un corpus d'images de documents scannés. A ce stade, deux approches sont développées et testées en utilisant les modèles CNN et les réseaux Siamois et un nouveau dataset des PAW est créée. Les expériences et les comparaisons faites sur différents datasets montrent la pertinence des approches développées et leur supériorité par rapport à la littératureItem Contribution to improving the efficiency of a wireless power transfer system using artificial intelligence techniques(Université M'Hamed Bougara Boumerdès : Faculté de Technologie, 2024) Bennia, Fatima; Boudouda, Aimad(Directeur de thèse)Wireless Power Transfer (WPT) technology is an innovative method for powering devices without physical wires, which has been used here to provide power to bioimplantable devices. The main design constraints are to achieve maximum transfer efficiency while keeping the implant size small enough to be suitable for the living subject's body. Magnetic Resonant Coupling Wireless Power Transfer (MRCWPT), which uses pairs of inductor coils in the external and implant circuits, is a method actively researched for this type of power transmission. The objective of this thesis is to design and optimize a high-efficiency WPT receiving coil for biomedical applications. Traditionally, optimizing WPT systems based on mathematical equations or numerical models is often time-consuming and may not yield optimal designs. To address these limitations, this thesis introduces a novel approach that integrates a machine-learning model with metaheuristic methods for design and optimization. The primary goal is to maximize the transfer efficiency for an implantable coil with dimensions of 20 mm and a transfer distance of 30 mm, operating at a frequency of 13.56 MHz. To achieve this goal, we firstly identified the critical geometric coil parameters that significantly influence the WPT system's efficiency. A model-based Artificial Neural Network (ANN) was then constructed and trained on a comprehensive dataset generated through Finite Element Method (FEM) simulations. This model predicts efficiency based on geometric coil parameters, eliminating the need for complex calculations. Subsequently, two metaheuristic algorithms: the Genetic Algorithm (GA) and the Coyote Optimization Algorithm (COA), were employed to find the optimal parameters that maximize efficiency. The proposed ANN model demonstrates exceptional accuracy, exceeding 97%. Furthermore, this WPT coil design approach significantly enhances transfer efficiency by up to 76% while drastically reducing computation time compared to conventional methodsItem Influence du vieillissement sur les propriétés physiques et mécaniques de différents elastomères(Université M'Hamed Bougara Boumerdès : Faculté de Technologie, 2024) Kherbouche, Ahlem; Bezzazi, Boudjemaa(Directeur de thèse)Les effets de deux types de noir de carbone (N220 et N550), sur les caractéristiques ultimes du caoutchouc naturel (NR) ont été étudiés de manière comparative. L'étude comparative a été réalisée à l'aide d'analyses du comportement rhéométrique, le comportement mécanique telle que la résistance à l'abrasion la dureté surfacique et la résistance à la traction , Les résultats obtenus ont montré qu'il existe des taux optimaux de charges qui ont la meilleure influence sur les propriétés, dus à une meilleure dispersion et mobilité des chaînes en caoutchouc, sont la principale raison de l'amélioration des résultats. Selon ces résultats nous avons choisis deux taux de chargement 10 phr et 20 phr et un caoutchouc naturel non chargé, pour étudier le comportement au vieillissement accéléré pendant 7 jours a quatre température -15°C 0°C 50°C et 100°C respectivement . L'objectif principal de ce travail est de développer une formule améliorée pour un composé industriel à base de caoutchouc naturel peut résister à des températures plus élevéesItem Etude numérique du transfert de chaleur par convection laminaire de nanofluide hybride entre deux cylindres concentriques horizontaux en présence de chauffage uniforme(Université M'Hamed Bougara Boumerdès : Faculté des Sciences, 2024) Necib, Nihal; Benkhedda, Mohammed(Directeur de thèse)Cette thèse présente une étude numérique sur le transfert de chaleur par convection laminaire de nanofluides hybrides entre deux cylindres concentriques horizontaux remplis d'un milieu poreux sous chauffage uniforme. L'étude porte sur deux applications distinctes : la convection mixte laminaire à travers un conduit annulaire droit exposé à un champ magnétique uniforme à différents angles d'inclinaison et la convection forcée laminaire à travers un conduit annulaire ondulé exposé à des champs magnétiques uniforme et partiels à travers différents scénarios prenant en compte l'effet joule. L'objectif principal est de comprendre le comportement de l'écoulement magnéto-hydrothermique des nanofluides hybrides binaires et ternaires. Les nanofluides hybrides sont composés de différents matériaux et formes de nanoparticules, sphériques, cylindriques et en plaquettes avec différents rapports de mélange dispersés dans l'eau ou le kérosène. La méthode des volumes finis a été employée pour résoudre le système d'équations en utilisant une approche monophasique. La simulation explore les effets de multiples paramètres, le nombre de Hartmann, l'angle d'inclinaison du champ magnétique, le nombre de Darcy, le nombre de Grashof, l'amplitude de l'onde et la longueur d'onde à un nombre de Reynolds et une fraction de volume fixes. Les résultats indiquent que le nanofluide hybride ternaire présente le nombre de Nusselt le plus élevé par rapport aux compositions binaires dans des conditions similaires. Il a été observé que l'augmentation du nombre de Darcy réduit le taux de transfert de chaleur. En outre, l'influence des champs magnétiques, caractérisée par le nombre de Hartmann, montre que des valeurs plus élevées augmentent le nombre de Nusselt, ce qui indique une amélioration de l'efficacité du transfert de chaleur en raison de la suppression de la convection induite par le champ magnétique. En outre, les variations de l'amplitude des ondes contribuent également à l'amélioration du transfert de chaleur, tandis que les variations de la longueur d'onde n'ont pas d'impact significatifItem Elaboration et caractérisation de nanoparticules et de polymères conducteurs pour la réalisation de matériaux composites multifonctionnels(Université M'Hamed Bougara Boumerdès : Faculté des Sciences, 2024) Makhloufi, Mohamed Cherif; Djelali, Nacer-Eddine(Directeur de thèse)Cette thèse vise à améliorer les performances électrochimiques des matériaux pseudocapacitifs tels que le MnO2, le PPy, la PANI, le nanocomposite PPy/ZnO et le nanocomposite PANI/TiO2 pour les utiliser comme matière active dans les supercondensateurs. Les caractérisations physico-chimiques telles que l'IRTF, le DRX, le MEB-EDS, la surface BET, ainsi que les caractérisations électrochimiques telles que la voltampérométrie cyclique (CV) et la spectroscopie d'impédance électrochimique (SIE) ont été réalisées pour évaluer leurs performances et comprendre la relation entre leurs structures-propriétés et leurs performances électrochimiques. Le dioxyde de manganèse a été d'abord élaborée selon deux procédés, hydrothermal et par micro-ondes, afin d'obtenir différentes structures. Il a été observé une influence significative de la méthode de synthèse sur la morphologie et les performances des dioxydes de manganèse. La capacité spécifique a été calculée à 445 F.g-1 pour le MnO2-HT (synthèse hydrothermal) et à 577 F.g-1 pour le MnO2-MO (synthèse par micro-ondes). En outre, après 1000 cycles de charge-décharge, une perte de 15,7 % par rapport à la capacité spécifique initiale a été observée pour le MnO2-MO, ce qui indique une bonne stabilité électrochimique. La synthèse par micro-ondes a donc permis d'obtenir un matériau aux propriétés électrochimiques attractives, avec un gain de temps de synthèse considérable. Les performances des matériaux nanocomposites PPy/ZnO et PANI/TiO2 ont ensuite été évaluées avec succès. Ces matériaux ont été préparés par une simple polymérisation chimique in-situ, en utilisant la poudre de MnO2 comme agent d'oxydation. Les caractérisations électrochimiques ont révélé les excellentes performances du nouveau nanocomposite PPy/ZnO et PANI/TiO2, où leur capacité spécifique atteint respectivement 1299 F.g-1 et 1110 F.g-1. Ces valeurs sont supérieures à celles obtenues pour l'électrode PPy, qui est de 945 F.g-1, et pour l'électrode PANI, qui est de 800.25 F.g-1. L'introduction des nanoparticules (ZnO, TiO2) dans la matrice de polymère conducteur entraîne un effet synergique efficace entre les deux constituants, ce qui permet une amélioration de la conductivité électronique, de la capacité à haute vitesse de balayage et de la stabilité électrochimique durant le cyclage répétitif de charge/décharge. Ces bonnes performances électrochimiques indiquent que les poudres développées dans ce travail seraient prometteuses comme matériaux actifs pour les supercondensateurs à haute performance