University Sétif 1 FERHAT ABBAS Faculty of Sciences
Détail de l'éditeur
Setif:UFA |
Documents disponibles chez cet éditeur
Ajouter le résultat dans votre panier Affiner la recherche
Analyse asymptotique de quelques problèmes en thermoélasticité et en thermoviscoélasticité / Amel Boudiaf
Titre : Analyse asymptotique de quelques problèmes en thermoélasticité et en thermoviscoélasticité Type de document : texte imprimé Auteurs : Amel Boudiaf, Auteur ; S DRABLA, Directeur de thèse Editeur : Setif:UFA Année de publication : 2016 Importance : 1 vol (75 f.) Format : 29 cm Catégories : Thèses & Mémoires:Mathématique Mots-clés : Thermoélasticité,
Thermoviscoélasticité,
Décroissance générale,
Noyau résolvant,
Source non-linéaire,
Amortissement,
Mémoire,
ConvexitéIndex. décimale : 510 Mathématique Résumé : Résumé
Cette thèse est consacrée à l’étude de la stabilisation de trois systèmes en thermoélasticité et
en thermoviscoélasticité avec source non linéaire. Les amortissements sont de types frontière
ou distribué de type viscoélastique. On a introduit des conditions convenables sur les données
qui nous permis de démontrer la décroissance générale de l’énergie de chaque système. Pour
obtenir ces résultats, différentes méthodes ont été utilisées telles que la méthode de l’énergie,
la fonctionnelle de Lyapunov, le puits du potentiel et les propriétés des fonctions convexes.
Note de contenu : Table des matières
Introduction i
Thermo´elasticit´e et thermovisco´elasticit´e . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . i
Description et r´esultats principaux . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . iv
Aper¸cu historique . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . vi
Notations et notions pr´eliminaires xii
1 Stabilisation fronti`ere de type m´emoire en thermo´elasticit´e 17
1.1 Position du probl`eme . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 17
1.2 Notations et Pr´eliminaires . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18
1.3 R´esultats principaux . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 22
2 Stabilisation fronti`ere de type m´emoire en thermovisco´elasticit´e 37
2.1 Position du probl`eme . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 38
2.2 Hypoth`eses et r´esultats principaux . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 38
2.3 R´esultat de d´ecroissance g´en´erale . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 48
3 Stabilisation distribu´ee et fronti`ere en thermovisco´elasticit´e 51
3.1 Position du probl`eme . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 51
3.2 Notations et hypoth`eses . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 52
3.3 R´esultat de d´ecroissance g´en´erale . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 55
Conclusion et perspectives 70
Bibliographie 72Côte titre : DM/0117 En ligne : https://drive.google.com/file/d/1wAoperJVQ53fwSxLIw79-u3HifsCB_jW/view?usp=shari [...] Format de la ressource électronique : Analyse asymptotique de quelques problèmes en thermoélasticité et en thermoviscoélasticité [texte imprimé] / Amel Boudiaf, Auteur ; S DRABLA, Directeur de thèse . - [S.l.] : Setif:UFA, 2016 . - 1 vol (75 f.) ; 29 cm.
Catégories : Thèses & Mémoires:Mathématique Mots-clés : Thermoélasticité,
Thermoviscoélasticité,
Décroissance générale,
Noyau résolvant,
Source non-linéaire,
Amortissement,
Mémoire,
ConvexitéIndex. décimale : 510 Mathématique Résumé : Résumé
Cette thèse est consacrée à l’étude de la stabilisation de trois systèmes en thermoélasticité et
en thermoviscoélasticité avec source non linéaire. Les amortissements sont de types frontière
ou distribué de type viscoélastique. On a introduit des conditions convenables sur les données
qui nous permis de démontrer la décroissance générale de l’énergie de chaque système. Pour
obtenir ces résultats, différentes méthodes ont été utilisées telles que la méthode de l’énergie,
la fonctionnelle de Lyapunov, le puits du potentiel et les propriétés des fonctions convexes.
Note de contenu : Table des matières
Introduction i
Thermo´elasticit´e et thermovisco´elasticit´e . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . i
Description et r´esultats principaux . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . iv
Aper¸cu historique . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . vi
Notations et notions pr´eliminaires xii
1 Stabilisation fronti`ere de type m´emoire en thermo´elasticit´e 17
1.1 Position du probl`eme . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 17
1.2 Notations et Pr´eliminaires . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18
1.3 R´esultats principaux . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 22
2 Stabilisation fronti`ere de type m´emoire en thermovisco´elasticit´e 37
2.1 Position du probl`eme . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 38
2.2 Hypoth`eses et r´esultats principaux . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 38
2.3 R´esultat de d´ecroissance g´en´erale . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 48
3 Stabilisation distribu´ee et fronti`ere en thermovisco´elasticit´e 51
3.1 Position du probl`eme . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 51
3.2 Notations et hypoth`eses . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 52
3.3 R´esultat de d´ecroissance g´en´erale . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 55
Conclusion et perspectives 70
Bibliographie 72Côte titre : DM/0117 En ligne : https://drive.google.com/file/d/1wAoperJVQ53fwSxLIw79-u3HifsCB_jW/view?usp=shari [...] Format de la ressource électronique : Exemplaires (1)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité DM/0117 DM/0117 Thèse Bibliothéque des sciences Français Disponible
Sorti jusqu'au 28/07/2023Analyse automatique de l’état affectif des apprenants sous Moodle / KOUSSA,Lydia
Titre : Analyse automatique de l’état affectif des apprenants sous Moodle Type de document : texte imprimé Auteurs : KOUSSA,Lydia ; HARBOUCHE, Khadidja, Directeur de thèse Editeur : Setif:UFA Année de publication : 2016 Importance : 1 vol (58f.) Format : 29 cm Langues : Français (fre) Catégories : Thèses & Mémoires:Informatique Mots-clés : Génie Logiciel
apprentissage
moodle
data mining
formation a distance
EDMIndex. décimale : 004 Informatique Côte titre : MAI/0107 Analyse automatique de l’état affectif des apprenants sous Moodle [texte imprimé] / KOUSSA,Lydia ; HARBOUCHE, Khadidja, Directeur de thèse . - [S.l.] : Setif:UFA, 2016 . - 1 vol (58f.) ; 29 cm.
Langues : Français (fre)
Catégories : Thèses & Mémoires:Informatique Mots-clés : Génie Logiciel
apprentissage
moodle
data mining
formation a distance
EDMIndex. décimale : 004 Informatique Côte titre : MAI/0107 Exemplaires (1)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité MAI/0107 MAI/0107 Mémoire Bibliothéque des sciences Français Disponible
Disponible
Titre : Analyse en Composantes Principales sur les données de la protection civile Type de document : texte imprimé Auteurs : Karaoui ,Rami, Auteur ; Khemal-Bencheikh,yamina, Directeur de thèse Editeur : Setif:UFA Année de publication : 2021 Importance : 1 vol (42 f .) Format : 29 cm Langues : Français (fre) Catégories : Thèses & Mémoires:Mathématique Mots-clés : Analyse en composantes principales
Clustering
protection civileIndex. décimale : 510 Mathématique Résumé : L’analyse en composantes principales a été utilisée conjointement avec les méthodes du
clustering pour tirer le maximum d’informations d’une masse de données qui concerne
l’activité des unités de la protection civile de la wilaya de Sétif en termes du type
d’intervention et qui sont les secours-évacuation, accident de la circulation, opérations
diverses, feux et feux de forêts.Côte titre : MAM/0472 En ligne : https://drive.google.com/file/d/1zEgxvmnZJ3NcblwAdhYA3gily3O2GxAN/view?usp=shari [...] Format de la ressource électronique : Analyse en Composantes Principales sur les données de la protection civile [texte imprimé] / Karaoui ,Rami, Auteur ; Khemal-Bencheikh,yamina, Directeur de thèse . - [S.l.] : Setif:UFA, 2021 . - 1 vol (42 f .) ; 29 cm.
Langues : Français (fre)
Catégories : Thèses & Mémoires:Mathématique Mots-clés : Analyse en composantes principales
Clustering
protection civileIndex. décimale : 510 Mathématique Résumé : L’analyse en composantes principales a été utilisée conjointement avec les méthodes du
clustering pour tirer le maximum d’informations d’une masse de données qui concerne
l’activité des unités de la protection civile de la wilaya de Sétif en termes du type
d’intervention et qui sont les secours-évacuation, accident de la circulation, opérations
diverses, feux et feux de forêts.Côte titre : MAM/0472 En ligne : https://drive.google.com/file/d/1zEgxvmnZJ3NcblwAdhYA3gily3O2GxAN/view?usp=shari [...] Format de la ressource électronique : Exemplaires (1)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité MAM/0472 MAM/0472 Mémoire Bibliothéque des sciences Français Disponible
Disponible
Titre : Analyse des Données Génomiques Massives Type de document : texte imprimé Auteurs : Driai, Noor El Imene, Auteur ; NasriI,Khaled, Directeur de thèse Editeur : Setif:UFA Année de publication : 2018 Importance : 1 vol (58 f .) Format : 29 cm Langues : Français (fre) Catégories : Thèses & Mémoires:Informatique Mots-clés : Big Data Analytics
Infrastructure Big Data
Analyse avancéeIndex. décimale : 004 - Informatique Résumé : Résumé
Les progrès récents des technologies de séquençage de l’ADN (séquençage de nouvelle génération) ont réduit le temps de séquençage du génome humain de plusieurs semaines à quelques heures et le coût du séquençage d’un génome humain de plusieurs millions de dollars à mille dollars. En raison de cette baisse des coûts, une grande quantité de données génomiques est produite. Cette quantité de données génomiques disponibles a permis l’établissement de projets de données de séquençage à grande échelle et l’application des techniques d’analyse de données massives dans le domaine de la génomique.
Récemment, la science du Big Data a été un sujet d'actualité dans le monde scientifique, industriel et commercial. Les sciences de la santé et les sciences biomédicales sont devenues rapidement intensives en données car les enquêteurs génèrent et utilisent de grands ensembles de données spécifiques aux domaines, complexes, de grande dimension et diversifiés. L'analyse des données volumineuses permet de découvrir des modèles cachés, des corrélations inconnues et d'autres informations en examinant divers ensembles de données à grande échelle.
Cette thèse introduit une analyse des données génomiques et est structurée comme suit:
 La première partie de cette thèse, représentant des informations générales sur le génome humain et les données de séquençage de l'ADN. Nous examinons les défis posés par les données génomiques ainsi que l'analyse des données génomiques et cliniques. Nous introduisons le développement futur de l'analyse des données génomiques, la gestion et l'analyse des données génomiques et cliniques pour mettre en œuvre la médecine génomique.
 La seconde partie aborde les problèmes et défis posés par plusieurs problèmes de données massives en bioinformatique et donne un aperçu de l'état de l'art et des possibilités de recherche futures.
 La dernière partie montre comment utiliser les outils ADAM pour analyser de grandes données génomiques.Note de contenu :
Sommaire
1 Introduction ................................................................................................................... 3
2 Genetic material composition of Genome ......................................................................................... 4
2.1 Human Genome ........................................................................................................................4
2.2 Genome sequencing: .................................................................................................................5
2.2.1 The importance of Genome sequencing: ............................................................................. 6
2.2.2 DNA Sequencing Technologies .......................................................................................... 6
3 Genomic Data .................................................................................................................................. 8
3.1 Data ..........................................................................................................................................8
3.1.1 Definition ........................................................................................................................... 8
3.2 Genomic ...................................................................................................................................8
3.2.1 Definition ........................................................................................................................... 8
3.2.2 Genomics Analysis Techniques .......................................................................................... 8
3.3 Genomic Data ...........................................................................................................................9
3.3.1 Genomic Data Resources: Challenges and Promises ........................................................... 9
3.3.2 Security of Genomic Data ................................................................................................. 11
3.3.3 Analysis of Genomic Data ................................................................................................ 11
3.3.4 Statistical Analysis of Genomic Data ................................................................................ 13
4 Analysis of Genomic and Clinical Data .......................................................................................... 13
5 Future development in genomic data analysis ................................................................................. 14
6 Conclusion ................................................................................................................ 15
CHAPITRE II
1 Introduction ............................................................................................................ 17
2 Big Data ............................................................................................................... 18
2.1 Definition ............................................................................................................... 18
2.1.1 Applications of Big Data: ................................................................................................. 18
3 Data Science .................................................................................................................................. 19
3.1 Applications of Data Science ................................................................................................... 19
4 Data Analytic ................................................................................................................................. 19
4.1 Applications of Data Analytic: ................................................................................................ 20
5 HADOOP Architecture .................................................................................................................. 19
5.1 Introduction to HADOOP ........................................................................................................ 20
5.2 HADOOP Attributes .............................................................................................................. 20
5.3 HADOOP Components ........................................................................................................... 21
5.3.1 Hadoop Distributed File System - HDFS .......................................................................... 21
5.3.2 MapReduce ..................................................................................................................... 22
6 BIG Data Allied Technologies ....................................................................................................... 22
6.1 NoSQL DataBse ...................................................................................................................... 22
6.2 Cloud Computing .................................................................................................................... 23
6.2.1 Reasons to consider cloud computing ............................................................................... 24
6.2.2 Challenges with cloud computing ..................................................................................... 24
7 Bioinformatics ............................................................................................................................... 24
8 Big Data In Bioinformatics ............................................................................................................ 24
8.1 Introduction............................................................................................................................. 24
8.2 Types of big data in bioinformatics .......................................................................................... 25
8.3 Big data problems in bioinformatics ........................................................................................ 26
8.3.1 Microarray data analysis ................................................................................................... 26
8.3.2 Gene-gene network analysis ............................................................................................. 26
8.3.3 PPI data analysis............................................................................................................... 26
8.3.4 Sequence analysis ............................................................................................................. 27
9 Tools for Big Data Analytics in Bioinformatics .............................................................................. 27
9.1 Tools for microarray data analysis ........................................................................................... 27
9.2 Tools for gene-gene network analysis ...................................................................................... 28
9.3 Tools for PPI data analysis ...................................................................................................... 28
9.4 Tools for sequence analysis ..................................................................................................... 28
10 Big Data Analytics in Genomic Studies ........................................................................................ 28
10.1 NGS Read Alignment ............................................................................................................ 28
10.2 Calling Variants .................................................................................................................... 29
11 Big Data Analytics in Health Research ......................................................................................... 29
11.1 Health Informatics ................................................................................................................. 30
11.2 Medical Imaging Analysis ..................................................................................................... 30
12 Challenges and issues in BIG DATA analytics ............................................................................. 31
12.1 Challenges in big data analytics ............................................................................................. 31
12.1 Issues in big data Analytics ................................................................................................... 31
13 Conclusion ................................................................................................................................... 32
CHAPITRE III
1 Introduction .............................................................................................................. 34
2 ADAM ......................................................................................................................... 35
2.1 Introduction............................................................................................................................. 35
2.2 The reason of choosing ADAM ............................................................................................... 35
2.3 The ADAM/Big Data Genomics Ecosystem ............................................................................ 36
3 Architecture Overview ................................................................................................................... 37
4 ADAM Tools ................................................................................................................................. 38
4.1 Apache Maven ........................................................................................................................ 38
4.1.1 Introduction ...................................................................................................................... 38
4.1.2 Maven’s Objectives .......................................................................................................... 38
4.2 Apache spark ..................................................................................................................... 38
4.3 Apache HADOOP ................................................................................................................... 39
5 Installation of tools ............................................................................................................ 39
6 Genome analysis with ADAM ...............................................................................................39
6.1 Data base ................................................................................................................... 40
6.2 The ADAM Data Format ......................................................................................................... 41
6.3 Genome Visualization ............................................................................................................. 42
6.4 Interactive Analysis ................................................................................................................. 42
7 Conclusion ...................................................................................................................... 44
ANNEX.............................................................................................................................. 44
CONCUSION ................................................................................................................................... 53
REFERENCES .................................................................................................................................Côte titre : MAI/0269 En ligne : https://drive.google.com/file/d/142pxVun7mHGRup6wUHWzLhbvV9zS9bQR/view?usp=shari [...] Format de la ressource électronique : Analyse des Données Génomiques Massives [texte imprimé] / Driai, Noor El Imene, Auteur ; NasriI,Khaled, Directeur de thèse . - [S.l.] : Setif:UFA, 2018 . - 1 vol (58 f .) ; 29 cm.
Langues : Français (fre)
Catégories : Thèses & Mémoires:Informatique Mots-clés : Big Data Analytics
Infrastructure Big Data
Analyse avancéeIndex. décimale : 004 - Informatique Résumé : Résumé
Les progrès récents des technologies de séquençage de l’ADN (séquençage de nouvelle génération) ont réduit le temps de séquençage du génome humain de plusieurs semaines à quelques heures et le coût du séquençage d’un génome humain de plusieurs millions de dollars à mille dollars. En raison de cette baisse des coûts, une grande quantité de données génomiques est produite. Cette quantité de données génomiques disponibles a permis l’établissement de projets de données de séquençage à grande échelle et l’application des techniques d’analyse de données massives dans le domaine de la génomique.
Récemment, la science du Big Data a été un sujet d'actualité dans le monde scientifique, industriel et commercial. Les sciences de la santé et les sciences biomédicales sont devenues rapidement intensives en données car les enquêteurs génèrent et utilisent de grands ensembles de données spécifiques aux domaines, complexes, de grande dimension et diversifiés. L'analyse des données volumineuses permet de découvrir des modèles cachés, des corrélations inconnues et d'autres informations en examinant divers ensembles de données à grande échelle.
Cette thèse introduit une analyse des données génomiques et est structurée comme suit:
 La première partie de cette thèse, représentant des informations générales sur le génome humain et les données de séquençage de l'ADN. Nous examinons les défis posés par les données génomiques ainsi que l'analyse des données génomiques et cliniques. Nous introduisons le développement futur de l'analyse des données génomiques, la gestion et l'analyse des données génomiques et cliniques pour mettre en œuvre la médecine génomique.
 La seconde partie aborde les problèmes et défis posés par plusieurs problèmes de données massives en bioinformatique et donne un aperçu de l'état de l'art et des possibilités de recherche futures.
 La dernière partie montre comment utiliser les outils ADAM pour analyser de grandes données génomiques.Note de contenu :
Sommaire
1 Introduction ................................................................................................................... 3
2 Genetic material composition of Genome ......................................................................................... 4
2.1 Human Genome ........................................................................................................................4
2.2 Genome sequencing: .................................................................................................................5
2.2.1 The importance of Genome sequencing: ............................................................................. 6
2.2.2 DNA Sequencing Technologies .......................................................................................... 6
3 Genomic Data .................................................................................................................................. 8
3.1 Data ..........................................................................................................................................8
3.1.1 Definition ........................................................................................................................... 8
3.2 Genomic ...................................................................................................................................8
3.2.1 Definition ........................................................................................................................... 8
3.2.2 Genomics Analysis Techniques .......................................................................................... 8
3.3 Genomic Data ...........................................................................................................................9
3.3.1 Genomic Data Resources: Challenges and Promises ........................................................... 9
3.3.2 Security of Genomic Data ................................................................................................. 11
3.3.3 Analysis of Genomic Data ................................................................................................ 11
3.3.4 Statistical Analysis of Genomic Data ................................................................................ 13
4 Analysis of Genomic and Clinical Data .......................................................................................... 13
5 Future development in genomic data analysis ................................................................................. 14
6 Conclusion ................................................................................................................ 15
CHAPITRE II
1 Introduction ............................................................................................................ 17
2 Big Data ............................................................................................................... 18
2.1 Definition ............................................................................................................... 18
2.1.1 Applications of Big Data: ................................................................................................. 18
3 Data Science .................................................................................................................................. 19
3.1 Applications of Data Science ................................................................................................... 19
4 Data Analytic ................................................................................................................................. 19
4.1 Applications of Data Analytic: ................................................................................................ 20
5 HADOOP Architecture .................................................................................................................. 19
5.1 Introduction to HADOOP ........................................................................................................ 20
5.2 HADOOP Attributes .............................................................................................................. 20
5.3 HADOOP Components ........................................................................................................... 21
5.3.1 Hadoop Distributed File System - HDFS .......................................................................... 21
5.3.2 MapReduce ..................................................................................................................... 22
6 BIG Data Allied Technologies ....................................................................................................... 22
6.1 NoSQL DataBse ...................................................................................................................... 22
6.2 Cloud Computing .................................................................................................................... 23
6.2.1 Reasons to consider cloud computing ............................................................................... 24
6.2.2 Challenges with cloud computing ..................................................................................... 24
7 Bioinformatics ............................................................................................................................... 24
8 Big Data In Bioinformatics ............................................................................................................ 24
8.1 Introduction............................................................................................................................. 24
8.2 Types of big data in bioinformatics .......................................................................................... 25
8.3 Big data problems in bioinformatics ........................................................................................ 26
8.3.1 Microarray data analysis ................................................................................................... 26
8.3.2 Gene-gene network analysis ............................................................................................. 26
8.3.3 PPI data analysis............................................................................................................... 26
8.3.4 Sequence analysis ............................................................................................................. 27
9 Tools for Big Data Analytics in Bioinformatics .............................................................................. 27
9.1 Tools for microarray data analysis ........................................................................................... 27
9.2 Tools for gene-gene network analysis ...................................................................................... 28
9.3 Tools for PPI data analysis ...................................................................................................... 28
9.4 Tools for sequence analysis ..................................................................................................... 28
10 Big Data Analytics in Genomic Studies ........................................................................................ 28
10.1 NGS Read Alignment ............................................................................................................ 28
10.2 Calling Variants .................................................................................................................... 29
11 Big Data Analytics in Health Research ......................................................................................... 29
11.1 Health Informatics ................................................................................................................. 30
11.2 Medical Imaging Analysis ..................................................................................................... 30
12 Challenges and issues in BIG DATA analytics ............................................................................. 31
12.1 Challenges in big data analytics ............................................................................................. 31
12.1 Issues in big data Analytics ................................................................................................... 31
13 Conclusion ................................................................................................................................... 32
CHAPITRE III
1 Introduction .............................................................................................................. 34
2 ADAM ......................................................................................................................... 35
2.1 Introduction............................................................................................................................. 35
2.2 The reason of choosing ADAM ............................................................................................... 35
2.3 The ADAM/Big Data Genomics Ecosystem ............................................................................ 36
3 Architecture Overview ................................................................................................................... 37
4 ADAM Tools ................................................................................................................................. 38
4.1 Apache Maven ........................................................................................................................ 38
4.1.1 Introduction ...................................................................................................................... 38
4.1.2 Maven’s Objectives .......................................................................................................... 38
4.2 Apache spark ..................................................................................................................... 38
4.3 Apache HADOOP ................................................................................................................... 39
5 Installation of tools ............................................................................................................ 39
6 Genome analysis with ADAM ...............................................................................................39
6.1 Data base ................................................................................................................... 40
6.2 The ADAM Data Format ......................................................................................................... 41
6.3 Genome Visualization ............................................................................................................. 42
6.4 Interactive Analysis ................................................................................................................. 42
7 Conclusion ...................................................................................................................... 44
ANNEX.............................................................................................................................. 44
CONCUSION ................................................................................................................................... 53
REFERENCES .................................................................................................................................Côte titre : MAI/0269 En ligne : https://drive.google.com/file/d/142pxVun7mHGRup6wUHWzLhbvV9zS9bQR/view?usp=shari [...] Format de la ressource électronique : Exemplaires (1)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité MAI/0269 MAI/0269 Mémoire Bibliothéque des sciences Français Disponible
DisponibleAnalyse des eaux usées d’une entreprise de production des accumulateurs au plomb : ENPEC de Sétif / OUASSA, Ouahiba
Titre : Analyse des eaux usées d’une entreprise de production des accumulateurs au plomb : ENPEC de Sétif Type de document : texte imprimé Auteurs : OUASSA, Ouahiba ; Samira Maane, Directeur de thèse Editeur : Setif:UFA Année de publication : 2015 Importance : 1vol. (22f.) Format : 30cm. Catégories : Thèses & Mémoires:Chimie Mots-clés : analyse,eaux,usees,entreprise,production,maccumulateurs,plomb,enpec,setif Résumé : Conclusion générale
A terme du travail réalisé dans le cadre de notre stage au niveau de l’entreprise ENPEC de Sétif, nous avons pu tirer les conclusions suivantes :
A part la température qui est dans les normes (< 30 °C)., le pH des eaux à l’entrée est fortement acide (entre 2.77 à 3.08), alors qu’à la sortie elles sont presque neutres (entre 6.59 et 6.96), du moment que ces dernières ont subit un traitement à la chaux.
Les teneurs en métaux lourds présents dans les effluents sont relativement faibles concernant le fer, le cuivre, le manganèse et le cadmium alors que celles du plomb sont assez élevées aussi bien à l’entrée qu’à la sortie. Elles atteignent 3.98 mg/l à l’entrée, et 1.32 mg/l à la sortie.
L’efficacité du traitement à l’aval de la STEP ne dépasse pas 68 % et ceci pour tous les métaux analysés. Notons que les teneurs enregistrées à la sortie répondent aux normes de rejet requises à l’exception du plomb où celles-ci dépassent parfois la norme (< 1 mg/l).
De ce fait le procédé de traitement utilisé au niveau de l’entreprise ENPEC, s’avère peu efficace pour l’élimination des métaux lourds et spécialement le plomb. Il est donc impératif de rajouter un traitement spécifique à ce dernier qui semble avoir des répercussions très néfastes sur les écosystèmes et sur l’homme.
Enfin, notre stage au sein de l’entreprise nous a été aussi bénéfique qu’agréable du moment que nous avons beaucoup appris que ce soit dans le domaine scientifique ou humain.
Note de contenu :
Sommaire
Liste des abréviations
Introduction générale…………………………………………………………1
I. Partie théorique
I.1. Généralités sur les métaux lourds et l’environnement……………2
I.1.1. Définition.................................................................................................2
I.1.2. Origine des métaux lourds……………………………………………...2
I.1.3. Impacts des métaux lourds sur l’environnement………………………..3
I.2. Méthodes des détections des métaux lourds………………………...4
I.2.1. Méthodes chimiques…………………………………………………….4
I.2.2. Méthodes physico-chimiques…………………………………………...5
I.3. Normes relatives aux rejets des eaux usées…………………………..7
I.3.1. Normes internationale selon l’OMS…………………………………….8
I.3.2. Norme nationale selon le JORAD………………………........................8
II. Partie pratique
II.1. Description de l’organisme d’accueil………………………………...9
II.1.1. Historique……………………………………………………………..9
II.1.2. Organisation générale de l’Entreprise………………………………...9
II.1.3. Etapes de fabrication de l'accumulateur au plomb……………………9
II.1.4. Description de la station de traitement des eaux usées de l’ENPEC…11
II.2. Echantillonnage…………………………………………………………..12
II.2.1. Choix des paramètres à analyser………………………………………12
II.2.2. Points de prélèvement…………………………………………………12
II.2.3. Fréquence des prélèvements…………………………………………...12
II.3. Mode opératoire et analyse des échantillons………………………...13
II. 3.1. Mesure de la température……………………………………………..13
II. 3.2. Mesure du pH…………………………………………………………13
II. 3.3. Dosage des métaux lourds…………………………………………….13
II.4. Résultats et discussions………………………………………………….14
II.4.1. Résultats………………………………………………………………..14
II.4.2. Discussions……………………………………………………………..19
Conclusion générale………………………………………………………… ….20
Références bibliographiques…………………………………………………….21
Annexes
Côte titre : MACH/0037 Analyse des eaux usées d’une entreprise de production des accumulateurs au plomb : ENPEC de Sétif [texte imprimé] / OUASSA, Ouahiba ; Samira Maane, Directeur de thèse . - [S.l.] : Setif:UFA, 2015 . - 1vol. (22f.) ; 30cm.
Catégories : Thèses & Mémoires:Chimie Mots-clés : analyse,eaux,usees,entreprise,production,maccumulateurs,plomb,enpec,setif Résumé : Conclusion générale
A terme du travail réalisé dans le cadre de notre stage au niveau de l’entreprise ENPEC de Sétif, nous avons pu tirer les conclusions suivantes :
A part la température qui est dans les normes (< 30 °C)., le pH des eaux à l’entrée est fortement acide (entre 2.77 à 3.08), alors qu’à la sortie elles sont presque neutres (entre 6.59 et 6.96), du moment que ces dernières ont subit un traitement à la chaux.
Les teneurs en métaux lourds présents dans les effluents sont relativement faibles concernant le fer, le cuivre, le manganèse et le cadmium alors que celles du plomb sont assez élevées aussi bien à l’entrée qu’à la sortie. Elles atteignent 3.98 mg/l à l’entrée, et 1.32 mg/l à la sortie.
L’efficacité du traitement à l’aval de la STEP ne dépasse pas 68 % et ceci pour tous les métaux analysés. Notons que les teneurs enregistrées à la sortie répondent aux normes de rejet requises à l’exception du plomb où celles-ci dépassent parfois la norme (< 1 mg/l).
De ce fait le procédé de traitement utilisé au niveau de l’entreprise ENPEC, s’avère peu efficace pour l’élimination des métaux lourds et spécialement le plomb. Il est donc impératif de rajouter un traitement spécifique à ce dernier qui semble avoir des répercussions très néfastes sur les écosystèmes et sur l’homme.
Enfin, notre stage au sein de l’entreprise nous a été aussi bénéfique qu’agréable du moment que nous avons beaucoup appris que ce soit dans le domaine scientifique ou humain.
Note de contenu :
Sommaire
Liste des abréviations
Introduction générale…………………………………………………………1
I. Partie théorique
I.1. Généralités sur les métaux lourds et l’environnement……………2
I.1.1. Définition.................................................................................................2
I.1.2. Origine des métaux lourds……………………………………………...2
I.1.3. Impacts des métaux lourds sur l’environnement………………………..3
I.2. Méthodes des détections des métaux lourds………………………...4
I.2.1. Méthodes chimiques…………………………………………………….4
I.2.2. Méthodes physico-chimiques…………………………………………...5
I.3. Normes relatives aux rejets des eaux usées…………………………..7
I.3.1. Normes internationale selon l’OMS…………………………………….8
I.3.2. Norme nationale selon le JORAD………………………........................8
II. Partie pratique
II.1. Description de l’organisme d’accueil………………………………...9
II.1.1. Historique……………………………………………………………..9
II.1.2. Organisation générale de l’Entreprise………………………………...9
II.1.3. Etapes de fabrication de l'accumulateur au plomb……………………9
II.1.4. Description de la station de traitement des eaux usées de l’ENPEC…11
II.2. Echantillonnage…………………………………………………………..12
II.2.1. Choix des paramètres à analyser………………………………………12
II.2.2. Points de prélèvement…………………………………………………12
II.2.3. Fréquence des prélèvements…………………………………………...12
II.3. Mode opératoire et analyse des échantillons………………………...13
II. 3.1. Mesure de la température……………………………………………..13
II. 3.2. Mesure du pH…………………………………………………………13
II. 3.3. Dosage des métaux lourds…………………………………………….13
II.4. Résultats et discussions………………………………………………….14
II.4.1. Résultats………………………………………………………………..14
II.4.2. Discussions……………………………………………………………..19
Conclusion générale………………………………………………………… ….20
Références bibliographiques…………………………………………………….21
Annexes
Côte titre : MACH/0037 Exemplaires (1)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité MACH/0037 MACH/0037 Mémoire Bibliothéque des sciences Français Disponible
DisponiblePermalinkAnalyse des images Méteosat Seconde Génération (MSG) pour l’estimation des précipitations / Osmani, Affef
PermalinkAnalyse des interactions entre services web en utilisant les Protocol temporisés / Omer, Dohia
PermalinkAnalyse mathématique d’un problème de contact avec une base conductrice en électro-viscoélasticité: Forme primale, forme duale / Founes, Besma
PermalinkAnalyse mathématique de quelques problèmes contact en électro-élasticité et en électro-viscoélasticité / Nadhir Chougui
PermalinkAnalyse mathématique de quelques problèmes aux limites issus de la mécanique du contact / Messaoudi,Tayeb
PermalinkAnalyse mathématique de systèmes de réaction-diffusion quasi-linéaires avec données non régulières / Salim Mesbahi
PermalinkPermalinkAnalyse numérique de la transmutions de neptunium sous des différents flux neutroniques / Sara Atmani
PermalinkPermalinkAnalyse par diffraction X et absorption atomique des particules sahariennes sensible à l'érosion éolienne / Hassiba Rabouhi
PermalinkAnalyse par DRX ET SPECTROM2TRIE Mössbauer des nanopoudres Fe-Al élaborées par mécanosynthèse / Mohamed Barkat
PermalinkPermalinkAnalyse post-optimale en programmation linéaire / Hedia Zoghbi
PermalinkAnalyse des poussières déposées sur les filtres d’une cimenterie par spectrométrie gamma et XRF / Ouissem Larbaoui
PermalinkPermalinkAnalyse quantitative expérimentale et théorique de la transmission neutronique à travers les matériaux de blindage / Naziha Benaskeur
PermalinkAnalyse de quelques plantes médicinales Algériennes par techniques de fluorescence et diffraction des rayons X (XRF et DRX) : éléments de toxicité / Karima Bey
PermalinkPermalinkPermalinkAnalyse des résidus des filtres et les déposés des échappements de véhicules par spectrométrie gamma et XRF / Abdelbasset Guemaz
PermalinkPermalinkAnalyse de sentiment dans les réseaux sociaux, nouvelle stratégie a base d'ensemble de classifieurs / Keddad, walid
PermalinkPermalinkPermalinkPermalinkAnalyse des sentiments des commentaires en arabe des lecteurs des journaux en lignes / Rania,Aberkane
PermalinkPermalinkPermalinkPermalinkAnalyse spectrale d’un problème elliptique d’ordre 2 et application au système de Lamé avec une condition de Newman / Lakhlef, Dounia
PermalinkAnalyse et synthèse des différentes approches concernant l’objet pédagogique / ZELLAGUI, Soumia
PermalinkAnalyse des systèmes embarques , vérification des algorithmes de l’architecture TTA (time triggered architecture) / Aliouat ,Zibouda
PermalinkAnalyse des tableaux de contingences enquéte sur la not d'évaluation(td) attribuée aux étudiants à l'université / Gueddou,Smail
PermalinkAnalyse variationelle de quelques problèmes viscoplastiques / Touffik Serrar
PermalinkAnalyse variationnelle de deux problèmes de contact avec mémoire longue et endommagement / Khadidja Addesslam
PermalinkAnalyse variationnelle de deux problèmes de contact piézoélectrique avec frottement et adhésion / Lyes Mekarni
PermalinkAnalyse variationnelle de différents problèmes aux limites en mécanique du contact / Latreche ,Soumia
PermalinkAnalyse variationnelle et numérique d'un problème électro-élastique avec adhésion / Nesrine Semchedine
PermalinkAnalyse variationnelle et numérique d'un problème électro-élastique avec adhésion et frottement / Haizia Bounadja
PermalinkAnalyse variationnelle et numérique de quelque Problèmes de contact en mécanique des solides déformables / Ziloukha Zellaghi
PermalinkPermalinkAnalyse variationnelle d’un problème de contact avec une base conductrice en électro-élasticité / Chouader ,Rima
PermalinkAnalyse variationnelle d’un problème de contact avec une base isolante en électro-viscoélasticité : forme primale, forme duale / Mouffok,Salah Eddine
PermalinkAnalyse variationnelle d’un problème de contact en mécanique des solides déformables avec effets thermique / Ikhlas Attalah
Permalink