Prédiction de Rendement épuratoires des stations d’épuration par la technique de télédétection (Cas de la station d’ILLIZI)

Abstract

للحد من استخدام المواد الكيميائية باهظة الثمن لتحليل العينات، استهدفنا في هذه الدراسة تطوير نماذج تنبؤيه كحل بديل لتقييم جودة المياه التي تم تنقيتها بطريقة مستدامة. تم تنزيل صور الأقمار الصناعية بدقة 10 أمتار للحصول على البيانات المطلوبة. تم الحصول على هذه الملفات من رادارSENTINEL 2 ل منصةCOPERNICUS. يظُهر التحليل الشهري لمحطة معالجة مياه الصرف الصحي في إليزي أن نظام التنقيع الطبيعي حساس للعوامل المناخية مثل العواصف الرملية وشدة الضوء والتبخر. تستقبل محطة إليزي مياه الصرف الصحي الخام عن طريق محطات الضخ مما قد يؤثر على عملها في حال حدوث مشاكل. تقدم هذه المذكرة ثلاثة نماذج (RLM وRT وRF) لثلاث معلمات (DCO وNT وPT). يعتبر نموذجRLM أسوأ أداء لأنه فشل في إنشاء علاقة بين المؤشرات الطيفية والمعلمات المراد نمذجتها. أعطى نموذجRT أفضل النتائج خلال فترة المعايرة بمعامل تحديد 1، لكنه لم يتنبأ بشكل صحيح بالعينات لفترة الاختبار. نفس الملاحظة أثناء إطلاق نموذجRT. يمكن تبرير الأداء السيئ للنماذج المختلفة بحجم السلسلة المستخدمة في التدريب والتي امتدت لمدة 31 شهرًا فقط.

To limit the use of expensive chemicals for sample analysis, we have aimed at developing predictive models as an alternative solution to assess the quality of water to be purified in a sustainable manner. Satellite images were downloaded with a resolution of 10 meters to obtain the required data. These files were obtained from the SENTINEL 2 radar of the COPERNICUS platform. The monthly analysis of the Illizi WWTP shows that the lagoon system is sensitive to climatic factors such as sandstorms, light intensity and evaporation. The Illizi station receives raw sewage via pumping stations, which may affect its operation in the event of problems. This memory presents three models (RLM, RT and RF) for three parameters (DCO, NT and PT). The RLM model performs the worst because it failed to establish a relationship between the spectral indices and the modeled parameters. The RT model gave optimal results during the calibration period with a coefficient of determination of 1, but did not correctly predict the samples for the test period. Same observation during the launch of the RF model. The low performance of the different models is justified by the use of a 31-month analysis series for calibration

Pour limiter l'utilisation de produits chimiques coûteux pour l'analyse des échantillons, nous avons visé au développement des modèles prédictifs comme solution alternative pour évaluer la qualité des eaux épurer de manière durable. Des images satellitaires ont été téléchargées avec une résolution de 10 mètres pour obtenir les données requises. Ces fichiers ont été obtenus du radar SENTINEL 2 de la plateforme COPERNICUS. L'analyse mensuelle de la STEP d'Illizi montre que le système de lagunage est sensible aux facteurs climatiques tels que le vent de sable, l'intensité lumineuse et l'évaporation. La station d'Illizi reçoit des eaux usées brutes via des stations de pompage, ce qui peut affecter son fonctionnement en cas de problèmes. Cette mémoire présente trois modèles (RLM, RT et RF) pour trois paramètres (DCO, NT et PT). Le modèle RLM est le moins performant car il n'a pas réussi à établir une relation entre les indices spectraux et les paramètres modélisés. Le modèle RT a donné des résultats optimaux pendant la période d'étalonnage avec un coefficient de détermination de 1, mais n'a pas prédit correctement les échantillons pour la période de test. Même constat lors du lancement du modèle RF. Les performances des différents modèles sont fiables a cause de l’utilisation d'une série d'analyse de 31 mois pour l'étalonnage.