Modélisation de l’isotherme d’adsorption du Cs dans des sols de la région de Birine.

Abstract

Le but de cette étude est la mise en œuvre d’une technique basée sur les réseaux de neurones artificiels de type multicouches (MLP), pour la modélisation des isothermes de quatre types de sols de la région de Birine.

Dans ce contexte, nous avons développé un modèle neuronale à quatre sorties. La première sortie concerne la quantité du césium retenue par chaque sol (Q, mg/g), cette grandeur est nécessaire pour le tracé des isothermes. Les trois autres sortie sont : la capacité échange cationique (CEC) qui nous renseigne sur le pouvoir de rétention des sols, l’énergie d’activation qui mesure les barrières énergétique s’opposant à l’adsorption du Cs et le dernier paramètres est le coefficient de distribution Kd qui traduit le taux de sorption.

En fin, nous avons effectué une étude comparative entre le modèle neuronale et les modèles proposés dans la littérature. Cette étude a révélé, d’une part, la précision des résultats obtenus, et d’autre part, l’efficacité du modèle conçu par rapport aux autres modèles.