Résumé:
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.
