Résumé:
Ce mémoire traite de la valorisation du glycérol par électro-oxydation en utilisant l’oxyde de
cuivre (CuO) comme catalyseur. Le CuO a été synthétisé par électrodéposition sur un substrat
de cuivre, puis caractérisé par DRX et microscopie optique. La structure cristalline obtenue
correspond à une phase monoclinique stable.
L’optimisation via un plan Box-Behnken sur 46 expériences a permis de modéliser l’épaisseur
du dépôt en fonction de 5 facteurs : potentiel (1,5–3 V), température (40–80 °C), pH (9–12,5),
concentration en CuSO
2
(0,03–0,25 mol/L) et temps (10–30 min). Le modèle obtenu présente
un coefficient de détermination R² = 0,9942, une valeur de p < 0,0003 indiquant une haute
significativité, et un écart-type résiduel faible.
Les courbes de surface de réponse ont montré que le pH élevé et un potentiel de 3 V
favorisent les dépôts les plus épais.
Les réseaux de neurones artificiels (RNA), entraînés sur MATLAB avec 70 % des données,
ont permis une prédiction précise de l’épaisseur du dépôt. L’erreur quadratique moyenne
(MSE) observée est très faible, avec un coefficient de corrélation R = 0,99998, attestant de la
qualité du modèle RNA.
Enfin, les études computationnelles ont montré que l’énergie d’adsorption du module CuO sur
Cu est de –1,82 eV, traduisant une forte stabilité. L’analyse de densité d’états (TDOS) a
révélé une bande interdite effective compatible avec le transfert de charge favorable à
l’oxydation du glycérol.
