AQUAAI, nom donné à un duo porteur de projets, Mohamed Riad Abid et Mohammed Ouahrani, étudiants en 5e année de l’Ecole nationale Polytechnique d’Oran (ENPO), spécialité »Dessalement », primé lors de la 4e édition du ‘’Challenge’’ du meilleur projet sous le thème « l’innovation au service de l’eau », organisé conjointement par l’Agence nationale de valorisation des résultats de la recherche et du développement technologique (Anvredet) et Agire (Agence nationale de la gestion intégrée des eaux).
Le 4e Challenge a clôt l’atelier thématique Algérie-France sur « les technologies émergentes de séparation pour le traitement de l’eau et de l’air », (TÉSTEA’2023), qui s’est tenue du 30 mai au 01 juin 2023, à Alger, organisée par l’Anvredet, la Chaire UNESCO de l’université de Montpellier et l’Institut Européen des Membranes (IEM).
AQUAAI : deep learning au secours des membranes
AQUAAI : AQUA (eau en espagnol) et AI (abréviation anglophone d’Intelligence Artificielle), est une solution intelligente aux problèmes des membranes, élément essentiel dans le fonctionnement des unités de dessalement d’eau de mer, basée sur le deep learning, un sous-ensemble du machine learning.
La solution a bénéficié de l’accompagnement de Béni Saf Water (BSW), dirigée par Mohammed Chaffai, sponsor Premium de TESTEA 23.
AQUAAI : Solutions et Avantages
Selon les explications fournies lors de TÉSTEA’2023, la solution s’appuie sur l’apprentissage approfondi pour établir une relation entre la turbidité et la valeur de la matière en suspension dans l’eau. En fait, il s’agit d’un modèle de réseau neuronal convolutif (CNN) à partir d’un vaste ensemble de données comprenant :
· des mesures de turbidité,
· ph,
· température.
Mais aussi, des valeurs de matière en suspension obtenues à partir de techniques de laboratoire traditionnelles. Le CNN peut avoir des informations sur l’exactitude des données liées à la
matière en suspension, et ce, en prenant connaissance des caractéristiques complexes et non
linéaires des données
Quels avantages d’AQUAAI ?
AQUAAI, logiquement, est mise au point par Abid et Ouahrani pour répondre à une problématique. Toujours, selon les explications des deux étudiants innovateurs, la voici :
AQUAAI est avantageuse, notamment, en
· prévenant le colmatage des filtres : permettant instantanément d’éviter les obstructions prématurées des filtres, et ce, en bien calculant la concentration de la matière en suspension ;
· surveillant en temps réel et continuité de la surveillance : détectant les variations et les tendances de la qualité de l’eau ;
· optimisant les ressources en eau : la consommation d’eau est économisée et sa production optimisée ;
· prévenant l’endommagement des équipements : le bon calcul de la concentration de matières en suspension prolonge la durée de vie utile du matériel ;
· adaptable à plusieurs industries : la solution peut être élargie à tout équipement de n’importe quel secteur confronté au colmatage des filtres et à la qualité de l’eau.
AQUAAI est également, une solution de surveillance de la température, l’eau, le pH, la conductivité électrique, la turbidité et bien d’autres encore.
Colmatage des membranes de filtration d’osmose inverse : la problématique à régler
Le colmatage des membranes de filtration d’osmose inverse est un problème majeur dans le domaine du dessalement de l’eau. Il est causé par la présence de matière en suspension dans l’eau, bloquant les pores des membranes, affectant leur efficacité et durabilité. Le deep learning, a semblé indiqué par les deux solutionneurs pour y remédier. Ce qu’atteste, notamment, ces données :
- les analyses de la membrane par FTIR (spectroscopie infrarouge à transformée de Fourier) et MEB (microscopie électronique à balayage) révèlent la présence de molécules organiques et minérales de tailles allant de 1 µm à 700 µm ;
- les particules d’une taille de 13 µm représentent un volume maximal de 3,56% ;
- la mesure traditionnelle de la matière en suspension nécessite souvent des méthodes de laboratoire coûteuses et lentes.
« Par conséquent, il est essentiel de développer une approche innovante qui permette d’estimer rapidement et avec précision la valeur de la matière en suspension dans l’eau. », concluent Mohamed Riad Abid et Mohammed Ouahrani.