Modélisation Neuronale et à base d’Inférence Floue des Sous Pressions du système d’auscultations (piézomètres) d’un Barrage en BCR -cas du barrage Koudiet Acerdoun, BOUIRA, ALGERIE-

Abstract

La stabilité des barrages qu’ils soient en matériaux locaux ou rigides est menacée par pas mal des facteurs, dont les plus pertinent pour ce péril, sont les fuites qui se manifestent à travers le corps du barrage au tans que la digue est en matériau meubles, et par les sous pressions pour les assises rocheuses(barrages rigides). Pour lutter contre ces infiltrations au système de contrôle qui est implanté dans l’ouvrage (digue, rive droite et gauche et le lit de l’oued à l’aval), afin d’assurer le suivi et l’évaluation des situations pour ne pas atteindre les états critiques, ce système est constitué dans sa major partie des piézomètres, dont en leurs rapprochent l’impossibilité de leur réimplantation en cas de défaillance, ainsi la non-linéarité et l’inexistence d’une relation analytique qui liée les fuites au niveau d’eau dans la retenue C’est dans cette perspective que ce mémoire se focalise sur l’utilisation de l’intelligence artificielle dans le barrage du Koudiet Acerdoun Wilaya de Bouira, en premier lieu un modèle de RNA du type perceptron-multicouche, constitué d’une seule couche cachée et quinze neurones, a fait preuve d’une satisfaction par un coefficient de corrélation R2 variée entre 0 .72 et 0.99, un deuxième modèle basé sur la logique floue a abouti à une performance générale caractérisée par une corrélation de l’ordre 0.80