APPLICATION DES RESEAUX DE NEURONES POUR PREDIRE LE RENDEMENT DE L’EXTRACTION LIQUIDE- LIQUIDE DU PHENOL
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Date
2008
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Abstract
Le phénol et ses dérivées sont des substances toxiques,présentes dans les eaux
industrielles provenant de la fabrication de la peinture,du papier,des plastiques,de la
pétrochimie et de la transformation des bois.
Des chercheurs se sont focalisés sur l’étude de la récupération du phénol et de ses
dérivées à partir des solutions aqueuses par plusieurs techniques.
La technique utilisée dans ce travail est l’extraction liquide-liquide, technique
courante de l’industrie chimique qui est basée sur le transfert de matière entre deux
liquides non ou partiellement miscibles. Cette technique est considérée comme une
solution adéquate pour l’élimination des substances organiques.
Dans la première partie, consacrée à l’optimisation du procédé de l’extraction
liquide-liquide, nous avons évalué les valeurs des facteurs influençant sur cette technique,
à savoir la concentration de l’extractant (Tributyl de phosphate), le rapport de la phase
organique sur la phase aqueuse (O/A) , le temps d’agitation,la vitesse d’agitation et le pH
de la solution aqueuse,donnant un meilleur rendement d’extraction du phénol.
Ensuite, on passe à la deuxième étape complémentaire qui est la désextraction.
Cette étape consiste à régénérer la phase organique afin de la débarrasser totalement ou
partiellement du phénol.
Nous avons étudié l’évolution du rendement de la désextraction en fonction des
paramètres suivants :
• Le rapport de la phase organique sur la phase aqueuse.
• Le temps d’agitation.
• La vitesse d’agitation.
• La concentration de la soude NaOH en phase aqueuse.
La deuxième partie consiste à élaborer un modèle physico-chimique pour
représenter les équilibres à l’interface liquide- liquide. Ce modèle nous a permis de
conclure que la valeur du coefficient du partage physique est plus faible devant celle du
coefficient du partage chimique (le phénomène de diffusion du phénol en phase
organique reste un phénomène négligeable devant l’extraction par l’extractant).
Et enfin pour mieux prédire le rendement de l’extraction liquide-liquide, nous
avons appliqué un modèle de réseaux de neurones appelé le Perceptron Multi Couches
(PMC) capable de modéliser la fonction non linéaire du rendement de l’extraction
liquide -liquide et de régénération du solvant.