Journal de la science de l'énergie nucléaire et de la technologie de production d'électricité

Architectures et utilisations des réseaux neuronaux artificiels dans l'ingénierie des ressources en eau : infrastructures et applications

P Anandan, S Kirubakaran, M.Roshni Thanka , N Geethanjali, Amit Kumar et Sivakumar Ponnusamy

Dans le monde d'aujourd'hui, le contrôle de l'eau potable est une préoccupation majeure. Quelques-uns des facteurs essentiels dans l'évaluation des paramètres des eaux souterraines sont la concentration en oxygène (DO), la demande biologique en oxygène (DBO), le pH, les coliformes totaux (TCO) et les températures (Temp). Dans la rivière Siruvani, territoire de Pondichéry, dans le sud de l'Inde, notre objectif est vraiment de prédire ces caractéristiques. Une approche informatique utile pour simuler des connexions complexes entre différentes données est en effet le réseau neuronal convolutionnel. Le réseau ANN est formé à l'aide d'informations de 2019 à 2021, et la prévision de la pollution de l'eau a été réalisée pour l'année 2020. Les résultats sont conformes à l'indice de qualité de l'eau (WQI), qui est établi en Inde depuis longtemps. Cette méthode ANN est une technique réaliste et facile à utiliser pour évaluer la qualité de l'eau de la rivière.