Abstract

La mise en place d’une stratégie de gestion patrimoniale d’un réseau d’alimentation en eau potable requiert des outils d’aide à la décision en matière de réhabilitation des infrastructures. La modélisation du risque de rupture des canalisations occupe à cet égard un rôle privilégié, les principaux indicateurs de performance nécessitant la connaissance et la prévision, du taux de rupture à l’échelle de la canalisation. L’objecte de cette recherche de développer un outil d’aide à la décision qui intègre la défaillance du réseau d\'eau et la modélisation des risques pour examiner l\'état de la conduite et sa défaillance. Ce projet de fin d’étude caractérise la détérioration structurelle et les taux de défaillance à l\'aide de diverses techniques statistiques et d\'applications d\'apprentissage (Artificial neural network : ANN) pour prévoir et modéliser le risque de défaillance des conduites de distribution d’eau potable.
Mots-clés : Techniques statistiques et les applications d\'apprentissage, Artificial neural network, les taux de défaillance, la défaillance du réseau d\'eau

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Item Type:	Master
Divisions:
ePrint ID:	4217
Date Deposited:	2023-06-12
Further Information:	Google Scholar
URI:	https://www.univ-soukahras.dz/en/publication/article/4217

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