The present Note proposes a learning classification methodology to identify functional states on a coagulation process involved in drinking water treatment. In this work, we chose to carry out the supervised control of this process while using the LAMDA (Learning Algorithm for Multivariate Data Analysis) classification technique. The LAMDA classification technique proposes the interactive participation of the expert operator during the learning phase and in the optimisation of the classification. In this work, all information stemming from the environment process as well as expert knowledge has been aggregated and exploited. The application chosen for state identification is the Rocade drinking water treatment plant located at Marrakech, Morocco.
Le travail présenté propose une méthodologie de classification par apprentissage qui permet l'identification des états fonctionnels sur une unité de coagulation impliquée dans le traitement d'eau potable. Nous avons choisi de réaliser la conduite supervisée de ce procédé en utilisant la méthode de classification LAMDA (Learning Algorithm for Multivariate Data Analysis). La technique de classification LAMDA permet une interaction directe de l'expert durant la phase d'apprentissage et d'optimisation de la classification. Dans ce travail, toutes les informations provenant du procédé lui même et de son environnement ainsi que les connaissances de l'expert ont été exploitées et agrégées. Le site d'application choisi pour l'identification des états fonctionnels est la station de traitement d'eau potable Rocade de Marrakech, Maroc.
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Mots-clés : Classification, Apprentissage, Reconnaissance de forme, Logique floue, Traitement d'eau potable, LAMDA
Bouchra Lamrini 1; Marie-Véronique Le Lann 2, 3; Ahmed Benhammou 1; El Khadir Lakhal 1
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Bouchra Lamrini; Marie-Véronique Le Lann; Ahmed Benhammou; El Khadir Lakhal. Detection of functional states by the ‘LAMDA’ classification technique: application to a coagulation process in drinking water treatment. Comptes Rendus. Physique, Multi-Conjugate Adaptive Optics for very large telescopes, Volume 6 (2005) no. 10, pp. 1161-1168. doi : 10.1016/j.crhy.2005.11.017. https://comptes-rendus.academie-sciences.fr/physique/articles/10.1016/j.crhy.2005.11.017/
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