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    <title>DSpace Collection:</title>
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    <dc:date>2026-03-04T00:31:26Z</dc:date>
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  <item rdf:about="http://dspace.univ-mascara.dz:8080/jspui/handle/123456789/1354">
    <title>Développement de modèles prédictives pour la détermination des propriétés de transport des liquides ioniques</title>
    <link>http://dspace.univ-mascara.dz:8080/jspui/handle/123456789/1354</link>
    <description>Titre: Développement de modèles prédictives pour la détermination des propriétés de transport des liquides ioniques
Auteur(s): ZEBIDA, Mohammed Amine
Résumé: Ce travail de thèse explore la prédiction des propriétés de transport des liquides ioniques, des composés constitués d’ions aux propriétés uniques comme la stabilité thermique, la non-volatilité et une grande modularité. Ces caractéristiques rendent les LI précieux pour des applications en électrochimie, catalyse ou gestion thermique, mais leurs interactions complexes compliquent la prédiction de propriétés telles que la conductivité électrique, la conductivité thermique et la viscosité. Face aux limites des méthodes expérimentales, coûteuses et lentes, cette recherche s’appuie sur l’intelligence artificielle (IA) et l’apprentissage automatique pour développer des modèles prédictifs précis, en exploitant des bases de données riches et des algorithmes avancés.&#xD;
La méthodologie repose sur la constitution de bases de données soigneusement sélectionnées, regroupant des milliers de points de mesure pour diverses familles de LI. Chaque jeu de données a fait l’objet d’une révision rigoureuse prenant en compte les incertitudes et les conditions expérimentales (température, pression) afin d’assurer la fiabilité des modèles. Les structures moléculaires sont décrites via des approches comme les contributions de groupes (GC), qui fragmentent les molécules en unités chimiques, et les relations quantitatives structure-propriété (QSPR), qui utilisent des descripteurs pour quantifier les caractéristiques moléculaires. Ces données alimentent des algorithmes d’apprentissage automatique, notamment XGBoost, Random Forest, Support Vector Machine (SVM) et Deep Neural Networks (DNN). Ces outils modélisent les liens entre structures chimiques et propriétés de transport, offrant à la fois précision et interprétabilité, et surpassant souvent les approches traditionnelles.&#xD;
Pour la conductivité électrique, les résultats démontrent que les modèles DNN et SVM atteignent des précisions proches des incertitudes expérimentales, avec des erreurs relatives moyennes souvent inférieures à 3 % et des coefficients R² avoisinant 0,99. Pour la conductivité thermique, les approches QSPR-XGBoost et QSPR-SVM se distinguent (ERAM ≈ 0,52 %, R² ≈ 0,9981), tandis que pour la viscosité, le DNN couplé aux QSPR obtient une erreur moyenne de l’ordre de 2,7 %. Les modèles ont été rigoureusement validés par des techniques de validation croisée et externe.&#xD;
Cette thèse propose des outils prédictifs robustes pour la conception rationnelle des liquides ioniques, réduisant la dépendance aux mesures expérimentales. Les perspectives incluent l’élargissement des bases de données aux familles peu représentées (anions rares, nouveaux cations), l’extension à d’autres propriétés émergentes et le développement de modèles hybrides combinant l’intelligence artificielle et simulations atomistiques pour accroître encore la précision et la portée des prévisions.</description>
    <dc:date>2025-12-07T00:00:00Z</dc:date>
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  <item rdf:about="http://dspace.univ-mascara.dz:8080/jspui/handle/123456789/1346">
    <title>Development of Predictive Models for the viscosity of  organic compounds vapours and liquids</title>
    <link>http://dspace.univ-mascara.dz:8080/jspui/handle/123456789/1346</link>
    <description>Titre: Development of Predictive Models for the viscosity of  organic compounds vapours and liquids
Auteur(s): Boualem, Affaf Djihed
Résumé: The viscosity of organic compounds is an important transfer property and one of the basic thermodynamic properties required in the calculation of hydro-machines, heat transfer, mass transfer, and in methods for analysing, calculating, and sizing chemical processes.&#xD;
Consequently, due to the importance of reliable information on the viscosity data of organic compounds, many researchers have worked on this property. The literature on the viscosity of organic compounds is therefore quite extensive. Numerous attempts have been made to develop models for estimating viscosity as a function of temperature, pressure, and molecular structure.&#xD;
Dans le cadre de cette thèse nous étudierons l&amp;#39;évolution de la viscosité des vapeurs et des liquides des composés organiques en fonction de la température. Les données expérimentales de la viscosité des composés organiques sont classées, évaluées et étudiées. Des modèles basés sur l&amp;#39;approche d&amp;#39;équations d&amp;#39;états et des contributions des groupes sont proposés  afin de prédire la viscosité des vapeurs et liquides des composés organiques en fonction de la température.</description>
    <dc:date>2025-11-30T00:00:00Z</dc:date>
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  <item rdf:about="http://dspace.univ-mascara.dz:8080/jspui/handle/123456789/1338">
    <title>Etude des complexes d’inclusion à l’état  solide</title>
    <link>http://dspace.univ-mascara.dz:8080/jspui/handle/123456789/1338</link>
    <description>Titre: Etude des complexes d’inclusion à l’état  solide
Auteur(s): CHATER, Fatima Zohra
Résumé: Les anesthésiques locaux (ALs) sont largement utilisés en pratique médicale, mais leur efficacité et leur stabilité peuvent être améliorées grâce à la complexation moléculaire avec  les  cyclodextrines  (CDs).  La  bêta-cyclodextrine  (βCD),  notamment l’hydroxypropyl-β-cyclodextrine (HPβCD), est connue pour sa capacité à former des complexes  d’inclusion,  améliorant  ainsi  la  solubilité  et  la  biodisponibilité  des médicaments.  Cette  étude  explore  les  interactions  moléculaires  entre  deux cyclodextrines et trois ALs la tétracaïne (TC), le chlorhydrate de tétracaïne (TC,HCl) et le  chlorhydrate  de  procaïne  (PC,HCl)  en  utilisant  des  techniques  analytiques complémentaires. Puisque ces médicaments complexés peuvent être administrés sous &#xD;
forme d’injection liquide ou de pâte solide, et afin de bien comprendre le comportement de la complexation, des analyses ont été menées à la fois à l’état liquide (solution aqueuse) et à l’état solide. Des techniques telles que la spectroscopie UV-Visible (UV- Vis) et la calorimétrie de titration isotherme (ITC) en solution aqueuse, ainsi que la calorimétrie différentielle à balayage (DSC) et la spectroscopie infrarouge à transformée &#xD;
de Fourier (FT-IR) à l’état solide, ont été utilisées. Les méthodes UV-Vis et ITC ont donné des résultats comparables concernant les constantes de formation des complexes pour TC,HCl et PC,HCl, mais ont semblé diverger dans le cas de la tétracaïne basique. &#xD;
Les données ITC ont montré que le modèle à un site convenait bien au complexe TC,HCl/βCD et modérément au complexe PC,HCl/βCD, mais n'était pas adapté à la tétracaïne basique. Le processus de liaison de la βCD avec les médicaments sous forme chlorhydrate en solution liquide est exothermique, contrôlé par l'enthalpie et dirigé par l'entropie,  puisque  les  valeurs  des  enthalpies  de  liaison  correspondantes  ∆H  sont négatives,  et  nettement  inférieures  à  celles  des  termes  T∆S  à  298,15  K.  La caractérisation à l’état solide des complexes ALs/βCD par les méthodes DSC et FT-IR a montré que la complexation des ALs sous forme chlorhydrate dans la cavité de la βCD et HPβCD se produisait aussi bien lors du mélange physique que de la préparation par malaxage. L’analyse des spectres IR a suggéré que l’inclusion des médicaments sous &#xD;
forme chlorhydrate dans la cavité des CD n’est pas exclusivement due à un effet hydrophobe, ce qui expliquerait probablement le comportement divergent observé 161162 dans   les expériences ITC avec la tétracaïne basique. Les résultats IR ont soutenu et  complété les conclusions tirées de l’étude à l’état liquide.</description>
    <dc:date>2025-11-18T00:00:00Z</dc:date>
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  <item rdf:about="http://dspace.univ-mascara.dz:8080/jspui/handle/123456789/1333">
    <title>Utilisation des matériaux microporeux pour la dépollution</title>
    <link>http://dspace.univ-mascara.dz:8080/jspui/handle/123456789/1333</link>
    <description>Titre: Utilisation des matériaux microporeux pour la dépollution
Auteur(s): Saidi, Mokhtar
Résumé: L’adsorption est une méthode simple et efficace pour éliminer les ions métalliques lourds ainsi que les colorants anioniques et cationiques des solutions aqueuses et des eaux usées. &#xD;
Cette étude porte sur l’adsorption d’un colorant cationique, le violet de  cristal (CV), en utilisant des matériaux naturels à faible coût : la diatomite et la bentonite (maghnite). La diatomite a été prélevée du gisement de Sig, dans l’ouest de l’Algérie, et traitée avec une solution  de  HCl  1M,  tandis  que  la  maghnite  a  été  obtenue  du  gisement  de  Hammam Boughrara à Maghnia (Tlemcen) et traitée avec H₂SO₄. Les adsorbants bruts et traités ont été caractérisés à l’aide de différentes techniques physico-chimiques, notamment la diffraction &#xD;
des rayons X (XRD), la fluorescence des rayons X (XRF), l’analyse thermogravimétrique (TGA),  la  microscopie  électronique  à  balayage  (SEM),  la  spectroscopie  infrarouge  à transformée de Fourier (FT-IR) et la détermination du pH au point de charge nulle (pHₚzc).&#xD;
Le processus d’adsorption a été étudié en fonction de divers paramètres expérimentaux, notamment la concentration initiale du colorant, la dose d’adsorbant, le pH initial et le temps d’agitation. La capacité d’adsorption maximale (Qₘ) pour le violet de cristal a été de 82,0 mg·g⁻¹ pour la diatomite traitée et de 75,0 mg·g⁻¹ pour la diatomite brute. Pour la maghnite, les capacités maximales d’adsorption étaient de 256 mg·g⁻¹ pour l’échantillon traité et de 246 mg·g⁻¹ pour l’échantillon brut. L’équilibre a été atteint en 80 minutes pour la diatomite et en 30 minutes pour la maghnite, que les adsorbants soient bruts ou traités.&#xD;
Les  cinétiques  d’adsorption  ont  suivi  le  modèle  du  pseudo-second  ordre  avec  des coefficients de corrélation élevés (R² = 0,998 pour la diatomite traitée, R² = 0,999 pour la diatomite brute, et R² = 1 pour la maghnite brute et traitée). Les données des isothermes sont mieux  décrites  par  le  modèle  de  Langmuir,  indiquant  une  adsorption  en  monocouche. &#xD;
L’adsorption optimale a eu lieu à un pH de 8 pour la diatomite traitée, un pH de 10 pour la diatomite brute, et un pH de 3 pour la maghnite brute et traitée.&#xD;
Ces résultats montrent que la diatomite et la maghnite sont des adsorbants efficaces et peu coûteux  pour  l’élimination  des  colorants  cationiques  des  solutions  aqueuses,  avec  des performances significativement améliorées grâce au traitement chimique.</description>
    <dc:date>2025-11-17T00:00:00Z</dc:date>
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