http://dspace.univ-mascara.dz:8080/jspui/handle/123456789/12 Tue, 25 Aug 2026 23:32:19 GMT 2026-08-25T23:32:19Z http://dspace.univ-mascara.dz:8080/jspui/handle/123456789/1480 Titre: Valorisation, Traitement et Application des boues de STEP Auteur(s): BELARBI, Fatiha Ouassyla Résumé: La boue d'épuration urbaine a été collectée auprès de la station de traitement des eaux usées de la ville de Saida (Algérie). Avant utilisation, la boue d'épuration a été séchée à l'air libre pendant trois jours, puis lavée plusieurs fois et calcinée à 900°C, puis à 1000°C. L'adsorption du pesticide Lambda- Cyhalothrine et du colorant MR3X à partir de solutions aqueuses sur la boue d'épuration a été étudiée en fonction du pH, du temps de contact, de la concentration initiale en adsorbat et de la température. Les capacités d'adsorption de la Lambda-Cyhalothrine ont été respectivement de 11,62, 10,63 et 6,67 mg/g à pH = 3 et à température ambiante, pour la boue brute (S-R), S-900 et S-1000. La capacité d'adsorption a augmenté progressivement avec l'élévation de la température. Les modèles d'isothermes d'adsorption de Langmuir, Freundlich et Langmuir–Freundlich ont été appliqués pour décrire les isothermes correspondantes. L'équation de Freundlich a montré le meilleur ajustement aux données expérimentales. Les modèles cinétiques du pseudo-premier et du pseudo-deuxième ordre ont été utilisés pour décrire les cinétiques d'adsorption. Les résultats de l'étude cinétique ont montré que l'adsorption de la Lambda- Cyhalothrine et du MR3X sur les échantillons suivait le modèle du pseudo-deuxième ordre. Le pesticide commercialisé s’adsorbe mieux sur les matrices étudiées comparés au colorant MR3X qui a montré un très faible taux d’adsorption. L’utilisation des cendres de boues comme ajout au ciment portland a été bénéfique. Le ciment aux ajouts cendres de boue à 900°C a présenté une meilleure résistance à la compression. Wed, 15 Jul 2026 00:00:00 GMT http://dspace.univ-mascara.dz:8080/jspui/handle/123456789/1480 2026-07-15T00:00:00Z http://dspace.univ-mascara.dz:8080/jspui/handle/123456789/1476 Titre: Étude des propriétés structurales, texturales et application d’une argile locale modifiée pour l’élimination de composés organiques Auteur(s): HATTAB, Fatima Résumé: Ce travail présente l'étude expérimentale de la modification d'une argile locale, le kaolin de Tamazert (K), par le bromure de cétyltriméthylammonium (CTAB) pendant des durées d'exposition de 1, 3 et 7 jours. Les matériaux obtenus ont été utilisés comme adsorbants du jaune bezacryl (JB) et/ou rouge bezacryl (RB). Ces matériaux ont été caractérisés par DRX, FTIR, MEB et BET. La modification du kaolin de Tamazert par le CTAB a conduit à son intercalation et à une augmentation de l'espacement basal de 7,15 à 20,66 Å, soit un taux d'intercalation de 65,62 %. Cette modification a également induit la formation de nanotubes de kaolinite et une augmentation de la surface spécifique en atteignant 38,24 m2.g-1 pour K/CTAB 7J. L’adsorption du JB et/ou RB a été réalisée sous les conditions suivantes : rapport solide/liquide =1/g/L, pH=12, un temps de contact de 60 min. Les modèles de pseudo-second ordre et de diffusion intraparticulaire décrivent bien la cinétique d'adsorption du BJ et/ou RB. Les isothermes d'adsorption du JB ou RB sont en forme de L. Le modèle de Redlich-Petersen décrit correctement ces isothermes expérimentales avec R2 ≥ 0,97. Tandis que lors de l’adsorption compétitive des deux colorants, les isothermes sont de type S et elles dont décrites d’une manière très satisfaisante par le modèle de Freundlich étendu avec R2 ≥ 0,95. Tue, 07 Jul 2026 00:00:00 GMT http://dspace.univ-mascara.dz:8080/jspui/handle/123456789/1476 2026-07-07T00:00:00Z http://dspace.univ-mascara.dz:8080/jspui/handle/123456789/1439 Titre: Recherche des contaminants chimiques (Métaux lourds et HPA) dans des plantes médicinales et épices utilisées par la population du sud-ouest Algérien Auteur(s): MELKAOUI, Chikh Résumé: Dans cette étude, les niveaux et les évaluations des risques pour la santé de 15 éléments, à la fois essentiels et potentiellement toxiques, ont été déterminés dans 9 plantes médicinales collectées dans leur environnement naturel des régions sahariennes algériennes. De plus, 9 métaux lourds ont été analysés dans 5 épices collectées dans trois régions différentes du sud-ouest de l'Algérie (Naâma, Béchar et Adrar). Les concentrations des éléments ont été mesurées à l’aide de la spectrométrie d’émission optique à plasma induit (ICP-OES) après une digestion acide (69 % HNO₃ et 30 % H₂O₂) dans des conditions optimisées, ainsi que par spectrométrie de fluorescence des rayons X (XRF). L’analyse des tests enrichis et des matériaux de référence a montré une excellente linéarité des courbes d’étalonnage, avec des coefficients de corrélation (R²) allant de 0,9994 à 0,9999. Les pourcentages de récupération calculés pour la méthode de digestion des échantillons de plantes médicinales se situaient entre 84 % et 106 %, ce qui est conforme aux normes acceptables pour tous les métaux, indiquant l’efficacité de la méthode optimisée. Les niveaux de concentration des métaux lourds obtenus étaient inférieurs aux valeurs journalières recommandées par les directives de la FAO/OMS (2015). Cependant, toutes les valeurs du quotient de danger (HQ) calculées pour les trois sites étaient inférieures à la limite permise (1,0), indiquant l’absence de risque significatif pour la santé non cancérigène lié à la consommation des épices et des plantes médicinales des zones étudiées. Mon, 04 May 2026 00:00:00 GMT http://dspace.univ-mascara.dz:8080/jspui/handle/123456789/1439 2026-05-04T00:00:00Z http://dspace.univ-mascara.dz:8080/jspui/handle/123456789/1354 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. 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. 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. 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. Sun, 07 Dec 2025 00:00:00 GMT http://dspace.univ-mascara.dz:8080/jspui/handle/123456789/1354 2025-12-07T00:00:00Z