| Titre : | Contribution aux méthodes d'additivité de groupes pour la prédiction des propriétés d'inflammabilités des composés organiques |
| Auteurs : | Fatima Zohra Serat, Auteur ; Ali Mustapha Benkouider, Directeur de thèse |
| Type de document : | texte manuscrit |
| Editeur : | Université mustapha stambouli de Mascara:Faculté des sciences exactes, 2017 |
| ISBN/ISSN/EAN : | SE00554T |
| Format : | 236P. / couv. ill. en coul / 29 cm. |
| Accompagnement : | disque optique numérique (CD-ROM) |
| Langues: | Français |
| Résumé : |
Une connaissance détaillée et précise en matière des propriétés d’inflammabilité est nécessaire afin de maitriser les risques liés aux substances inflammables et combustibles sur les lieux de travail. Les travaux de recherche menés dans le cadre de cette thèse s’inscrivent dans la démarche de la prévention des risques chimiques, en apportant une contribution à la l’évaluation des propriétés d’inflammabilité des produits chimiques. Plusieurs techniques ont été proposées dans littérature scientifique pour estimer les propriétés d’inflammabilité des composés purs. La majorité de ces méthodes ne s’appliquent qu’à de petites familles de composés spécifiques, ce qui les rend inutilisables à des fins d’extrapolation et la plupart d’entre elles affichent des erreurs de prédiction relativement élevées. Le but de cette thèse est de proposer des nouveaux modèles permettant de prédire avec précision les propriétés d’inflammabilité des composés organiques tout en ayant un large intervalle de prédiction. Les modèles proposés ne nécessitent pas la connaissance d’autres informations autres que la structure géométrique moléculaire. Le premier chapitre de ce manuscrit est consacré dans un premier temps à la présentation des notions de base et des compréhensions théoriques sur les propriétés d’inflammabilité. Cette présentation est suivie par une revue bibliographique sur les différentes méthodes prédictives proposées dans la littérature. Ces deux parties ont permis d’orienter notre travail et de bien choisir les techniques de développement des modèles prédictifs. La dernière partie est consacrée à la description des outils de calculs numériques développés dans le cadre notre thèse. Ces derniers représentent une pièce maîtresse pour notre travail car ilsConclusion générale 132 permettent de faciliter les tâches répétitives de traitement des bases de données des composées et d’assurer une analyse efficace des résultats obtenus. Chaque propriété parmi les trois propriétés d’inflammabilité étudiées, à savoir point d’éclair, point d’auto-inflammation et limites d’inflammabilité, fait l’objet de chapitre II, III et IV, respectivement. Dans chaque chapitre, une base de données expérimentales est mise au point. Celle-ci est divisée en deux sous-ensembles ; un d’apprentissage et un autre de test en utilisant une technique de division semi-aléatoire. Dans le deuxième chapitre, deux méthodes de contributions de groupes d’ordre trois sont proposées pour la prédiction des points d’éclair des composés organiques purs. La première méthode assure la prédiction en se basant à la fois sur la température d’ébullition et la structure moléculaire. En revanche, la seconde méthode permet la prédiction du point d’éclair en se basant uniquement sur la structure moléculaire comme information d’entrée sans faire recours à d’autres propriétés physico-chimiques. Un ensemble d’apprentissage de 1328 composés appartenant à différentes familles chimiques a été utilisé dans le développement des deux méthodes proposées. Les méthodes proposées ont été testées et validées sur un autre ensemble de composés différent du précédent contenant 332 composés. Des résultats très encourageant ont été obtenus dans les deux cas de méthodes tout en affiche des erreurs de prédiction faibles aussi bien sur l’ensemble d’apprentissage que celui du test. La première méthode a affiché des prédictions plus précises que la seconde. Le troisième chapitre, quant à lui, présente une nouvelle méthode de prédiction des points d’auto-inflammation des composés organiques. La technique de contributions de groupes d’ordre trois est utilisée. La méthode proposée est simple à mettre en œuvre et nécessite uniquement la connaissance de la formule développée d’un composé donné pour l’appliquer sans faire recours à d’autres propriétés thermodynamiques. Une équation non-linéaire a été développée. La méthode a été développée en utilisant un ensemble de 1196 molécules organiques de différentes classes chimiques. Les valeurs des contributions de groupes ont été calculées à partir d’un ensemble d’apprentissage contenant 957 molécules, et la méthode proposée a été validée et testée sur un autre ensemble de molécules constitué de 239 nouvelles molécules. Le dernier chapitre est consacré pour la prédiction des limites d’inflammabilité. Une nouvelle méthode de contributions de groupes d’ordre 3 pour la prédiction des limitesConclusion générale 133 d'inflammabilité inférieures et supérieures est proposée en se basant uniquement sur la structure moléculaire. Après une analyse détaillée des données expérimentales des limites d’inflammabilité, il a été constaté que la contribution d’un groupe dans une molécule est toujours non-linéaire par rapport à ses valeurs de limites d’inflammabilité. En conséquence, une équation non linéaire est proposée permettant d’estimer à la fois les deux limites d'inflammabilité inférieure et supérieure. Deux bases de données expérimentales des limites d’inflammabilité supérieure et inférieure sont mises au point, contenant respectivement 1663 et 1411 composés appartenant aux différentes familles chimiques. Chaque banque de données est divisée en deux parties, un ensemble d’apprentissage (80% de la totalité des composées) et un autre de test (20% de la totalité des composées). Des résultats très encourageants ont été obtenus sur l’ensemble des données expérimentales d’apprentissage et de test. En outre, la méthode développée a été comparée aux autres méthodes les plus concurrentes, et a montré plus de précision, de fiabilité et de supériorité. Les résultats obtenus, dans les trois chapitres, sont très encourageants et peuvent, à notre avis, être complétés et enrichis en testant d’avantage les méthodes proposées sur des nouveaux composés. Il serait très intéressant d’exploiter d’autres techniques de modélisation telles que les réseaux de neurones et les Relations Quantitative Structure à propriété (quantitative structure-property relationship ou QSPR). |
Exemplaires (1)
| Code-barres | Cote | Support | Localisation | Section | Disponibilité |
|---|---|---|---|---|---|
| SE00554T | CH162 | Livre audio | Bibliothèque des Sciences Exactes | 6-Thèses doctorat | Consultation sur place Exclu du prêt |
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