Browsing by Author "SAKSI Ouarda"

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    DÉVELOPPEMENT D’UNE STRATÉGIE DE MAINTENANCE PRÉDICTIVE BASÉE SUR L’ANALYSE DE LA CORROSION DANS LES ÉQUIPEMENTS INDUSTRIELS SENSIBLES
    (ECOLE NATIONALE SUPERIEURE DE TECHNOLOGIE ET D’INGENIERIE – ANNABA, 2025) DJENOUHAT Mouna; SAKSI Ouarda; AYAD Amar (Encadrant)
    Ce mémoire aborde le problème critique de la corrosion dans les équipements industriels sensibles, une cause majeure de défaillances coûteuses et de risques opérationnels. L'objectif est de développer une stratégie de maintenance rédictive pour anticiper ces dégradations en s'appuyant sur l'IA. Pour ce faire, une approche basée sur l'apprentissage automatique a été mise en oeuvre. Un modèle de régression Ridge a été entraîné pour prédire la vitesse de corrosion à artir de paramètres électrochimiques et physiques clés. Les résultats sont très concluants, le modèle affichant une haute précision prédictive. Ce travail démontre la faisabilité d'utiliser l'analyse de données pour anticiper l'usure par corrosion. Il onstitue ainsi un outil d'aide à la décision fondamental pour transiter d'une maintenance corrective vers une approche proactive et optimisée, améliorant la fiabilité et la sécurité des installations.
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    SYSTÈME INTELLIGENT DE DÉTECTION ET CLASSIFICATION DE LA CORROSION VIA L'IA
    (ECOLE NATIONALE SUPERIEURE DE TECHNOLOGIE ET D’INGENIERIE – ANNABA, 2025) DJENOUHAT Mouna; SAKSI Ouarda; AYAD Amar (Encadrant)
    Ce mémoire traite du phénomène de la corrosion dans le secteur industriel en proposant un mécanisme intelligent pour automatiser sa surveillance. Face aux contraintes des approches manuelles, caractérisées par leur lenteur et subjectivité, nous avons développé une solution logicielle complète. L'outil développé, basé sur l'utilisation de la bibliothèque OpenCV pour le traitement d'image et un modèle de classification par apprentissage automatique (Random Forest) pour la classification, est capable de détecter la corrosion, d'évaluer son aspect et, surtout, de la classer en fonction des degrés de gravité définis par la norme internationale ISO 12944-2. Les résultats des essais révèlent une précision de lassification à 94 %, offrant donc une alternative rapide, objective et qui répond à la norme. Notre projet fournit aux ingénieurs un outil efficace d'aide à la décision pour planifier les opérations de maintenance. Il représente une avancée significative vers une maintenance prédictive, visant à améliorer la sécurité, la fiabilité et la durabilité des infrastructures industrielles.