DÉVELOPPEMENT D’UNE STRATÉGIE DE MAINTENANCE PRÉDICTIVE BASÉE SUR L’ANALYSE DE LA CORROSION DANS LES ÉQUIPEMENTS INDUSTRIELS SENSIBLES
| dc.contributor.author | DJENOUHAT Mouna | |
| dc.contributor.author | SAKSI Ouarda | |
| dc.contributor.author | AYAD Amar (Encadrant) | |
| dc.date.accessioned | 2025-11-17T12:19:34Z | |
| dc.date.available | 2025-11-17T12:19:34Z | |
| dc.date.issued | 2025 | |
| dc.description.abstract | 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. | |
| dc.identifier.uri | http://dspace.ensti-annaba.dz:4000/handle/123456789/906 | |
| dc.language.iso | fr | |
| dc.publisher | ECOLE NATIONALE SUPERIEURE DE TECHNOLOGIE ET D’INGENIERIE – ANNABA | |
| dc.subject | Maintenance Prédictive | |
| dc.subject | Corrosion | |
| dc.subject | Apprentissage Automatique | |
| dc.subject | Régression Ridge | |
| dc.title | DÉVELOPPEMENT D’UNE STRATÉGIE DE MAINTENANCE PRÉDICTIVE BASÉE SUR L’ANALYSE DE LA CORROSION DANS LES ÉQUIPEMENTS INDUSTRIELS SENSIBLES | |
| dc.type | Thesis |