Modélisation de réacteurs discontinus à l'aide de réseaux neuronaux

The aim of this article is to study the interest of multi-layer connectionist networks for the simulation of the dynamic behaviour of intermittent reactors such as chemical reactors, bioreactors... The data bases used for the connectionist network training, consistof two types of data : (1) command parameters such as the temperature profile fixed within the envelop and (2) the observations on the state of the reaction on different levels of progress, especially the initial conditions. Several connectionist network architectures have been studied but particular attention has been paid to the recurrent multi-layered networks. / Le but de l'article est d'étudier l'intérêt des réseaux connexionnistes multi-couches pour la simulation du comportement dynamique de réacteurs discontinus tels que des réacteurs chimiques, des bioréacteurs... .Les bases de données utilisées pour l'entraînement des réseaux connexionnistes comprennent deux types de donnée : (1) des paramètres de commande tels que le profil de température imposé dans l'enveloppe et (2) des observations sur l'état de la réaction à différents niveaux d'avancement, notamment les conditions initiales. Plusieurs architectures de réseaux connexionnistes ont été étudiées mais une attention particulière a été portée aux réseaux multi-couches récurrents.