Contribution à l'étude de la corrotion bacterinne et de la détermination des bactéries sulfator-reductrices (BSR)au niveau du champ pétrolier de hasi-Messaoud / Amina Bouhouia

Public ISBD Titre : Contribution à l'étude de la corrotion bacterinne et de la détermination des bactéries sulfator-reductrices (BSR)au niveau du champ pétrolier de hasi-Messaoud Type de document : texte manuscrit Auteurs : Amina Bouhouia, Auteur ; Fatima Zahra Lahreche, Auteur ; Hamida Maallem, Directeur de thèse ; Mahmoud Ferhat, Directeur de thèse Editeur : Laghouat : Université Amar Telidji - Département de biologie Année de publication : 2006 Importance : 63 p. Format : 30 cm. Note générale : Option : Génie biologique Langues : Français (fre) Mots-clés : Bicirrossion  Bactéries sulfatoréductrices  eaux d'injection  champ pétrolier note de thèses : Mémoire d'ingénieur d'état en sciences biologiques Contribution à l'étude de la corrotion bacterinne et de la détermination des bactéries sulfator-reductrices (BSR)au niveau du champ pétrolier de hasi-Messaoud [texte manuscrit] / Amina Bouhouia, Auteur ; Fatima Zahra Lahreche, Auteur ; Hamida Maallem, Directeur de thèse ; Mahmoud Ferhat, Directeur de thèse . - Laghouat : Université Amar Telidji - Département de biologie, 2006 . - 63 p. ; 30 cm. Option : Génie biologique Langues : Français (fre) Mots-clés : Bicirrossion  Bactéries sulfatoréductrices  eaux d'injection  champ pétrolier note de thèses : Mémoire d'ingénieur d'état en sciences biologiques

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Étude de la cinétique de biodégradation de Phénol sous différentes conditions physicochimiques / Fatima Zahra Lahreche

Public ISBD Titre : Étude de la cinétique de biodégradation de Phénol sous différentes conditions physicochimiques Type de document : texte manuscrit Auteurs : Fatima Zahra Lahreche, Auteur ; Sarah Zeghoudi, Auteur ; Farouk Benaceur, Directeur de thèse Editeur : Laghouat : Université Amar Telidji - Département de biologie Année de publication : 2020 Importance : 38 p. Format : 30 cm. Accompagnement : 1 disque optique numérique (CD-ROM) Note générale : Option : Microbiologie appliquée Langues : Français (fre) Mots-clés : Phénol  Sol  Cinétique  Dégradation  Biodégradation  Polluants organiques Résumé : Ce travail s’inscrit dans le cadre de la dégradation des polluants. Il a pour but d’étudier et d’évaluer les conditions physico-chimiques optimales. Pour cette étude, le phénol à été choisi comme polluant organique modèle. Nous avions donc deux objectifs à atteindre. Premièrement, il s’agissait de sélectionner les souches capables de dégrader le phénol d’une part et d’étudier la cinétique la biodégradation, d’une autre part. Dans un premier temps, nous avons isolés des bactéries à partir d’un échantillon du sol contaminé par les dérivés pétrolier, le sol est prélevé au niveau d’un fourrage de la zone Hassi Messaoud de la Wilaya d’Ouaregla. Des isolats bactériens ont été obtenus à partir d’un repiquage successif sur milieu Luria-Bertani, après purification, et la réalisation de test de la biodégradabilité, plusieurs souches sont capables d’utiliser le phénol comme seul source de carbone pour leurs croissances. Cinétiquement les résultats obtenus on permit de montrer que le phénol est dégradé complètement au bous de 24 heurs aux concentrations allant jusqu'à 1000 mg/L, à PH optimale de milieu est de l’ordre de 7 et de température de 37°c, sous l’effet d’agitation 250 rmp. note de thèses : Mémoire de master en sciences biologiques Étude de la cinétique de biodégradation de Phénol sous différentes conditions physicochimiques [texte manuscrit] / Fatima Zahra Lahreche, Auteur ; Sarah Zeghoudi, Auteur ; Farouk Benaceur, Directeur de thèse . - Laghouat : Université Amar Telidji - Département de biologie, 2020 . - 38 p. ; 30 cm. + 1 disque optique numérique (CD-ROM). Option : Microbiologie appliquée Langues : Français (fre) Mots-clés : Phénol  Sol  Cinétique  Dégradation  Biodégradation  Polluants organiques Résumé : Ce travail s’inscrit dans le cadre de la dégradation des polluants. Il a pour but d’étudier et d’évaluer les conditions physico-chimiques optimales. Pour cette étude, le phénol à été choisi comme polluant organique modèle. Nous avions donc deux objectifs à atteindre. Premièrement, il s’agissait de sélectionner les souches capables de dégrader le phénol d’une part et d’étudier la cinétique la biodégradation, d’une autre part. Dans un premier temps, nous avons isolés des bactéries à partir d’un échantillon du sol contaminé par les dérivés pétrolier, le sol est prélevé au niveau d’un fourrage de la zone Hassi Messaoud de la Wilaya d’Ouaregla. Des isolats bactériens ont été obtenus à partir d’un repiquage successif sur milieu Luria-Bertani, après purification, et la réalisation de test de la biodégradabilité, plusieurs souches sont capables d’utiliser le phénol comme seul source de carbone pour leurs croissances. Cinétiquement les résultats obtenus on permit de montrer que le phénol est dégradé complètement au bous de 24 heurs aux concentrations allant jusqu'à 1000 mg/L, à PH optimale de milieu est de l’ordre de 7 et de température de 37°c, sous l’effet d’agitation 250 rmp. note de thèses : Mémoire de master en sciences biologiques

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IOT based smart irrigation management system / Nour El Houda Djekidel

Public ISBD Titre : IOT based smart irrigation management system Type de document : document multimédia Auteurs : Nour El Houda Djekidel, Auteur ; Fatima Zahra Lahreche, Auteur ; Lakhdar Kamel Oulad Djedid, Directeur de thèse Editeur : Laghouat : Université Amar Telidji - Département d'informatique Année de publication : 2026 Importance : 65 p. Accompagnement : 1 disque optique numérique (CD-ROM) Note générale : Option : Networks, distributed systems and applications Langues : Anglais (eng) Mots-clés : Smart irrigation  AIoT  XGBoost  Hybrid Edge–Cloud  Concept drift  Precision agriculture  Water management Résumé : The agricultural sector faces increasing challenges due to water scarcity and the inefficiency of traditional irrigation systems, which rely on fixed thresholds rather than accurate environmental data, leading to water wastage and suboptimal crop yields. To address these issues, this study proposes an adaptive hybrid Edge--Cloud AIoT smart irrigation system integrating ESP32-based IoT sensors with ML real-time irrigation decisions. A comparative evaluation of six classification models was conducted, with XGBoost identified as the optimal model achieving an F1 score of 0.896 (∼89.7%) prediction accuracy across three irrigation demand classes. The system features a dynamic routing mechanism with an adaptive confidence threshold (automatically updated from a sliding window of the last 20 predictions using mean and standard deviation statistics) that assigns high-confidence tasks to a lightweight edge rule engine while escalating complex cases to the cloud-based model. The system processes approximately 26--30% of requests locally at the edge layer, reducing cloud dependency and inference latency. An adaptive concept drift detection module further triggers autonomous background retraining to maintain long-term system robustness. note de thèses : Mémoire de master en informatique IOT based smart irrigation management system [document multimédia] / Nour El Houda Djekidel, Auteur ; Fatima Zahra Lahreche, Auteur ; Lakhdar Kamel Oulad Djedid, Directeur de thèse . - Laghouat : Université Amar Telidji - Département d'informatique, 2026 . - 65 p. + 1 disque optique numérique (CD-ROM). Option : Networks, distributed systems and applications Langues : Anglais (eng) Mots-clés : Smart irrigation  AIoT  XGBoost  Hybrid Edge–Cloud  Concept drift  Precision agriculture  Water management Résumé : The agricultural sector faces increasing challenges due to water scarcity and the inefficiency of traditional irrigation systems, which rely on fixed thresholds rather than accurate environmental data, leading to water wastage and suboptimal crop yields. To address these issues, this study proposes an adaptive hybrid Edge--Cloud AIoT smart irrigation system integrating ESP32-based IoT sensors with ML real-time irrigation decisions. A comparative evaluation of six classification models was conducted, with XGBoost identified as the optimal model achieving an F1 score of 0.896 (∼89.7%) prediction accuracy across three irrigation demand classes. The system features a dynamic routing mechanism with an adaptive confidence threshold (automatically updated from a sliding window of the last 20 predictions using mean and standard deviation statistics) that assigns high-confidence tasks to a lightweight edge rule engine while escalating complex cases to the cloud-based model. The system processes approximately 26--30% of requests locally at the edge layer, reducing cloud dependency and inference latency. An adaptive concept drift detection module further triggers autonomous background retraining to maintain long-term system robustness. note de thèses : Mémoire de master en informatique

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