Sa thèse, qui associe l'Université Paris-Est Créteil et la Direction Innovation du SIAAP, s'intéresse à la prévision en temps réel de la qualité des eaux usées à horizon 6 heures. Ce projet s'inscrit dans le cadre du programme de recherche Mocopée.
Concrètement, le premier objectif de cette thèse est de construire un modèle statistique pour prédire les dynamiques à court terme observées sur les débits et la qualité de l’eau usée en entrée de l’usine de Seine aval, à partir des mesures effectuées précédemment. Le second objectif concerne la modélisation statistique des données de débit et de qualité en entrée de l’usine de Seine Aval, mais cette fois-ci à l’aide de données similaires recueillies en des points amont dans le réseau d’assainissement du SIAAP, le but étant d’améliorer la précision du modèle précédent avec des données supplémentaires.
Innocentia étudie actuellement des modèles vectoriels tenant compte de la corrélation entre les variables, pour développer un modèle plus précis qui sera par la suite comparé à des modèles de réseaux de neurones récurrents. Le modèle final servira à développer un outil d'aide à la décision pour permettre aux opérateurs de l'usine Seine aval de prédire les charges en entrée d'usine à l'échelle de quelques heures, pour optimiser le traitement des eaux usées.
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