ANALYSE DE SENSIBILITE D’UN MODEL DE CHELATION DE FER APPLIQUÉE Á UNE SOUCHE PHYTOBÉNÉFIQUE DE PSEUDOMONAS FLUORESCENS


BERDJA Rafik, ABDERRAHMANE Omar, BENCHABANE Messaoud et AMMAD Faiza

Résumé

Description du sujet : L’analyse de la sensibilité locale (SA) a pour but d’orienter les recherches en mettant l’accent sur les paramètres qui contribuent le plus à la propagation de l’incertitude.

Objectifs : Le but de la présente étude est d’évaluer un modèle basé sur une description phénoménologique quantifiée du niveau de population et de dynamique des ressources (fer) en termes de sa capacité à capturer des caractéristiques de croissance typiques et identifier les facteurs clés (entrées du modèle) qui contribuent le plus à la variation des sorties du modèle.

Méthodes : Une analyse de sensibilité variant un facteur à la fois ainsi que le calcul des sensibilités locales logarithmiques utilisant un ensemble de 10.000 vecteurs aléatoires dans lesquels chaque paramètres respectif du model est échantillonnée indépendamment ont été effectué afin de classer les sensibilités des paramètres par rapport aux variables d’états du modèle étudié.

Résultats : Les résultats de l’analyse de sensibilité ont permis de capturer les caractéristiques cinétiques essentielles de toutes les variables d’état (correspondance numérique et conceptuelle), ainsi qu’elle a permis de classer les paramètres du modèle en fonction de leur importance relative sur le modèle.

Conclusion : Les résultats de l’analyse de sensibilité indiquent quels composants du système doivent être mesurés avec plus de précision et de fiabilité, afin d’obtenir de meilleures prévisions, mais aussi ceux qui doivent être optimisés pour de meilleurs rendements

SENSITIVITY ANALYSIS OF A CHELATING PROCESS MODEL APPLIED TO A PHYTOBENEFICAL PSEUDOMONAS FLUORESCENS.

 Abstract

Description of the subject: Local sensitivity analysis (SA) is mathematical modelling technique, which is widely used to ascertain the response of a simulation model to changes in its input parameters by focusing on the parameters that contribute the most to the uncertainty of the model response.

Objective: The aim of the present study is to assess a chelating process model, based on a qualitative-phenomenological description on the level of population and resource dynamics in term of its ability to capture typical growth features and pinpoint key factors (model inputs) that contribute most to the variation of model outputs.

Methods: A one factor at a time approach along with logarithmic local sensitivities using a set of 10.000 random parameter sets in which individual parameters were sampled independently, was carried out in order to asses and rank parameter sensitivities toward models states variables.

Results: Sensitivity analysis results allowed to capture essential kinetic features by successfully predicting key features of all state variables (numerical and conceptual correspondence), and pinpoint and rank models parameters according to their relative importance toward models state variables.

Conclusion: The results of the sensitivity analysis indicate which components of the system need to be measured more precisely and reliably, in order to obtain better predictions but also those that need to be optimized for better yields.

PDF:

765-774-BERDJA_et_al