Faculty of Sciences and Technology

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    Formulation des produites cosmétiques (Savon et Shampoing) à base d’ingrédients naturels
    (university of ghardaia, 2026) Korti Aflah
    Cette étude porte sur la valorisation des ressources naturelles à travers la formulation de produits cosmétiques à base d'huiles végétales (huile d'olive et huile de coco) et d'aloe vera. Les huiles végétales, reconnues pour leurs propriétés émollientes et leur richesse en acides gras essentiels, ainsi que l'aloe vera, apprécié pour ses propriétés hydratantes, apaisantes et revitalisantes, ont été utilisés comme matières premières dans la fabrication de savons solides et de shampoings naturels. Deux types de savons ont été élaborés par la méthode de saponification à froid: un savon à base d'huile d'olive et un savon à base d'huile de coco. Après leur préparation, les savons ont été soumis à une période de maturation afin de garantir l'achèvement de la réaction de saponification et l'amélioration de leurs propriétés. Des shampoings enrichis en aloe vera ont également été formulés pour renforcer leurs performances cosmétiques. Les produits obtenus ont été caractérisés par différentes analyses physico-chimiques. Les résultats montrent que le pH des savons est compris entre 7 et 8, tandis que celui des shampoings varie entre 6 et 7, des valeurs adaptées à une utilisation cosmétique. Les analyses réalisées ont révélé que les formulations développées présentent des caractéristiques satisfaisantes en termes de stabilité et de qualité. Les résultats obtenus mettent en évidence le potentiel des matières premières locales pour le développement de produits cosmétiques naturels, efficaces et respectueux de l'environnement.
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    Power Forecasting to Enable Peak Shaving in a Gas Turbine–Based Standalone Microgrid with PV Integration
    (university of ghardaia, 2026) BOUDJERADA Ahmed Abderrahmane; MOULAY OMAR Abdelouahab
    Standalone microgrids in isolated areas often use gas turbines to provide reliable electricity. However, when the power demand becomes very high, the gas turbine must work under heavy load conditions. This can increase fuel consumption, speed up equipment aging, and raise maintenance costs. This project proposes a method based on power forecasting to reduce peak loads in a standalone microgrid that uses a gas turbine and photovoltaic (PV) energy. The method uses historical operating data to predict the total power output of the microgrid and identify the periods when peak demand may occur. After detecting these expected peak periods, the suitable size of the PV plant can be selected so that solar energy can help supply the load during critical times. In this way, the PV system contributes to peak shaving and reduces the power stress on the gas turbine. By limiting the operation of the gas turbine under extreme load conditions, this approach can help extend its lifetime, reduce maintenance costs, and keep the electricity supply reliable. Therefore, combining power forecasting with proper PV sizing can improve both the technical and economic performance of standalone microgrids.
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    Simulation thermodynamique et optimisation par rapport au cycle de Carnot inversé appliqué à une machine frigorifique
    (university of ghardaia, 2026) MOCHTEN Azedine
    Cette étude présente une analyse et une validation thermodynamique d'une machine frigorifique de climatisation domestique de type système split de la marque LG fonctionnant avec un fluide frigorigène, où le travail a débuté par l'établissement des bases théoriques du second principe de la thermodynamique complétées par la collecte de données expérimentales directement sur site, et à partir de ces données, un modèle de simulation numérique a été développé sous le logiciel Aspen HYSYS dont les résultats obtenus ont permis de déterminer la puissance frigorifique de l'évaporateur par rapport à la puissance consommée au compresseur afin de déduire le coefficient de performance réel du système, ce qui a mis en évidence l'efficacité énergétique globale de ce cycle réel en la comparant à celle du cycle idéal de Carnot inversé, pour qu'enfin, une validation rigoureuse par calculs manuels vienne confirmer de manière définitive la fiabilité et la précision du modèle numérique développé avec une marge d'erreur relative insignifiante.
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    Étude électrochimique de quelques inhibiteurs organométalliques synthétisés pour lutter contre la corrosion
    (university of ghardaia, 2026) DIFANI MARIA; KELLACI AYA NADA
    La corrosion des aciers en milieu acide représente un défi important pour les industries pétrolières, gazières et chimiques. Ce mémoire a pour objectif d’étudier le comportement électrochimique du chlorure de benzyltriphénylphosphonium (BNTPCl) comme inhibiteur de corrosion des aciers X60 et X52 dans une solution d’acide chlorhydrique 1 M. Après une étude bibliographique consacrée aux mécanismes de corrosion, aux méthodes de protection et aux sels phosphonium, le composé synthétisé a été caractérisé par RMN1H, FTIR, UV-Visible, HPLC-MS et MEB. Les performances inhibitrices ont été évaluées par les techniques de polarisation potentiodynamique et de spectroscopie électrochimique. Les résultats montrent que le BNTPCl réduit fortement la vitesse de corrosion grâce à son adsorption sur la surface métallique et à la formation d’un film protecteur. L’efficacité maximale est obtenue à 60 ppm avec un rendement d’environ 78 % pour l’acier X60 et 92,6 % pour l’acier X52. L’étude des isothermes d’adsorption indique que le modèle de Frumkin décrit le mieux le mécanisme d’adsorption, caractérisé par une adsorption spontanée de nature mixte. Ces résultats démontrent que le BNTPCl constitue un inhibiteur prometteur pour la protection des aciers en milieu acide.
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    Design and Implementation of an Arduino Based PLC for an Educational Purpose
    (university of ghardaia, 2026) GUENDOUZ Mohammed Abdellatif; REZKI Zakaria
    In this work, we are studying and designing an electronic circuit board that simulates the operation of a Programmable Logic Controller (PLC) based on the "Arduino Nano" chip. This project has been tested in several applications to demonstrate its success and effectiveness in performing its tasks. The project consists of four main sections: Part One: A comprehensive study of PLCs (definition, types, programming languages, general architecture, history, etc.), followed by a comparison with electronic نحن في هذا العمل بصدد دراسة وتصميم لوحة إلكترونية تحاكي عمل وحدة تحكم منطقية قابلة للبرمجة معتمدة على شريحة "أردوينو نانو " .و يتم تجربة هذا المشروع في بعض التطبيقات حتى نبرهن نجاحه وفعاليته في أداء مهامه. يتكون هذا المشروع من 4 أقسام رئيسية هي: الجزء األول : دراسة وحدات التحكم القابلة للبرمجة بشكل شامل )تعريفها، أنواعها، لغات البرمجة المستخدمة فيها، شكلها اإللكترونية، وأخيراً العام، تاريخها...(، ثم مقارنتها بأنواع أخرى من المتحكمات مثل الشرائح شرح عام للوحة األردوينو ومقارنتها معا . ً والتعريف بأنواعها من ناحية األداء والتكلفة الجزء الثاني : دراسة وشرح مفصل للتطبيقات المستخدمة في البرمجة والمحاكاة ورسم اللوحة االلكترونية مع إعطاء مثال للتوضيح في كيفية ربط هاته البرامج ببعضها. الجزء الثالث :دراسة وشرح تركيب المشروع بشكل مفصل بشكل عام ثم يتم شرحه جزءا جزءا، والتعريف بكل محتوياته المستخدمة، ثم شرح قائمة العناصر )أشباه النواقل، األردوينو، المكثفات...( ك ٌل على حدة )آلية العمل، المداخل والمخارج...(. الجزء الرابع : تجربة مشروعنا في تطبيقات عملية ووضع بعض األمثلة األخرى الختبار األداء والتشغيل والتحكم السليم. الكلمات المفتاحية: وحدة تحكم قابلة للبرمجة، لوحة دارة مطبوعة، وحدة تحكم تعليمية، محرر لغة السلم، برمجة، دائرة إلكترونية، أردوينو نانو، تصميم دارات كهربائية، بروتيوس. microcontrollers. Finally, it provides a general explanation of the Arduino board, comparing various types in terms of performance and cost. Part Two: A detailed study and explanation of the applications used in programming, simulation, and electronic PCB design, along with an illustrative example demonstrating how these tools are interconnected. Part Three: A comprehensive study and explanation of the project assembly, starting with an overall overview, followed by a step-by-step breakdown. This includes identifying all utilized components and providing a separate explanation for each element (semiconductors, Arduino, capacitors, etc.), covering their operating principles, inputs, and outputs. Part Four: Testing our project in practical applications and providing additional examples to evaluate performance, operation, and proper control functionality.
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    Fabrication d’un matériau bio nano composite ( PE/Cellulose)
    (university of ghardaia, 2026) MEKECHTI Fatiha; TOUIMI Nesrine
    Ce travail porte sur la fabrication d’un matériau bio-nano composite à base de polyéthylène (PE) renforcé par des nano cristaux de cellulose (CNC) extraits des déchets de sciure de bois. La démarche expérimentale s’est appuyée sur l’extraction de la cellulose à partir des résidus de bois, suivie de sa transformation en nano cellulose par hydrolyse acide. La surface hydrophilique de cellulose est modifier par acétylation pour crées des sites hydrophobique (-CO-CH3) dans le but d’améliore la compatibilité chimique entre le renfort (cellulose) et la matrice (polyéthylène). Le matériau bio-nano composite a ensuite été élaboré par incorporation des CNC dans la matrice de polyéthylène selon différentes proportions afin d’améliorer les propriétés du matériau obtenu. Les échantillons préparés ont été soumis à plusieurs analyses thermiques et mécaniques, notamment la calorimétrie différentielle à balayage (DSC), l’essai de traction ainsi que la mesure de l’indice de fluidité chaud (MFI), dans le but d’évaluer l’effet de l’ajout des nano cristaux de cellulose sur les propriétés du composite. Les résultats obtenus ont montré que l’incorporation des CNC extraits de la sciure de bois contribue à l’amélioration de certaines propriétés thermiques et mécaniques du matériau, ce qui ouvre des perspectives prometteuses pour des applications industrielles et environnementales.
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    A multi source/task deep learning system for non-invasive detection and estimation of coronary artery stenosis
    (university of ghardaia, 2026) Hocine Harrouzi; Houdaifa Yahia-cherif
    Cardiovascular disease is the leading cause of death worldwide, and coronary artery disease is its most common form. To diagnose it, clinicians rely on X-ray coronary angiog- raphy, but interpreting these images manually is slow and prone to disagreement between experts. Most deep-learning tools address the three sub-tasks (outlining the vessels, find- ing the narrowing or stenosis, and measuring its severity through quantitative coronary analysis, QCA) with separate models trained one after another. A few combined models exist for CT scans, but for X-ray angiography no single network yet produces all three out- puts at once, fuses additional non-image data, and reports its own confidence. This thesis builds and compares three designs of increasing ambition, termed flows, on a 200-patient dataset. Flow 1 is a baseline in which three separate models run in sequence: a U-Net that outlines the vessels, a detector that finds the stenosis, and a stage that measures it. Because each is trained independently, an error early in the chain propagates and is amplified, which is the central weakness this baseline exposes. Flow 2 is the core contri- bution: a single model, GCT-Net, that performs all three tasks together. One shared MaxViT encoder feeds three heads, two that outline the vessels and the stenosis and one that measures the stenosis by focusing only on the detected lesion. A stop-gradient prevents the measuring head from distorting the detection, and the three task losses are balanced automatically rather than by hand. Flow 3 extends GCT-Net into a multi-source model. Alongside the angiogram, it incorporates two inputs a cardiologist also consults, the ECG and the written procedural report, merging them through a lightweight fusion layer (FiLM). It adds four report-derived heads and wraps the measurements in reliable confidence intervals, broadening the output at a small cost in image accuracy. The results show the benefit of joint optimisation: Flow 2 raises the stenosis overlap score (Dice) from 0.465 to 0.610 and lowers the measurement errors from 18.9 pp and 5.7 mm to 11.73 pp and 4.51 mm in a single pass, while Flow 3 trades a little accuracy for broader clinical output. The model is also validated on a separate public dataset (ARCADE), reaching a Dice of 0.523 on 300 unseen images, and is deployed as a web application that converts raw DICOM archives into a structured QCA report.
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    Élucidation structurale d’un flavonoïde par RMN multi-impulsionnelle
    (university of ghardaia, 2026) ABDENNEBI Amel
    Ce travail porte sur l’étude des flavonoïdes ainsi que sur l’élucidation structurale de l’un des composés isolés de la plante Atractylis carduus, récoltée dans la région de Ghardaïa (Daïa Ben Dahoua). Première partie de cette étude est consacrée à une synthèse bibliographique relative aux flavonoïdes, incluant leur classification, leurs propriétés physicochimiques, leurs activités biologiques ainsi que les principales méthodes utilisées pour leur caractérisation structurale. Une étude botanique et phytochimique de la plante Atractylis carduus a également été présentée. Partie expérimentale a porté sur l’extraction des composés phénoliques par macération, suivie d’une extraction liquide-liquide ayant permis l’obtention d’un extrait chloroformique brut. Ce dernier a ensuite été purifié par différentes techniques chromatographiques, notamment la chromatographie sur colonne (CC) et la chromatographie sur couche mince (CCM). Ces étapes ont conduit à l’isolement d’un composé pur sous forme d’un précipité solide (1,3 mg). Par ailleurs, la structure chimique du composé isolé a été déterminée grâce à l’analyse combinée des données spectrales obtenues par spectroscopie UV, spectrométrie de masse (SM) et résonance magnétique nucléaire unidimensionnelle et bidimensionnelle, incluant les techniques RMN 1H, RMN 13C, COSY, HSQC et HMBC. L’ensemble des résultats obtenus a permis d’identifier le composé isolé comme étant l’Apigénine.
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    ADeep Learning based Autism Stimming Detection From Video : Skeletal Motion Analysis
    (university of ghardaia, 2026) Youb Bassaid; Latreche Brahim
    Early and objective detection of Autism Spectrum Disorder (ASD) remains a critical clinical challenge, as traditional diagnostic instruments are resource-intensive, subjective, and often administered too late to exploit peak neural plasticity. This thesis investigates the automated recognition of stereotypical self-stimulatory behaviors—commonly referred to as stimming— from unconstrained video recordings, with the goal of providing a non-invasive, scalable screen- ing tool. To this end, a composite dataset was assembled from established public repositories and supplementary social media recordings, re-annotated at frame-level precision across four behavioral classes: Arm Flapping, Headbanging, Spinning, and Neutral. After an initial proto- type exposed a critical data-leakage flaw that artificially inflated accuracy, a complete method- ological redesign was undertaken based on rigorous source-video-level data partitioning. The final approach replaces pixel-level features with a privacy-preserving skeletal representation ex- tracted by YOLOv8x-pose, from which a per-frame biomechanical feature vector is computed— encoding joint angles, angular velocities, kinetic energy, center-of-gravity dynamics, and a pe- riodicity proxy—and feeds two dual-stream fusion architectures: BiLSTM+PoseC3D and ST-GCN+GRU. Both architectures demonstrated strong generalization on a fully indepen- dent external test set, with the best configuration achieving over eighty percent accuracy and an area under the ROC curve exceeding 0.95. Headbanging proved the most reliably classified behavior, while the Neutral class remained the most challenging due to kinematic overlap with low-intensity stimming. These results confirm that pose-based, biomechanically informed deep learning is a viable and principled approach to automated stimming detection, with dataset expansion and weakly-supervised learning identified as the most promising avenues for future improvement.
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    Nonlinear Eigenvalue Problem Involving The P(x) Laplacian Operator,Existence
    (university of ghardaia, 2026) Boukraa Abir
    In this dissertation, we analyze a nonlinear eigenvalue elliptic problem, inspired by models from mathematical physics, particularly in nonlinear quantum mechanics and field theory. More specifically, we examine the p(x)-Laplacian equation of the form:    −∆p(x) u(x) = λ ∥u(x)∥ p(x)−q(x) q(x) u(x) q(x)−2 u(x), x ∈ Ω, u(x) = 0, x ∈ ∂Ω. (1) The given equation is defined on an open and regular domain Ω, with λ ∈ R representing a spectral parameter and u being the corresponding eigenfunction, where: 1 < p− ≤ p(x) ≤ p+ < +∞, 1 < q− ≤ q(x) ≤ q+ < p∗ (x) with p ∗ (x) =    n p(x) n − p(x) , p+ < n, ∞, p+ ≥ n. (2) Such that: r− = ess inf x∈Ω r(x), r+ = ess sup x∈Ω r(x). The operator p(x)-Laplacian is defined by: ∆p(x) u(x) = div |∇u(x)| p(x)−2 ∇u(x) , and the notation ∥u∥q(x) is the norm of u in the space L q(x) (Ω). We look into the right variational methods for this case, along with whether solutions exist and how many there are, using concepts from variable exponent Lebesgue and Sobolev space theories, as well as nonlinear spectral theory.