Intitulé de l’équipe 5 : Chimie Théorique et Computationnelle en Génie des Procédés
Acronyme et code: CTCGP C0560105
Domaine : Génie des procédés et environnement
Chef d’équipe: Pr. LAIDI Maamar
Description scientifique du programme de recherche
La chimie théorique et computationnelle en génie des procédés est un domaine qui se situe à l’interface de la chimie, de la physique et de l’informatique. Il s’agit d’utiliser des méthodes de modélisation et de simulation informatiques pour étudier les propriétés et les comportements des molécules, des réactions chimiques et des processus impliqués dans le génie des procédés. En utilisant des approches théoriques et des calculs informatiques, la chimie théorique et computationnelle permet de prédire et de comprendre les propriétés des substances chimiques, telles que leur structure moléculaire, leur stabilité, leur réactivité chimique, leurs propriétés thermodynamiques et les phénomènes des processus, etc. Cela permet de rationaliser et de guider la conception de nouveaux matériaux, de catalyseurs et de produits chimiques, en minimisant les essais expérimentaux coûteux et en accélérant le processus de développement. Dans le contexte du génie des procédés, la chimie théorique et computationnelle est utilisée pour étudier les réactions chimiques qui se produisent dans les procédés industriels, afin d’optimiser leur efficacité, leur sélectivité et leur durabilité, ainsi que la prédiction de la phénoménologie des processus en question. Cela comprend la modélisation et la simulation des réactions chimiques, la prédiction des cinétiques réactionnelles, l’optimisation des conditions de réaction, etc. Ces informations permettent d’améliorer la conception des procédés, d’optimiser les paramètres de fonctionnement et de réduire les coûts de production.
| N° | Nom et Prénom | Grade | Qualité | Etablissement |
| 1 | LAIDI Maamar | Pr. | Chef d’équipe | Fac. Technologie / UYFM |
| 2 | ABDALLAH EL HADJ Abdallah | Pr. | Membre | Fac. Sciences / USDB1 |
| 3 | RAHAL Soufiane | MCA | Membre | Fac. Technologie / UYFM |
| 4 | REBHI Redha | MCA | Membre | Fac. Technologie / UYFM |
| 5 | ALI AGHA Hamza | MCA | Membre | Fac. Technologie / UYFM |
| 6 | SARRAI Abdelaziz | MCA | Membre | Fac. Technologie / UYFM |
| 7 | CHABA-MOUNA Siham | MCB | Membre | Fac. Technologie / UYFM |
| 8 | MOUMEN Riadh | MAA | Membre | Fac. Biologie / UDBKM |
| 9 | AIT YAHIA Ahmed | MAA | Membre | Fac. Sciences / USDB1 |
| 10 | IBRIR Abdallah | MAB | Membre | Fac. Technologie / USDB1 |
Publications :
| N | Nom et prénom
des auteurs |
Titre de l’article | Journal | Catégorie
A+/A/B/C |
Lien sur net ou
DOI |
Année de publication |
| 1 | Soufiane Rahal, Hadidi Noureddine,Mabrouk Hamadache, | In silico prediction of critical micelle concentration (CMC) of classic and extended anionic surfactants from their molecular structural descriptors | Arabian Journal for Science and Engineering | A | https://doi.org/10.1007/s13369-020-04598-0 | 2020 |
| 2 | A Ibrir, Y Kerchich, N Hadidi, H Merabet, M Hentabli | Prediction of the concentrations of PM1, PM2. 5, PM4, and PM10 by using the hybrid dragonfly-SVM algorithm | Air Quality, Atmosphere & Health | A | https://link.springer.com/article/10.1007/s11869-020-00936-1 | 2020 |
| 3 | A Ibrir, Y Kerchich, N Hadidi, R Rebhi | Evaluation and prediction of the effects of the dispersion of (VOCs) on the population in urban air using ANSYS CFX | Algerian Journal of Environmental Science and Technology | B | https://www.aljest.net/index.php/aljest/article/view/528 | 2021 |
| 4 | A El Bey, M Laidi, A Yettou, S Hanini, A Ibrir, M Hentabli, H Ouldkhaoua | Practical artificial neural network tool for predicting the competitive adsorption of dyes on gemini polymeric nanoarchitecture | Kemija u industriji: Časopis kemičara i kemijskih inženjera Hrvatske | B | https://hrcak.srce.hr/clanak/380340 | 2021 |
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| 9 | M. Moussaoui, M. Laidi, S. Hanini, A. Abdallah El Hadj, M. Hentabli | CMC of diverse Gemini surfactants modeling using a hybrid approach combining SVR-DA | Chemical Industry and Chemical Engineering Quarterly | A | https://doi.org/10.2298/CICEQ200907048L | 2021 |
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| 11 | Amina Ould Larbi, Redha Rebhi, Soufiane Rahal, Giulio Lorenzini, Laidi Maamar, Younes Menni, Hijaz Ahmad | Impact of Non-Newtonian Fluids’ Rheological Behavior on Double-Diffusive Natural Convection in an Inclined Square Porous Layer | Journal of Advanced Research in Fluid Mechanics and Thermal Sciences | B | https://doi.org/10.37934/arfmts.99.2.1747 | 2022 |
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| 17 | Abouda L., Azizi A., Hanini S., Moussaoui M., Cherifi H. and Laidi M | Fractional modelling of the reverse osmosis process used for dam water desalination | Global NEST Journal | B | https://journal.gnest.org/sites/default/files/Submissions/gnest_05186/gnest_05186_draft.pdf | 2023 |
| 18 | Boucherit Nabila, Hanini Salah, Ibrir Abdellah,Laidi Maamar, Fissa Mohamed Roubehie | Prediction of doxycycline removal by photo-fenton process using an artificial neural network – multilayer perceptron model | Chemical Industry and Chemical Engineering Quarterly | A | https://doi.org/10.2298/CICEQ230824009B | 2024 |
| 19 | Mohamed Kouider Amar, Soufiane Rahal, Maamar Laidi, Ibtihal Kouar, Rym Farah El-Khansaa Bourahla, Youcef Akouche, Razki Bouaraba | Balancing
competing objectives in bigel formulations using many-objective optimization algorithms and different decision-making methods |
European Journal of Pharmaceutics and Biopharmaceutics | A | https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0939641123003314?via%3Dihub | 2024 |
| 20 | Nada Boukelkal, Soufiane Rahal, Redha Rebhi, Mabrouk Hamadache | QSPR for the prediction of critical micelle concentration of different classes of surfactants using machine learning algorithms | Journal of Molecular Graphics and Modelling | A | https://doi.org/10.1016/j.jmgm.2024.108757 | 2024 |