Welcome to our digital repository at University of Eloued

We are pleased to welcome you to DSpace, the official digital library of El Oued University. Our platform is designed to preserve, manage, and provide access to the academic and scientific resources produced by the university’s faculty and students. It offers rich and regularly updated content, including:

Graduation theses and final year projects from various disciplines.

Scientific articles and academic publications.

Research reports and findings by faculty members.

Master’s and doctoral dissertations.

Proceedings and contributions from scientific conferences organized by the university.

We invite you to explore, download, and contribute!

You can easily browse our collections, access diverse academic content, and take part in enriching the university’s knowledge base.

Univ Eloued

Communities in DSpace

Select a community to browse its collections.

Now showing 1 - 5 of 15

Recent Submissions

Enhanced Fault DetectioninPhotovoltaic SystemsviaI-VCurveAnalysis and Artificial IntelligenceTechniques
(University of El Oued, 2026) BEN AISSA IDRIS; CHETTI NIDAL; DIAB HACEN
This work focuses on enhancing fault detection in photovoltaic (PV) systems by combining current–voltage (I–V) curve analysis with artificial intelligence techniques. As the demand for renewable energy continues to grow, PV systems have become a key solution due to their sustainability and environmental benefits. However, their performance is often affected by environmental conditions such as dust, shading, humidity, temperature variations, and system degradation. In this study, an experimental setup based on a DC/DC buck-boost converter was developed to extract real-time I–V characteristics of PV systems. These characteristics were analyzed under different fault conditions to understand their impact on system performance. Furthermore, artificial intelligence models were applied to classify and diagnose faults accurately by learning patterns from the extracted data. The results demonstrate that combining I–V curve analysis with AI significantly improves fault detection accuracy and system reliability compared to traditional methods. This approach enables early detection of anomalies, reduces maintenance costs, and enhances the overall efficiency and lifespan of photovoltaic systems. Ultimately, this research contributes to the development of smarter and more sustainable solar energy systems. (I–Vمن الل دمج تحليل منحنيات التيار–الجهد ) (PVير ككز هذا العمل على تحسين كشف العطال في النظمة الكهروضوئية مع تقنيات الذكاء الصطناعي. ومع استمرار تزايد الطلب على الطاقة المتجددة، أصبحت النظمة الكهروضوئية ًلل ،أساسيال بفضل استدامتها وفوائدها البيئية. ومع ذلك، فإن أداء هذه النظمة يتأثر غالبلا بالظروف البيئية مثل الغبار .والتظليل، والرطوبة، وتغيرات درجة الحرارة، إضافةل إلى تدهور مكونات النظام مع الزمن لستخراج اصائص Buck-Boostمن نوع DC/DCفي هذه الدراسة، تم تطوير منصة تجريبية تعتمد على محول التيار–الجهد للنظمة الكهروضوئية بشكل آني. وقد تم تحليل هذه الخصائص تحت ظروف أعطال مختلفة لفهم تأثيرها على أداء النظام. بالضافة إلى ذلك، تم تطبيق نماذج الذكاء الصطناعي لتصنيف وتشخيص العطال بدقة من الل .تعلم النماط المستخلصة من البيانات أظهرت النتائج أن الجمع بين تحليل منحنيات التيار–الجهد وتقنيات الذكاء الصطناعي يحسن بشكل كبير دقة كشف ،العطال وموثوقية النظام مقارنة بالطرق التقليدية. كما تتيح هذه المقاربة الكشف المبكر عن الحالت غير الطبيعية وتقليل تكاليف الصيانة، وتحسين الكفاءة العامة والعمر التشغيلي للنظمة الكهروضوئية. وفي النهاية، يساهم هذا البحث في تطوير أنظمة طاقة شمسية أكثر ذكا لء واستدامة
تحضير مرهم طبيعي انطلاقا من مستخلص اليقطين
(University of Eloued جامعة الوادي, 2026) ملوكه, مروة; بلوم , إسراء
Cette étude vise à extraire et à évaluer l'efficacité biologique des fruits de la plante de citrouille (Cucurbita moschata) collectés dans la région de la vallée de l'Algérie, en adoptant les deux méthodes de trempage et de distillation avec de l'eau et des solvants d'éthanol. Les résultats ont montré une supériorité de l'éthanol dans le rendement d'extraction de 37,15 % par rapport à l'eau de 9,5 %, et l'évaluation de l'activité antibactérienne a révélé une efficacité plus claire contre les bactéries Gram-positives (S. aureus) sans négatif (E. coli). Le test de dénaturation des protéines a prouvé que les deux extraits ont une activité antiinflammatoire qui augmente avec l'augmentation de la concentration, tandis que la pommade préparée à partir de l'extrait de plante a montré une efficacité curative remarquable dans le modèle expérimental de brûlure de la peau, qui établit la possibilité d'utiliser cette plante comme source naturelle dans les industries pharmaceutiques.
مقارنة الخواص الفيزيائية والكيميائية لأغشية أكسيد النيكل والزنك محضرة بتقنية كيميائية
(University of Eloued جامعة الوادي, 2026) فتح الله ,عفاف; جورني ,عبير
This study aims to compare the physical and chemical properties of thin films of nickel oxide (NiO) and zinc oxide (ZnO) prepared using the spray pyrolysis technique. These films were deposited on glass substrates under controlled preparation conditions, such as concentration and temperature, in order to investigate the influence of these parameters on the properties of the resulting films. The crystalline structure was analyzed using X-ray diffraction (XRD), and the results showed the formation of characteristic crystalline structures for both NiO and ZnO . From an optical point of view, transmittance and absorption coefficient were studied, and the optical band gap energy was determined. Clear differences were observed between the values obtained for nickel oxide and zinc oxide films . In addition, some chemical properties affecting the stability and performance of these films were analyzed. The results demonstrated that both NiO and ZnO possess distinctive properties that make them suitable for various applications, such as solar cells and electronic devices. Their performance can also be improved by controlling the preparation conditions. It was observed that increasing the concentration had a more pronounced effect on ZnO films compared to NiO films. Furthermore, the sample prepared at a concentration of 0.2 M exhibited the best performance in terms of the investigated properties, making it a good and suitable candidate for future technological applications.
Study the effect of changes in Operational conditions on the cells Performances
(University of El Oued, 2026) Kaddouri Mohammed djilani; Oudini Abdechafi; Ghedeir Mohamed salah eddine
Photovoltaic cells are among the most prominent renewable energy technologies, converting solar energy into electricity and contributing to pollution reduction and decreased reliance on fossil fuels. However, their performance is affected by several operational and environmental factors, such as temperature, solar radiation intensity, shading, and dust accumulation, which impact their efficiency and productivity. This study aimed to analyze the effect of these factors on solar panel performance, employing the Perturb and Observe (P&O) algorithm to detect some common faults: dust, humidity, short circuits, age, and shading. The results showed that humidity has the most significant impact on solar panel performance compared to the other studied faults, highlighting the importance of monitoring it and taking appropriate measures to mitigate its effects and improve the reliability of photovoltaic systems. تُعد الخلايا الكهروضوئية من أبرز تقنيات الطاقة المتجددة، حيث تُح وِّل الطاقة الشمسية إلى طاقة كهربائية وتسهم في الحد من التلوث وتقليل الاعتماد على الوقود الأحفوري. إلا أن أداءها يتأثر بعدة عوامل تشغيلية وبيئية، مثل درجة الحرارة، وشدة الإشعاع الشمسي، والتظليل، وتراكم الغبار، مما ينعكس على كفاءتها وإنتاجيتها. هدفت هذه الدراسة إلى تحليل تأثير هذه العوامل على أداء الألواح الشمسية، مع توظيف خوارزمية Perturb and Observe (P&O) للكشف عن بعض الأعطال الشائعة، وهي: الغبار، والرطوبة، والدارة القصيرة، والأقدمية، والتظليل. وقد أظهرت النتائج أن الرطوبة تُعد أكثر الأعطال تأثيرا على أداء اللوح الشمسي مقارنةً ببقية الأعطال المدروسة، مما يؤكد أهمية مراقبتها واتخاذ التدابير المناسبة للحد من آثارها وتحسين موثوقية الأنظمة الكهروضوئية .
A Comparative Study of Graphical Fault Detection Methods for Power Transformers in Dissolved Gas Analysis with Artificial Intelligence Enhancements
(University of El Oued, 2026) Missi Abdelhakim; Mechri Azzedine; Hachem Mabrouk
This study proposes an intelligent framework for power transformer fault diagnosis based on Dissolved Gas Analysis( DGA )enhanced by artificial intelligence techniques .Traditional graphical methods such as the Duval Triangle and other geometric approaches are effective but suffer from limitations related to subjectivity and inconsistency. To overcome these challenges ,this work integrates multiple graphical DGA methods with machine learning algorithms ,including SVM, KNN ,Decision Tree , and , AdaBoost .A unified feature vector is constructed ,and SHAP-based feature selection is applied to improve interpretability and reduce dimensionality . The results show that the proposed approach improves classification accuracy and robustness ,with ensemble models achieving the best performance . Additionally ,SHAP analysis enhances the understanding of feature importance and model decisions. Overall ,the proposed methodology provides an accurate ,interpretable ,and efficient solution for transformer fault diagnosis and supports predictive maintenance in power systems تُقترح في هذه الدراسة منظومة ذكية لتشخيص أعطال محولات القدرة الكهربائية اعتمادًا على تحليل الغازات المذابة ( )DGAمع تعزيزها بتقنيات الذكاء الاصطناعي. وعلى الرغم من فعالية الطرق البيانية التقليدية مثل مثلث دوفال وغيرها من الأساليب الهندسية، إلا أنها تعاني من محدودية تتمثل في الذاتية وعدم الاتساق في نتائج التشخيص. لمعالجة هذه الإشكاليات، تم دمج عدة طرق بيانية لتحليل DGAمع خوارزميات تعلم الآلة مثل SVM و KNNو Decision Treeو ،AdaBoostوذلك ضمن إطار موحد يعتمد على متجه ميزات شامل. كما تم تطبيق اختيار الميزات باستخدام SHAPبهدف تحسين قابلية التفسير وتقليل الأبعاد مع الحفاظ على المعلومات الأكثر تأثي ًرا في عملية التصنيف. أظهرت النتائج أن المنهج المقترح يحقق تحس ًنا واض ًحا في دقة التصنيف وموثوقية النماذج، حيث سجلت النماذج التجميعية ( )Ensembleأفضل أداء مقارنة ببقية الخوارزميات. بالإضافة إلى ذلك، ساهم تحليل SHAPفي توضيح تأثير كل ميزة على قرارات النموذج، مما عزز من شفافية النظام. بشكل عام، يوفر هذا العمل إطا ًرا فعا ًلا ودقيقًا وقاب ًلً للتفسير لتشخيص أعطال المحولات، ويدعم تطبيقات الصيانة التنبؤية في أنظمة القدرة الكهربائية