livre numérique - Utbm

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NGNIKAM Emmanuel et TANAWA Émile, 2006
M L
production annuelle de déchets dans une ville ou dans une strate de la
ville ;
M i
dans les déchets de la ville ;
P est la probabilité de prise de chaque constituant, on suppose ici que le
tirage est équiprobable.
Pour que l’échantillon que l’on veut obtenir soit juste, il faut que
m(EF)soit statiquement nul et, pour qu’il soit reproductible, la variance
doit être la plus petite possible, d’où la relation de représentativité :
(EF) + m(EF) < s (seuil tolérable)
Une solution pratique et économique consiste à minimiser la variance
(EF) de l’erreur fondamentale. Ainsi la masse ME de l’échantillon à déterminer
peut être obtenue à partir de l’équation : (EF) < s.
-
tion (2) qui s’écrit [Gy, 1988] :
C
1
2 (EF) = (
M E
1
1-2*tc
- )* [mc* +*m ] i i
tc i
M L
avec : M E , masse de l’échantillon à prélever ;
mc, masse unitaire du constituant c ;
tc, teneur (pourcentage massique) du constituant c ;
t i , teneur du constituant i ;
m i , masse unitaire du constituant i (i varie entre 1 et N (nombre
de constituant).
Dans la pratique, on considère que la masse du lot M L est très grande
par rapport à la masse M E de l’échantillon, donc 1/M L est nul. La valeur
de la variance est alors :
C
1
1-2*tc
2 (EF) = ( )* [mc* +*m ] = i i
tc i
1
ME * IHLC M E
IH LC est l’invariant d’hétérogénéité du lot L par rapport au constituant
c. Pour un constituant IH LC
(s), on peut alors calculer la masse de l’échantillon ME. Pour une benne
d’ordure ménagère, la masse ME à considérer sera la valeur obtenue avec
(3)
(4)
Les villes d’Afrique face à leurs déchets