Caractérisation des hydrocarbures purs, de leurs mélanges et des fractions pétrolières par les réseaux de neurones artificiels

Abstract

Dans les procédés industriels mettant en œuvre des hydrocarbures, la connaissance des propriétés physico-chimiques est d'une grande importance et fait appel à différentes techniques de caractérisation. Cependant, dans la majeure partie des cas, les méthodes utilisées sont longues et nécessitent un matériel coûteux. C'est pourquoi les techniques permettant la détermination de ces propriétés sont très souvent remplacées par des approches empiriques. Notre travail consiste en une nouvelle technique d'approche basée sur les réseaux de neurones artificiels, pour cela nous avons établi des réseaux capables d'estimer avec un pourcentage d'erreur faible les propriétés désirées en fonction de la température d'ébullition et de la densité et ce pour les hydrocarbures purs, leurs mélanges, et les fractions pétrolières. Une comparaison des résultats obtenus avec ceux calculés par les corrélations les plus citées dans la littérature, a permis de valider la méthode proposée.