en fr Analysis of heavy oil products by infrared spectroscopy Analyse des produits lourds du pétrole par spectroscopie vibrationnelle Report as inadecuate




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1 LASIR - LAboratoire de Spectrochimie Infrarouge et Raman 2 Direction Physique et Analyse

Abstract : The aim of this study is to develop an alternative analysis for the characterisation of heavy oil products. Predictive chemometric models have been developed by mid-infrared MIR and near infrared NIR spectroscopies. This work is mainly concerned with the predictive model optimisation of saturate, aromatic, resin and asphalten contents SARA. A simultaneous optimisation procedure of spectral data pre-processing methods and variable selection by genetic algorithms was evaluated. This approach led to the best NIR predictions and showed the potential interpretation of the selected variables. A comparative study of MIR and NIR spectroscopies for the development of heavy oil property predictive model was also performed. Results have shown that NIR spectroscopy is globally better for our application. It has been shown that spectroscopic data fusion can improve predictive power of models. It seems however necessary that both spectroscopies, when considered separately, correspond to similar predictive power in order to expect an improvement when combining MIR and NIR. The interpretation potential of multiblock has been confirmed for the identification of MIR and NIR specific information. Finally, models developed for the prediction of density, contents of SARA, Conradson carbon, hydrogen, sulphur and nitrogen were found satisfactory for an application at laboratory.

Résumé : L-objectif de cette thèse est le développement d-une analyse rapide pour la caractérisation des produits lourds du pétrole. Des modèles de prédiction de propriétés des produits lourds ont été développés à partir des spectroscopies moyen infrarouge MIR et proche infrarouge PIR. Ce travail a principalement porté sur l-optimisation des modèles prédictifs des teneurs en composés saturés, aromatiques, résines et asphaltènes SARA. Une optimisation simultanée par algorithmes génétiques du choix des prétraitements des données spectrales et des variables à sélectionner a été évaluée. Cette approche a permis de conduire au meilleur pouvoir prédictif des modèles PIR et a montré le potentiel d-interprétation des variables sélectionnées. Une étude de comparaison des modèles développés séparément à partir des spectres MIR et PIR a ensuite été réalisée. La spectroscopie PIR s-est révélée être globalement plus performante dans le cadre de notre application. Il a également été démontré que la fusion de données spectroscopiques pouvait améliorer la qualité des prédictions. Au vu des résultats, il semble nécessaire que les modèles développés séparément à partir de ces spectroscopies conduisent à des performances similaires pour espérer une amélioration lors de la fusion des données spectrales. Le potentiel de l-interprétation des techniques de régression à blocs multiples a également été confirmé pour identifier les informations spectrales spécifiques contenues dans les spectres MIR et PIR. Enfin, les modèles de prédiction de la densité, des teneurs en SARA, en carbone Conradson, en hydrogène, en soufre et en azote ont été jugés satisfaisants pour une utilisation au laboratoire.

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Keywords : heavy oils products near-infrared spectroscopy mid-infrared spectroscopy chemometrics genetic algorithms multiblock methods

Mots-clés : produits lourds du pétrole spectroscopie proche infrarouge spectroscopie moyen infrarouge chimiométrie algorithmes génétiques méthodes multiblock





Author: Jérémy Laxalde -

Source: https://hal.archives-ouvertes.fr/



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