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- W150220897 abstract "L’objectif de cette these etait le developpement d’une analyse rapide pour la caracterisation des produits lourds du petrole. Des modeles de prediction de proprietes des produits lourds ont ete developpes a partir des spectroscopies moyen-infrarouge (MIR) et proche infrarouge (PIR). Ce travail a principalement porte sur l’optimisation des modeles predictifs des teneurs en composes satures, aromatiques, resines et asphaltenes (SARA). Une optimisation simultanee par algorithmes genetiques du choix des pretraitements des donnees spectrales et des variables a selectionner a ete evaluee. Cette approchea permis de conduire au meilleur pouvoir predictif des modeles PIR et a montre le potentiel d’interpretation des variables selectionnees. Une etude de comparaison des modeles developpes separementa partir des spectres MIR et PIR a ensuite ete realisee. La spectroscopie PIR s’est revelee etre globalement plus performante dans le cadre de notre application. Il a egalement ete demontre que la fusion de donnees spectroscopiques pouvait ameliorer la qualite des predictions. Au vu des resultats, ilsemble necessaire que les modeles developpes separement a partir de ces spectroscopies conduisent a des performances similaires pour esperer une amelioration lors de la fusion des donnees spectrales. Le potentiel de l’interpretation des techniques de regression multiblock a egalement ete confirme pour identifier les informations spectrales specifiques contenues dans les spectres MIR et PIR. Enfin, les modeles de prediction de la densite, des teneurs en SARA, en carbone Conradson, en hydrogene, en soufre et en azote ont ete jugees satisfaisantes pour une utilisation au laboratoire." @default.
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