Note ABES Analyse des produits lourds du pétrole par spectroscopie infrarouge Analysis of heavy oils products by infrared spectroscopy Pétrole -- Produits lourds 543.085 8 Produits pétroliers Composition chimique Analyse Spectroscopie infrarouge Spectroscopie infrarouge proche Chimiométrie Algorithmes génétiques L’objectif de cette thèse était 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 approchea 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 séparémentà 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, ilsemble 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 multiblock 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 jugées satisfaisantes pour une utilisation au laboratoire. 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 has principally concerned 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 has permitted to lead to the best NIR predictions and to show the interpretation potentialof 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 was globally better for our application. It has been shown that spectroscopic data fusion can improve predictive power of models. The obtained results have shown that it seems however necessary that both spectroscopy, considered separately, have to lead to similar predictive power to expect an predictive power 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 judged satisfactory for an application at laboratory. Electronic Thesis or Dissertation Text fr PDF 15471680 https://pepite-depot.univ-lille.fr/LIBRE/EDSMRE/2012/50376-2012-Laxalde.pdf https://theses.fr/2012LIL10022/abes Laxalde Jérémy Laxalde 1984-10-20 FR 165338687 https://theses.fr/2012LIL10022 2012LIL10022 https://doi.org/10.70675/65c4bbd3z57a4z4f86zb07cz27d3b4c16fea 2012-01-16 Optique et Lasers, Physico-Chimie, Atmosphère Lille 1 026404184 Doctorat Docteur es non oui Duponchel Ludovic MADS_DIRECTEUR_DE_THESE_1 115217681 Ruckebusch Cyril MADS_DIRECTEUR_DE_THESE_2 12275400X École doctorale Sciences de la matière, du rayonnement et de l'environnement (Lille ; 1992-....) MADS_ECOLE_DOCTORALE_1 148937330 Laboratoire Avancé de Spectroscopie pour les Interactions, la Réactivité et l'Environnement (LASIRE) MADS_PARTENAIRE_DE_RECHERCHE_1 161617484 ddc:540 Duponchel Ludovic Ruckebusch Cyril École doctorale Sciences de la matière, du rayonnement et de l'environnement (Villeneuve d'Ascq) Laboratoire de spectrochimie infrarouge et Raman (LASIR) ASCII PDF 15471680