Résumé:
Dans cette thèse, un algorithme génétique (AG) a été utilisé pour développer de
nouvelles corrélations afin d'estimer l'enthalpie de vaporisation à la température
d'ébullition normale (ΔHvap), la température critique (Tc), la pression critique (Pc) et le
volume critique (Vc) des composés purs et fractions pétrolières. Ces équations sont
fonction de deux paramètres d'entrée : le point d'ébullition normal (Tb) et la densité
(SG), qui peuvent être facilement obtenus. De plus, afin d'améliorer la précision des
corrélations proposées, environ 80% de la banque de données disponibles a été utilisée
pour leur développement en utilisant l'optimisation et les 20% restant ont été utilisées
pour leur validation. Les résultats des corrélations proposées sont comparés à d'autres
recommandés dans la littérature et qui ont été largement acceptés dans l'industrie
pétrolière. Les résultats de la comparaison indiquent que le modèle proposé est simple à
utiliser et plus précis que les corrélations les plus courantes pour la caractérisation des
composés purs et des fractions pétrolières. De plus, les corrélations proposées
obtiennent des résultats intéressants en accord avec les valeurs disponibles dans la
littérature. L'erreur absolue moyenne (AAE,%) et le coefficient de corrélation (R2) des
modèles obtenus sur toutes les données expérimentales sont de 1,31% et 0,99,
respectivement pour ΔHvap ; 2,91% et 0,98 pour Tc ; 7,12% et 0,95 pour Pc et 3,31% et
0,98 pour Vc.
Dans une deuxième étape, nous avons réalisé des essais normalisés pour
caractériser le pétrole brut et ses fractions.
