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In the petroleum industry, the oil fractions are usually complex mixtures containing several hundreds up to several millions of different chemical species. For this reason, even the most powerful analytical tools do not allow to separate and to identify all the species that are present. Hence, petroleum fractions are currently characterized either by using average macroscopic descriptors (density, elemental analyses, Nuclear Magnetic Resonance, etc.) or by using separative techniques (distillation, gas or liquid chromatography, mass spectrometry, etc.), which quantify only a limited number of families of molecules however. Reconstruction methods for the petroleum cuts are numerical tools, which allow to evolve towards a molecular detail and which are all based on the following principle: defining simplified but consistent mixtures of chemical compounds from partial analytical data and from expert knowledge of the process under study. Thus, the reconstruction method by entropy maximization, which is proposed in this article, is a recent and powerful technique which allows to determine the molar fractions of a predefined set of chemical compounds by maximizing an entropic criterion and by satisfying the analytical constraints given by the modeler. This approach allows to reduce the number of degrees of freedom from several thousands (corresponding to the molar fractions of the compounds) to several tens (corresponding to the Lagrange parameters associated with the analytical constraints) and to greatly decrease the CPU time required to perform the calculations. This approach has been successfully applied to reconstruct FCC gasolines by precisely predicting the molecular composition of this type of feedstocks from a distillation and an overall PIONA analysis (Paraffins, Isoparaffins, Olefins, Naphthenes and Aromatics). The extension to other naphthas (Straight Run naphthas, Coker naphthas, hydrotreated naphthas, etc.) is straightforward.Dans le domaine pétrolier, les coupes sont généralement des mélanges complexes de plusieurs centaines à plusieurs millions d’espèces chimiques différentes. De ce fait, les outils analytiques, même les plus performants, ne permettent pas de séparer et d’identifier l’ensemble des composés présents. Les fractions pétrolières sont donc actuellement caractérisées soit via des descripteurs macroscopiques moyens (densité, analyse élémentaire, résonance magnétique nucléaire, etc.), soit à l’aide de techniques séparatives (distillation, chromatographie gaz ou liquide, spectrométrie de masse, etc.) qui ne quantifient cependant que quelques grandes familles de molécules. Les méthodes de reconstruction de coupes pétrolières sont des approches informatiques qui permettent d’évoluer vers un détail plus moléculaire en se basant sur le principe suivant : définir des mélanges simplifiés mais cohérents de composés chimiques à partir de données analytiques parcellaires et de connaissances expertes du procédé étudié. Ainsi, la méthode de reconstruction par maximisation d’entropie, proposée dans cet article, est une technique récente et puissante permettant de déterminer les fractions molaires d’un mélange préétabli de composés chimiques en maximisant un critère entropique et en respectant les contraintes analytiques fixées par le modélisateur. L’utilisation de cette méthodologie permet de réduire le nombre de degrés de liberté du système de quelques milliers (correspondant aux fractions molaires des composés) à quelques dizaines (correspondant aux paramètres de Lagrange associés aux contraintes analytiques) et ainsi de diminuer fortement le temps de calcul nécessaire à la résolution du problème. Cette approche a été appliquée avec succès à la reconstruction d’essences de FCC en prédisant précisément la composition moléculaire de ce type de coupes pétrolières à partir d’une distillation simulée et d’une analyse PIONA globale (Paraffines, Isoparaffines, Oléfines, Naphtènes et Aromatiques). L’extension à d’autres types de naphtas (naphtas Straight Run, naphtas de Coker, naphtas hydrotraités, etc.) est très aisée

Reconstruction of Petroleum Feedstocks by Entropy Maximization. Application to FCC Gasolines