%0 Journal Article %T Modélisation de la viscosité des fluides de gisement : Apport de la PLS bootstrap et des réseaux de neurones %+ Perenco %+ IFP Energies nouvelles (IFPEN) %+ Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM) %A Gayon, P. H. %A Pina, A. %A Ahmed, I. %A Faraj, A. %< avec comité de lecture %@ 1294-4475 %J Oil & Gas Science and Technology - Revue d'IFP Energies nouvelles %I Institut Français du Pétrole (IFP) %V 63 %N 5 %P 629-643 %8 2008-09 %D 2008 %R 10.2516/ogst:2008024 %Z Physics [physics]Journal articles %X La régression linéaire Partial Least Squares (PLS) avec ré-échantillonnage par bootstrap et la régression non-linéaire par réseaux de neurones ont été utilisées pour construire des modèles de prédiction de la viscosité de fluides de gisement en fonction de leur composition, de la température et de la pression. Les modèles statistiques résultants permettent de prédire des valeurs de viscosité s'étendant de0,21 cP à 10000 cP. %G French %2 https://ifp.hal.science/hal-02002039/document %2 https://ifp.hal.science/hal-02002039/file/ogst06019-s.pdf %L hal-02002039 %U https://ifp.hal.science/hal-02002039 %~ IFP %~ OGST