Estimation de la viscosité des gaz et des liquides par les réseaux de neurones artificiels

Abstract

Le but de cette étude est la mise en oeuvre d’une technique basée sur les réseaux de neurones artificiels de type perceptron multicouches (MLP), pour l’estimation de la viscosité des gaz et des liquides. Dans ce contexte, nous avons développé deux modèles neuronaux : le premier destiné au calcul de la viscosité des gaz (5-[10]-1 : ERAM = 0.16%) et le second pour le calcul de la viscosité des liquides (6-[19]-1 : ERAM = 0.22%). En fin, nous avons effectué une étude comparative entre les modèles neuronaux et les modèles proposés dans la littérature. Cette étude a révélé la précision et l’efficacité des modèles neuronaux conçus et optimisés pour la prédiction de la viscosité des gaz.