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Chimie et caractérisation supérieures grâce à l’intelligence artificielle

Nos travaux de recherche et de développement (R-D) contribuent à une bonne compréhension de la chimie et de la composition du pétrole ainsi que des matières premières et des produits renouvelables. Pour ce faire, nous développons et utilisons des méthodes de caractérisation supérieures associées à des approches de modélisation au niveau moléculaire, de calcul et d’intelligence artificielle.

Nos domaines d’intérêt

Le programme de R-D de CanmetÉNERGIE à Devon sur la chimie et la caractérisation supérieures grâce à l’intelligence artificielle met l’accent sur la caractérisation avancée des flux d’hydrocarbures qui, à son tour, offre un fort soutien aux activités de R-D. Nous visons l’excellence dans les domaines suivants :

  • Capacités analytiques avancées : notre laboratoire offre une série de techniques analytiques avancées, notamment la chromatographie en phase gazeuse unidimensionnelle et bidimensionnelle (CG×CG) avec plusieurs détecteurs, la désorption thermique et la pyrolyse analytique couplées à la chromatographie en phase gazeuse et au détecteur de spectrométrie de masse (py-CG-SM), l’analyse de groupe par chromatographie en phase gazeuse combinée à un détecteur à ultraviolet à vide (UVV), la chromatographie liquide à haute performance (CLHP), la spectroscopie et bien d’autres encore.
  • Caractérisation complète et détaillée : nous acquérons une compréhension approfondie des changements chimiques, physiques et moléculaires au cours du traitement des matières premières conventionnelles et renouvelables grâce à la spéciation des hydrocarbures, du soufre et des composés azotés. Pour ce faire, nous utilisons un large éventail de techniques analytiques avancées et un équipement de laboratoire unique.
  • Développement de méthodes : nous lançons et participons activement au développement de méthodes analytiques avancées pour les carburants dérivés de ressources conventionnelles et non conventionnelles. Ce développement nous aide à répondre à la demande croissante de R-D en matière de nouvelles technologies.
  • Pétroinformatique : nous appliquons des approches d’intelligence artificielle/d’apprentissage automatique (IA/AM) pour traduire une vaste gamme de données analytiques et de processus en outils de modélisation prédictive afin d’améliorer l’efficacité des processus et l’intensité des émissions de gaz à effet de serre (GES).

Projets de chimie et de caractérisation supérieures grâce à l’intelligence artificielle chez CanmetÉNERGIE à Devon

Notre série actuelle de projets de R-D vise à améliorer notre compréhension de la chimie des flux conventionnels et non conventionnels grâce à des approches avancées de caractérisation et d’apprentissage automatique.

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