【摘 要】
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伴随原油资源的劣质化,以及生产过程中日益严格的环保要求和产品质量指标的提升,如何高效利用石油资源已经成为了炼化行业的重要研究方向。分子管理的概念一经提出便引起了研究者的广泛关注,目的是从分子层面认识加工原料,挖掘每个石油分子发挥最大潜能,优化炼油过程,而对原油及其产品实行分子管理的第一步就是获取其分子组成。本文从“分子管理”的理念出发,针对油品的分子组成解析,首次引入生成对抗网络。以汽油为例,开发
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伴随原油资源的劣质化,以及生产过程中日益严格的环保要求和产品质量指标的提升,如何高效利用石油资源已经成为了炼化行业的重要研究方向。分子管理的概念一经提出便引起了研究者的广泛关注,目的是从分子层面认识加工原料,挖掘每个石油分子发挥最大潜能,优化炼油过程,而对原油及其产品实行分子管理的第一步就是获取其分子组成。本文从“分子管理”的理念出发,针对油品的分子组成解析,首次引入生成对抗网络。以汽油为例,开发了分子层次的成品油分子组成的预测模型,并与信息熵最大法为对照模型验证生成对抗网络模型预测结果的准确性,主要工作内容及结论有:（1）开发了以生成对抗网络为原理预测油品的全分子组成的模型。定义了含有590种常见汽油组分的分子库作为预测模型的输出端,以18种汽油油品宏观物性作为输入端,以某炼厂31组汽油检测报告为基础数据,随机取其中29组数据为模型训练集数据库,剩余两组数据作为检测组生成预测结果。从原数据库中抽取两组数据为新的检测组,再将原检测组两组数据归为训练集数据库,分两次验证模型效果。最终结果,选取油品的主要分子组成,对比预测值与实际值,得出预测结果的平均误差。（2）建立了以信息熵最大法为优化方法的成品油分子组成的预测模型,定义了一种含有61种汽油常见组分的分子库作为模型的输出端,以汽油的PIONA值以及密度作为模型的输入端,以生成对抗网络模型的4组检测组数据的油品宏观物性作为模型的输入端,得到预测结果,与实际值对比获得误差结果。最终结果,第一组生成对抗网络模型预测结果的平均误差为5.80%,3.86%;第二组误差为4.85%,3.11%;信息熵最大法第一组的平均误差为27.72%,29.65%,第二组为20.80%,25.46%。生成对抗网络法模型所得预测值与实际值基本相同,平均误差小于信息熵最大法模型所得平均误差,由此可认为模型模拟所得结果较好的反映了汽油的分子组成,也为今后获取重油的分子组成提供了一种方法。
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