【摘 要】
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近年来,我国原油需求基本上以每年8%的幅度增长,因此,了解原油并深化原油的研究对石油石化行业是十分重要的。传统的集总和虚拟组分方法只能对其产物收率和部分性质进行预测,已不能满足现代炼厂的需要,这就需要开发分子层次的模型来对石油加工过程进行设计、管理、优化和控制,直接对分子进行操作。本文的目的是构建原油分子沸点和临界性质（Tb、Tc、Pc、ω）预测模型,然后在此基础上构建原油组成模型,从分子层次预测
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近年来,我国原油需求基本上以每年8%的幅度增长,因此,了解原油并深化原油的研究对石油石化行业是十分重要的。传统的集总和虚拟组分方法只能对其产物收率和部分性质进行预测,已不能满足现代炼厂的需要,这就需要开发分子层次的模型来对石油加工过程进行设计、管理、优化和控制,直接对分子进行操作。本文的目的是构建原油分子沸点和临界性质（Tb、Tc、Pc、ω）预测模型,然后在此基础上构建原油组成模型,从分子层次预测更详细的原油分子组成及物性信息。首先本文构建了预测原油分子沸点和临界性质的结构性质关联（Quantitative Structure Property Relationship,QSPR）模型,并且采用基团和RDKit描述符两种化学特征作为输入,然后使用人工神经网络（ANN）、支持向量机（SVM）以及随机森林（RF）来进行训练。在面对196个RDKit描述符时,两步特征子集选择法被开发出来以解决问题。第一步使用皮尔逊系数法,成功的将Tb、Tc、Pc、ω数据集中的描述符分别压缩到一定个数;第二步使用多目标卷积法,将机器学习算法ANN与多目标优化方法NSGA-Ⅱ相结合,对初步筛选后的特征集进行多目标特征子集优选,最终成功找到包含11个、23个、10个和22个描述符的特征子集用于预测Tb、Tc、Pc、ω。但是两种方法都是对已有数据的一种训练,训练过程过分依赖数据集的大小,无法准确预测未知分子的性质。在上述工作的基础上,本文提出了基于经验方程的原油分子性质预测模型构建方法,根据基团贡献法计算性质的一般方程形式,利用具有原油代表性的155个核心分子性质值和化合物中碳原子总数的贡献,开发了适合原油分子性质的新模型,以解决QSPR模型外推性能差及其过拟合的问题。最后,基于此,构建了更细致、准确的原油分子组成模型。
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