【摘 要】
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辛烷值损失的准确预测有助于汽油炼制过程的优化与控制,以达到更好的脱硫效果.原油的加氢脱硫是一个十分复杂的物化反应过程,对于该过程中的参数控制多依赖于工人的经验,因此基于大数据建立辛烷值损失预测模型可以用于优化脱硫效果,从而提高产品质量,减轻工人的劳动强度,具有十分重大的实际意义.采用单因素分析、方差过滤、随机森林等方法进行了特征筛选,最后基于逻辑回归、BP(back propagation)神经网络以及支持向量机(support vector machine,SVM)三种机器学习算法构建了辛烷值损失预测模
【机 构】
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西南石油大学理学院,成都610000;西南石油大学人工智能研究院,成都610500;胜利油田勘探开发研究院,东营257000
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辛烷值损失的准确预测有助于汽油炼制过程的优化与控制,以达到更好的脱硫效果.原油的加氢脱硫是一个十分复杂的物化反应过程,对于该过程中的参数控制多依赖于工人的经验,因此基于大数据建立辛烷值损失预测模型可以用于优化脱硫效果,从而提高产品质量,减轻工人的劳动强度,具有十分重大的实际意义.采用单因素分析、方差过滤、随机森林等方法进行了特征筛选,最后基于逻辑回归、BP(back propagation)神经网络以及支持向量机(support vector machine,SVM)三种机器学习算法构建了辛烷值损失预测模型.实验结果表明,基于SVM建立的辛烷值损失预测模型精度达到了 98.24％,优于逻辑回归和BP神经网络预测模型.将该模型应用于脱硫优化,在生成汽油的硫含量达标的情况下,获得最优的控制变量组合,达到将辛烷值损失降到最低的目的.
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