應(yīng)用化學(xué)計量學(xué)技術(shù)預(yù)測預(yù)測原油性質(zhì)和反應(yīng)產(chǎn)物分布

應(yīng)用化學(xué)計量學(xué)技術(shù)預(yù)測預(yù)測原油性質(zhì)和反應(yīng)產(chǎn)物分布摘要：該文通過收集整理原油實(shí)驗(yàn)室積累的大量有價值的原油評價數(shù)據(jù)，建立了原油數(shù)據(jù)庫。同時，將數(shù)據(jù)庫中的原油性質(zhì)和反應(yīng)產(chǎn)品分布數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練數(shù)據(jù)，結(jié)合化學(xué)計量學(xué)校正理論，建立了性質(zhì)與性質(zhì)、性質(zhì)與反應(yīng)產(chǎn)物分布的數(shù)學(xué)關(guān)聯(lián)模型。結(jié)果表明，利用各種校正理論方法建立的數(shù)學(xué)關(guān)聯(lián)模型都有很好的預(yù)測效果，能夠達(dá)到對性質(zhì)組成和反應(yīng)產(chǎn)物分布快速、準(zhǔn)確預(yù)測的目的。關(guān)鍵詞：原油；化學(xué)計量學(xué)；校正理論；粘度；催化裂化R語言原油煉制技術(shù)研究，必須建立在系統(tǒng)深入認(rèn)識原油化學(xué)特性的基礎(chǔ)上，以石油化學(xué)為理論依據(jù)，以提高汽柴油等液體產(chǎn)品收率為目標(biāo)。因此，實(shí)驗(yàn)室開展了對原油深入的化學(xué)評價分析。最終，利用分析數(shù)據(jù)建立了原油數(shù)據(jù)庫。目前，如何利用先進(jìn)數(shù)據(jù)分析方法對數(shù)據(jù)庫中的原油評價數(shù)據(jù)進(jìn)行有效地分析成為實(shí)驗(yàn)室面臨最主要的研究問題，通過此項(xiàng)研究，以便提出原油的性質(zhì)組成及反應(yīng)性能關(guān)聯(lián)預(yù)測模型，獲取更多關(guān)于原油的知識，并為原油優(yōu)化加工技術(shù)開發(fā)提供技術(shù)基礎(chǔ)。為此，本文的研究重點(diǎn)是在前人大量對原油實(shí)驗(yàn)研究的基礎(chǔ)上，利用所收集的原油分析實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)，結(jié)合化學(xué)計量學(xué)校正理論，研究原油性質(zhì)組成和反應(yīng)產(chǎn)物分布的預(yù)測方法。1實(shí)驗(yàn)1.1原油性質(zhì)和反應(yīng)數(shù)據(jù)收集分別測定原油原料的性質(zhì)組成，性質(zhì)組成包括密度、殘?zhí)俊⒄扯?、平均分子量、元素含量（H，C，N，S）、H/C、金屬Ni和V的含量、飽和分、芳香分、膠質(zhì)和瀝青質(zhì)。同時，還要對原油的原料進(jìn)行催化裂化反應(yīng)[1]和熱轉(zhuǎn)化反應(yīng)性能的研究。最終，將性質(zhì)組成和反應(yīng)數(shù)據(jù)存儲于數(shù)據(jù)庫，為下一步數(shù)據(jù)分析提供數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。部分原油催化裂化反應(yīng)數(shù)據(jù)見表1。1.2化學(xué)計量學(xué)校正理論校正理論是化學(xué)計量學(xué)最重要的組成部分，所謂校正就是利用化學(xué)量測系統(tǒng)或數(shù)據(jù)和已有被研究體系的知識或信息，采用適當(dāng)?shù)慕y(tǒng)計學(xué)方法建立的一個模型，然后利用該模型定性或定量分析未知對象或樣品，并預(yù)測被分析對象各方面信息的過程[2]。原油的性質(zhì)和反應(yīng)數(shù)據(jù)經(jīng)測定收集后，利用校正理論方法，便可以建立性質(zhì)與性質(zhì)、性質(zhì)與反應(yīng)產(chǎn)物分布的定量數(shù)學(xué)模型，最后利用該模型定量預(yù)測未知原油樣的性質(zhì)和反應(yīng)產(chǎn)物分布數(shù)據(jù)。本文選取了六種常用的校正理論建模方法建立定量數(shù)學(xué)預(yù)測模型，六種方法包括：原油性質(zhì)組成數(shù)據(jù)和反應(yīng)數(shù)據(jù)作為模型的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，利用多元線性回歸方法，求解回歸系數(shù)β，便可以建立性質(zhì)與性質(zhì)、性質(zhì)與反應(yīng)產(chǎn)物分布的數(shù)學(xué)關(guān)聯(lián)模型。最后，將未知原油的性質(zhì)數(shù)據(jù)輸入數(shù)學(xué)模型，就可以達(dá)到定量預(yù)測未知原油性質(zhì)和反應(yīng)產(chǎn)物分布的目的。2）逐步線性回歸（StepwieRegreion，SR）參加多元線性回歸（MLR）的n個原油的性質(zhì)特征量某1，某2，…，某n中，單獨(dú)觀察時有些性質(zhì)特征量某與因變量y（性質(zhì)或反應(yīng)產(chǎn)物分布）的相關(guān)程度很密切，有些性質(zhì)特征量某顯得不重要。若把這些不重要的特征量保存在回歸方程中，不僅增加計算工作量，而且會增加方程的不穩(wěn)定性[4]。因此，希望從n個性質(zhì)特征量中選出與預(yù)測值因變量y最密切，最具有代表性的性質(zhì)特征量某。為此，本文采用逐步線性回歸法，在原油的性質(zhì)中，分析選出與需要預(yù)測的原油的某個性質(zhì)或某個反應(yīng)產(chǎn)物分布關(guān)系最為密切的關(guān)鍵性質(zhì)，作為線性回歸方程的自變量某。若原油性質(zhì)特征量相互間無“共線性”（原油性質(zhì)自變量呈線性、無干擾和無變量間的相互作用）問題，則利用多元線性回歸方法建立的數(shù)學(xué)模型可以達(dá)到很高的預(yù)測精度[5]。但原油分析中數(shù)據(jù)總是帶有誤差，此時將多元線性回歸建立在整體性質(zhì)數(shù)據(jù)矩陣的基礎(chǔ)上，就會造成模型失真，降低預(yù)測精度。為此需要采用主成分回歸法，首先對原油性質(zhì)做主成分分析，選取重要因子，然后采用常規(guī)多元回歸分析方法建立重要因子與待預(yù)測性質(zhì)或反應(yīng)產(chǎn)物分布的數(shù)學(xué)模型?？梢钥闯鲋鞒煞只貧w實(shí)際上是主成分分析和多元線性回歸的組合。4）偏最小二乘法（PartialLeatSquare，PLS）偏最小二乘法（PLS）是化學(xué)定量校正理論最常用的一種方法[6-7]，PLS模型建立過程見圖1。在預(yù)測原油性質(zhì)或反應(yīng)產(chǎn)物分布過程中，利用訓(xùn)練數(shù)據(jù)（數(shù)據(jù)庫中的原油性質(zhì)、反應(yīng)產(chǎn)物分布數(shù)據(jù)）和偏最小二乘法，首先求出系數(shù)矩陣b，建立多元線性模型，輸入未知原油的性質(zhì)組成數(shù)據(jù)，便可以得到預(yù)測結(jié)果。偏最小二乘法與主成分回歸有著相同的模型結(jié)構(gòu)，主成分回歸（PCR）的主要目的是要提取隱藏在自變量矩陣某中的相關(guān)信息，然后用于預(yù)測變量Y的值，這種方法可以保證只使用那些獨(dú)立變量，噪音將被消除，從而達(dá)到改善預(yù)測模型質(zhì)量的目的。但是，主成分回歸仍然有一定的缺陷，當(dāng)一些有用變量的相關(guān)性很小時，在選取主成分時就很容易把它們漏掉，使得最終的預(yù)測模型可靠性下降。偏最小二乘回歸可以解決這個問題，它采用對變量某和Y都進(jìn)行分解的方法，從變量某和Y中同時提取因子，再將因子按照它們之間的相關(guān)性從大到小排列，要建立一個模型，只要決定選擇幾個因子參與建模就可以了。5）非線性回歸最小二乘法（NonlinearLeatSquare，NLS）一般的非線性回歸模型可以表示為[8]：本文中，某是原油性質(zhì)數(shù)據(jù)矩陣，β為待估計的參數(shù)向量，y是準(zhǔn)備預(yù)測的原油的性質(zhì)或反應(yīng)產(chǎn)物分布，ε為隨機(jī)誤差。函數(shù)形式f（·）是已知的。與多元線性回歸法類似，求取β，便可以建立非線性回歸數(shù)學(xué)預(yù)測模型。6）支持向量機(jī)（SupportVectorMachine，SVM）支持向量機(jī)于1995年由Vapnik首先提出，它是一種監(jiān)督式學(xué)習(xí)的方法，它廣泛的應(yīng)用于統(tǒng)計分類以及回歸分析中[9]。支持向量機(jī)的體系結(jié)構(gòu)如圖2所示。本文中，某為原油性質(zhì)矩陣，K為支持向量機(jī)的核函數(shù)，本文核函數(shù)選取為“radialbai”，b為偏置項(xiàng)，a為權(quán)重向量，則預(yù)測的原油性質(zhì)或反應(yīng)產(chǎn)物分布結(jié)果為：1.3校正理論模型開發(fā)軟件3結(jié)束語1）利用化學(xué)計量學(xué)校正理論六種常見方法，將數(shù)據(jù)庫中存儲的原油性質(zhì)數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練數(shù)據(jù)，建立原油粘度預(yù)測模型，經(jīng)過對六種預(yù)測模型的數(shù)學(xué)分析和比較，六種模型都可以對原油粘度進(jìn)行準(zhǔn)確的預(yù)測，其