孫金芳 王智文 王康權(quán) 吳靜

摘? 要：辛烷值是評(píng)價(jià)汽油質(zhì)量的重要指標(biāo)，汽油在精制脫硫和降烯烴的過(guò)程中，辛烷值普遍出現(xiàn)了損失.建立預(yù)測(cè)模型來(lái)預(yù)測(cè)辛烷值，幫助企業(yè)優(yōu)化工藝流程進(jìn)而提高成品油辛烷值的含量具有重大意義.根據(jù)某石化企業(yè)的精制脫硫裝置保留下來(lái)的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，選取獨(dú)立且具有代表性的20個(gè)變量，基于主成分降維的多層感知神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立辛烷值的預(yù)測(cè)模型.實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，當(dāng)隱藏層的神經(jīng)元個(gè)數(shù)為10時(shí)，MSE、RMSE、MAE均最小，此時(shí)該模型具有較高的預(yù)測(cè)精度和較好的擬合度.此模型不僅揭示了變量與辛烷值之間的非線性映射關(guān)系，同時(shí)也為預(yù)測(cè)辛烷值提供了一種新的思路.

關(guān)鍵詞：汽油辛烷值;主成分降維;多層感知神經(jīng)網(wǎng)絡(luò);數(shù)據(jù)降維;辛烷值損失;辛烷值預(yù)測(cè)

中圖分類(lèi)號(hào)：TP391.3? ? ? ? ?DOI：10.16375/j.cnki.cn45-1395/t.2021.03.011

0? ? 引言

辛烷值（octane number，RON）是反映汽油燃燒性能的最重要指標(biāo)之一[1-3]，并作為汽油的商品牌號(hào)（如92#），在世界各國(guó)制定的汽油質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)中都有嚴(yán)格的規(guī)定.然而，汽油精制脫硫和降烯烴的過(guò)程中，辛烷值普遍出現(xiàn)損失.辛烷值每減少損失1個(gè)單位，相當(dāng)于多收益150元/t[4].以一個(gè)擁有年產(chǎn)100萬(wàn)t汽油精制裝置的企業(yè)為例，若它能將RON的損失減少0.2個(gè)單位，那么它在一年內(nèi)能多收益3×107元人民幣.

鄭斌等[5]針對(duì)成品油銷(xiāo)售企業(yè)汽油辛烷值檢測(cè)難的問(wèn)題，提出了一種基于隨機(jī)森林回歸算法的研究方法.高俊等[6]采用35個(gè)汽油實(shí)際樣本數(shù)據(jù)，建立了利用汽油的近紅外光譜吸光度預(yù)測(cè)汽油辛烷值的BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型.孫忠超等[7]利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法和支持向量機(jī)回歸建立了FCC汽油研究法預(yù)測(cè)辛烷值.周小偉等[8]利用多元線性回歸和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法分別建立了二次反應(yīng)清潔汽油的辛烷值預(yù)測(cè)模型.通過(guò)回歸利用汽油不同性質(zhì)去構(gòu)造辛烷值預(yù)測(cè)函數(shù)，模型里有很多系數(shù)，需要重新計(jì)算原料含量變化.同時(shí)，汽油催化裂化過(guò)程中受許多操作因素的影響，通過(guò)汽油原材料的性質(zhì)去預(yù)測(cè)辛烷值的含量沒(méi)有考慮到加工過(guò)程中各方因素對(duì)辛烷值的影響.

如今，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)被廣泛應(yīng)用于圖像識(shí)別[9]、流量預(yù)測(cè)[10]等方面，致使越來(lái)越多的研究者考慮用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[11-12]的方式去預(yù)測(cè)辛烷值.考慮到本次數(shù)據(jù)包含的指標(biāo)很多，提出了基于主成分降維的多層感知神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的辛烷值預(yù)測(cè)模型.實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)來(lái)自某石化企業(yè)，對(duì)汽油精制脫硫裝置保留下來(lái)的歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，這些數(shù)據(jù)包含了366個(gè)變量，具體包括7個(gè)原料性質(zhì)、再生吸附劑性質(zhì)和待生吸附劑性質(zhì)各2個(gè)、1個(gè)成品油的辛烷值以及另外354個(gè)操作變量.本文使用先降維后建模的方法，過(guò)濾冗余變量，發(fā)現(xiàn)并分析影響模型的主要變量與因素.利用這些變量通過(guò)多層感知神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)汽油中的辛烷值進(jìn)行預(yù)測(cè)，并對(duì)預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行分析以提升汽油品質(zhì).

1? ? 相關(guān)理論介紹

1.1? ? 主成分降維

影響辛烷值的因素有很多，而且各因素蘊(yùn)含的信息也很復(fù)雜[13-14]，如何從這些信息中獲取有效信息是建立辛烷值損失值預(yù)測(cè)模型的關(guān)鍵.降維是一種映射關(guān)系，在保證原有數(shù)據(jù)本質(zhì)盡量不變的前提下，將數(shù)據(jù)的維度降低.常用的降維技術(shù)有奇異值分解（SVD）、因子分析（FA）、主成分分析（PCA）等[15].本文使用PCA技術(shù)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取和降維操作，化繁為簡(jiǎn)，盡可能壓縮指標(biāo)個(gè)數(shù)[16].依據(jù)PCA的基本思想，本文對(duì)原始指標(biāo)的相關(guān)矩陣進(jìn)行研究，從所有變量中找出影響辛烷值損失的幾個(gè)綜合性指標(biāo)，這些新指標(biāo)間相互獨(dú)立，能夠最大限度地、集中地反映原始指標(biāo)的總方差.

1.2? ? 多層感知神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

1.2.1? ? 網(wǎng)絡(luò)的基本原理

多層感知器網(wǎng)絡(luò)（multi-layer perceptron，MLP）的基本結(jié)構(gòu)如圖1所示，不僅存在輸入層和輸出層，還可以有許多個(gè)隱藏層，最簡(jiǎn)單的MLP需要至少有一層隱藏層，此網(wǎng)絡(luò)擁有前向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的主要特征.輸入的特征信息經(jīng)過(guò)輸入層神經(jīng)元，然后被傳送到第一個(gè)隱藏層的神經(jīng)元，再傳送到下一個(gè)隱層的神經(jīng)元.其中，兩個(gè)層之間神經(jīng)元間的連接方式是：上一層的每一個(gè)神經(jīng)元與下一層的每一個(gè)神經(jīng)元都有連接.值得注意的是，在同一層中，神經(jīng)元之間是沒(méi)有連接的，信息經(jīng)過(guò)所有隱藏層的傳遞，最后到達(dá)輸出層的神經(jīng)元進(jìn)行輸出.

從圖1可見(jiàn)，輸入層神經(jīng)元的個(gè)數(shù)為[n]，表示輸入多少條信息，輸入層就有多少個(gè)神經(jīng)元，分別記作[x1，? x2， …， xn]. [?1，? ?2， …， ?n1]是第一個(gè)隱藏層的神經(jīng)元，[c1，? c2， …， cn2]是第二個(gè)隱藏層的神經(jīng)元.本文的輸出信息是辛烷值的預(yù)測(cè)值，所以輸出層有一個(gè)神經(jīng)元.各層的輸入輸出關(guān)系用式（1）—式（3）來(lái)計(jì)算.

[hj=f（i=1nwijxi-θj），i=1，? 2， …， n1]? ? ? ? ? （1）

[cl=f（l=1n1vljhj-θl），l=1，? 2， …， n2]? ? ? ? ? ?（2）

[y=f（l=1n2ulcl-θ），l=1，? 2， …， n2]? ? ? ? ? ? ?（3）

其中：[wij]、[vlj]、[ul]為連接權(quán)值，以[vlj]為例，它代表著隱藏層1第[l]個(gè)神經(jīng)元與隱藏層2的第[j]個(gè)神經(jīng)元之間的連接權(quán)值;[θj]、[θl]、[θ]代表著各層某個(gè)神經(jīng)元的閾值，以[θj]為例，它代表著第一個(gè)隱藏層第j個(gè)神經(jīng)元的閾值.輸入到本層神經(jīng)元的信息，經(jīng)過(guò)閾值的作用，在[f（?）]這個(gè)激活函數(shù)的作用下，會(huì)新生成一個(gè)數(shù)值，這個(gè)數(shù)值會(huì)成為下一層的輸入.例如，輸入到隱藏層1第一個(gè)神經(jīng)元的信息經(jīng)過(guò)閾值和激活函數(shù)的作用下，變成了[h1]，[h1]就是第一個(gè)隱藏層第一個(gè)神經(jīng)元的輸出，第二個(gè)隱藏層的輸入.信息從前往后傳遞，最終在輸出層被輸出.

1.2.2? ? 輸入層和輸出層神經(jīng)元

根據(jù)研究的需要，選擇主成分降維得到的20個(gè)主成分作為輸入層神經(jīng)元，同時(shí)，選擇成品油的辛烷值為輸出神經(jīng)元.

1.2.3? ? 隱藏層神經(jīng)元數(shù)的確定

隱藏層神經(jīng)元數(shù)量的確定非常重要，隱藏層神經(jīng)元的數(shù)量相差一個(gè)，結(jié)果可能千差萬(wàn)別.隱藏層神經(jīng)元數(shù)量越多，學(xué)習(xí)的程度越深，網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測(cè)精度就越高.但是當(dāng)隱藏層神經(jīng)元數(shù)量過(guò)多時(shí)，會(huì)導(dǎo)致一系列的問(wèn)題，例如，網(wǎng)絡(luò)不收斂或者收斂速度過(guò)慢或者過(guò)擬合等問(wèn)題.當(dāng)隱藏層神經(jīng)元數(shù)量太少時(shí)，雖然收斂速度快，但是預(yù)測(cè)精度可能達(dá)不到要求.考慮到現(xiàn)階段對(duì)于隱藏層神經(jīng)元數(shù)量的確定沒(méi)有統(tǒng)一的方法，本文使用經(jīng)驗(yàn)公式（4）來(lái)估算神經(jīng)元數(shù)目：

[z=n+m+α]? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? （4）

其中：α為[1， 10]之間的任意常數(shù)，[m、n]分別為輸入神經(jīng)元數(shù)和輸出神經(jīng)元數(shù)，[z]為隱藏層神經(jīng)元數(shù)[17].本文是對(duì)汽油中的辛烷值進(jìn)行預(yù)測(cè)，輸出值為預(yù)測(cè)的辛烷值，輸出神經(jīng)元數(shù)[n]=1，降維后的? ?20個(gè)主成分作為輸入變量，因此，輸入神經(jīng)元數(shù) [m]=20，通過(guò)式（4）可以計(jì)算出本文神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)隱藏層神經(jīng)元數(shù)的取值范圍[5， 15].

2? ? 實(shí)證分析

2.1? ? 數(shù)據(jù)的預(yù)處理

收集到的原始數(shù)據(jù)中，大部分變量數(shù)據(jù)正常，但是部分變量只含有部分時(shí)間段的數(shù)據(jù)，部分變量的數(shù)據(jù)存在空值，因此，對(duì)數(shù)據(jù)處理后才能使用.針對(duì)不同的數(shù)據(jù)異常，采用不同的數(shù)據(jù)預(yù)處理? ? ?方法：

1）針對(duì)采集的數(shù)據(jù)樣本中全部為空值的樣本，進(jìn)行整行刪除處理;

2）針對(duì)缺失數(shù)據(jù)點(diǎn)較多的指標(biāo)，將此指標(biāo)變量整列進(jìn)行刪除處理;

3）針對(duì)部分指標(biāo)變量為空值的位置，空值處用此變量的平均值代替;

4）依據(jù)汽油催化裂化的工藝要求、操作經(jīng)驗(yàn)總結(jié)出了影響辛烷值的各項(xiàng)指標(biāo)的取值范圍，依據(jù)變量的操作范圍，對(duì)收集的數(shù)據(jù)中不在這個(gè)范圍內(nèi)的樣本點(diǎn)用最大最小限幅法進(jìn)行刪除處理;

5）針對(duì)異常值使用拉依達(dá)準(zhǔn)則進(jìn)行去除處理.

拉依達(dá)準(zhǔn)則：假設(shè)對(duì)被觀測(cè)變量進(jìn)行相同精度的測(cè)量，得到初始數(shù)據(jù)[x1， x2， …， xn]，首先計(jì)算出被觀測(cè)變量的算術(shù)平均值[x]，然后計(jì)算剩余誤差[vi=xi-x（i=1， 2， …， n）]，之后按照式（5）的貝塞爾公式計(jì)算出標(biāo)準(zhǔn)誤差[σ].判斷數(shù)據(jù)[xm]的剩余誤差[vm]是否在[3σ]的范圍內(nèi)，若[vm]在[3σ]范圍內(nèi)，認(rèn)為數(shù)據(jù)正常，否則，[vm=xm-x>3σ]，數(shù)據(jù)[xm]含有很大的誤差，應(yīng)該進(jìn)行刪除處理.

[σ=[1n-1i=1nv2i]12=[i=1nx2i-（i=1nxi）2/n（n-1）]12]? （5）

2.2? ? 數(shù)據(jù)的降維

影響辛烷值的各指標(biāo)之間存在一定的相關(guān)性.首先對(duì)預(yù)處理后的數(shù)據(jù)進(jìn)行如式（6）的標(biāo)準(zhǔn)化，計(jì)算出各指標(biāo)間相關(guān)系數(shù)矩陣的特征值、特征向量，然后根據(jù)得到的各主成分的方差貢獻(xiàn)率和累計(jì)方差貢獻(xiàn)率，從這些主成分中選取實(shí)驗(yàn)需要的主成分[zi].一般來(lái)講，方差累計(jì)貢獻(xiàn)率在80%左右，就基本保留了原來(lái)的指標(biāo)信息.

[xi=xi-xs]? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? （6）

[x=1ni=1nxi]? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? （7）

[s=1n-1i=1n（xi-x）2]? ? ? ? ? ? ? ?（8）

為了方便確定主成分的個(gè)數(shù)，定義了一個(gè)函數(shù)將主成分的個(gè)數(shù)與累計(jì)貢獻(xiàn)率作可視化分析.方差累計(jì)貢獻(xiàn)率和主成分個(gè)數(shù)的關(guān)系如圖2所示，從圖2可以看出，15個(gè)主成分時(shí)的方差累計(jì)貢獻(xiàn)率已經(jīng)達(dá)到了80%.為了讓實(shí)驗(yàn)的效果更好，選取前20個(gè)主成分作為多層感知神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入變量，這些主成分的方差累計(jì)貢獻(xiàn)率達(dá)到85%，并且這些新指標(biāo)間不存在相關(guān)性，對(duì)原來(lái)的指標(biāo)在很大程度上進(jìn)行了簡(jiǎn)化.

2.3? ?構(gòu)建訓(xùn)練樣本集和測(cè)試樣本集

隨機(jī)選取降維后樣本的80%作為訓(xùn)練樣本，即265個(gè)樣本數(shù)據(jù)，用于對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練，直到訓(xùn)練出較好的模型.再用剩余的60個(gè)樣本數(shù)據(jù)對(duì)訓(xùn)練好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的性能進(jìn)行測(cè)試，用來(lái)檢驗(yàn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測(cè)性能，改進(jìn)模型.

2.4? ?多層感知神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型的性能分析

用控制變量法只改變隱藏層神經(jīng)元的數(shù)量，其他的基本設(shè)置不變.將20個(gè)變量進(jìn)行輸入，通過(guò)比較均方誤差（MSE）、均方根誤差（RMSE）、平均絕對(duì)誤差（MAE）來(lái)判斷模型的擬合程度.

在測(cè)試集上計(jì)算樣本真實(shí)值與預(yù)測(cè)值之間的誤差，從而對(duì)模型的性能進(jìn)行評(píng)價(jià).均方誤差[18]可以用來(lái)評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)的變化程度，用式（9）表示，是指參數(shù)真值與預(yù)測(cè)值間差值的平方的期望值，MSE的值越小，說(shuō)明預(yù)測(cè)模型對(duì)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)描述的精確度更好.均方根誤差[18]用式（10）表示，和模型的誤差屬于同一級(jí)別，是均方誤差的算術(shù)平方根.平均絕對(duì)誤差[18]用式（11）表示，它是絕對(duì)誤差的平均值，用來(lái)反映預(yù)測(cè)值誤差的實(shí)際情況.

[MSE=1ni=1n（yi∧-yi）2，? n=1，? 2， …， 65]? ? ? （9）

[RMSE=MSE]? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?（10）

[MAE=1ni=1nyi∧-yi，n=1，? 2， …， 65]? ? ? （11）

其中：[yi]為監(jiān)測(cè)到的辛烷值，[yi∧]為預(yù)測(cè)的辛烷值.預(yù)測(cè)結(jié)果如表1所示.

通過(guò)對(duì)比本文構(gòu)建模型的均方誤差、均方根誤差和平均絕對(duì)誤差發(fā)現(xiàn)，當(dāng)神經(jīng)元個(gè)數(shù)為10時(shí)，MSE、RMSE、MAE均最小，此時(shí)該模型具有較高的預(yù)測(cè)精度和較好的擬合度.

2.5? ?拓展性分析

影響因素重要性排序中發(fā)現(xiàn)精制汽油出裝置溫度、反應(yīng)器上部溫度、原油辛烷值、芳烴含量、蒸汽進(jìn)入裝置的流量對(duì)辛烷值的預(yù)測(cè)有顯著影響.為進(jìn)一步描述影響因素對(duì)辛烷值的影響，將上述變量與辛烷值損失值的數(shù)據(jù)作了標(biāo)準(zhǔn)化處理，通過(guò)折線圖將影響因素與汽油辛烷值的關(guān)系可視化，如圖3—圖7所示.

溫度對(duì)汽油辛烷值影響很大.如圖3和圖4所示，在一定范圍內(nèi)，適度提高溫度，辛烷值損失值會(huì)減小，但是超過(guò)一定范圍，辛烷值的損失值會(huì)增大.可以通過(guò)對(duì)精制汽油出裝置溫度和反應(yīng)器上部溫度進(jìn)行控制，減少辛烷值的損失值.

芳烴含量和原油辛烷值都屬于原料性質(zhì)，原料性質(zhì)對(duì)辛烷值的影響很大.如圖5和圖6所示，原油中芳烴的含量高以及辛烷值高時(shí)，在同一裝置下，經(jīng)過(guò)催化裂化后，產(chǎn)品油的辛烷值就高.要想減少辛烷值的損失值，需對(duì)裝置進(jìn)行優(yōu)化，減少辛烷值的損失值.目前有LTAG技術(shù)，這種技術(shù)將劣質(zhì)循環(huán)油轉(zhuǎn)化為輕質(zhì)芳烴，或者將劣質(zhì)循環(huán)油轉(zhuǎn)化為高辛烷值汽油組分，通過(guò)將雙環(huán)芳烴加氫飽和，從而生成四氫萘型單環(huán)芳烴[19]，不僅使得氫耗量降低，而且在之后的汽油催化裂化過(guò)程中，成品汽油的辛烷值和輕質(zhì)芳烴含量都升高了，效益得到提高.

如圖7所示，蒸汽進(jìn)入裝置的流量大時(shí)，辛烷值損失小.由于蒸汽可以凈化辛烷值分離系統(tǒng)，增加蒸汽進(jìn)入裝置的流量，可以減少反應(yīng)器中吸附劑的殘留.適度增加蒸汽進(jìn)入裝置的流量，就增大了原材料進(jìn)入的比例，可以減緩部分烯烴加氫反應(yīng)和脫硫反應(yīng)的速度，能夠有效降低汽油的辛烷值損失.

3? ? 結(jié)論

本文提出的模型為辛烷值的預(yù)測(cè)以及降低辛烷值的損失值提供了新的思路與方法.預(yù)測(cè)模型的特點(diǎn)總結(jié)如下：

1）該模型用非線性隱式的形式描述了辛烷值與多個(gè)變量之間的關(guān)系.考慮到影響因素的多元性以及各因素間關(guān)系的復(fù)雜性，辛烷值與多個(gè)變量之間的關(guān)系難以用簡(jiǎn)單的線性模型或稍微復(fù)雜的非線性模型進(jìn)行客觀描述，而該模型正好克服了上述缺點(diǎn)，實(shí)現(xiàn)了辛烷值與多個(gè)變量之間關(guān)系的非線性映射表達(dá).

2）該模型的預(yù)測(cè)精度很高，可以滿足工業(yè)生產(chǎn)的需要.由于使用了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，具有很強(qiáng)的非線性逼近功能[20]，所以當(dāng)訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù)足夠多，并且在數(shù)據(jù)質(zhì)量很高的條件下，該模型的預(yù)測(cè)精度不會(huì)差.

3）該預(yù)測(cè)模型的結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單，輸入變量數(shù)目可控，操作性強(qiáng).

4）模型的主要缺點(diǎn)是對(duì)數(shù)據(jù)的要求嚴(yán)格，必須有符合數(shù)量和質(zhì)量要求的數(shù)據(jù)才能達(dá)到預(yù)期的預(yù)測(cè)效果.

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Prediction and analysis of octane number using multi-layer

perceptual neural network based on principal component

dimension reduction

SUN Jinfang1a， WANG Zhiwen*1a，1b，2， WANG Kangquan1a， WU Jing1a

（1a. College of Science， 1b. School of Computer Science and Telecommunication Engineering， Guangxi

University of Science and Technology， Liuzhou 545006， China; 2. Guangxi Key Lab of Multi-source

Information Mining & Security， Guangxi Normal University， Guilin 541004， China）

Abstract： Octane number is an important index to evaluate the quality of gasoline. In the process of? ?desulfurization and olefins reduction of gasoline， the octane number is generally lost. It is of great? ? ?significance to establish a prediction model to predict the octane number and help enterprises optimize the technological process to improve the octane number content of finished oil. In this paper， the octane number prediction and analysis model based on principal component dimension reduction of multi-? ?layer perceptual neural network is proposed. The experimental analysis adopted data from a? ? ? ? ? ? ? ?petrochemical enterprise， and based on the data retained by the refining desulfurization device of the? enterprise， 20 independent and representative variables were selected in the experiment， and the octane number prediction model was established based on the multi-layer perceptual neural network. The? ? ? experimental results show that when the number of neurons in the hidden layer is 10， MSE， RMSE and MAE are all the minimum， and the model has high prediction accuracy and good fitting degree. This model not only reveals the nonlinear mapping relationship between variables and octane number， but? also provides a new idea for predicting octane number.

Key words： octane number of gasoline; principal component dimension reduction; multi-layer perceptual neural network; data dimension reduction; octane number loss; octane number prediction

（責(zé)任編輯：黎? ? 婭）