加氫石油樹脂的配方優(yōu)化需精準(zhǔn)調(diào)控原料配比、催化劑組成、工藝參數(shù)等多維度變量，以實現(xiàn)加氫度、純度、熱穩(wěn)定性等核心性能的提升。傳統(tǒng)試錯法存在周期長、成本高、難以兼顧多目標(biāo)的局限，而機器學(xué)習(xí)通過數(shù)據(jù)驅(qū)動建模、非線性關(guān)系擬合、智能尋優(yōu)，可高效鎖定最優(yōu)配方方案，具體應(yīng)用流程與實踐要點如下：

一、前期數(shù)據(jù)準(zhǔn)備與特征工程

高質(zhì)量的數(shù)據(jù)與合理的特征設(shè)計是機器學(xué)習(xí)建模的核心基礎(chǔ)，需圍繞配方-工藝-性能的關(guān)聯(lián)構(gòu)建完整數(shù)據(jù)體系。

多維度數(shù)據(jù)采集

采集的數(shù)據(jù)集需涵蓋配方核心變量、工藝參數(shù)及產(chǎn)品性能指標(biāo)三大類。配方變量包括C5/C9餾分比例、溶劑種類與用量、催化劑載體類型（如改性氧化鋁、分子篩）、活性組分（Pd-Pt、稀土元素等）及負(fù)載量；工藝參數(shù)包含加氫反應(yīng)溫度、壓力、反應(yīng)時間、攪拌速率；性能指標(biāo)則有加氫度、酸值、軟化點、熱穩(wěn)定性、硫/氯雜質(zhì)含量等。數(shù)據(jù)來源可整合實驗室試驗數(shù)據(jù)、工廠生產(chǎn)記錄、專利文獻中的配方案例，同時納入不同批次的波動數(shù)據(jù)，提升模型的魯棒性。

數(shù)據(jù)預(yù)處理

對原始數(shù)據(jù)進行清洗，通過刪除異常值、均值/插值法填補缺失值，解決工業(yè)數(shù)據(jù)中常見的雜亂問題；隨后對數(shù)據(jù)進行標(biāo)準(zhǔn)化處理，將原料配比、催化劑用量等不同量級的參數(shù)歸一化至同一區(qū)間，避免因數(shù)值差異導(dǎo)致模型對高量級特征過度關(guān)注。

特征工程優(yōu)化

將原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為模型可識別的有效特征，例如，將催化劑的“載體類型+活性組分+改性劑”組合為復(fù)合特征，將原料的碳鏈長度、不飽和鍵含量等化學(xué)屬性轉(zhuǎn)化為分子描述符特征；通過皮爾遜相關(guān)性分析、互信息法剔除冗余特征，如篩選出對加氫度影響顯著的 Pd-Pt 負(fù)載量、稀土元素添加比例等核心特征，降低模型計算復(fù)雜度，提升預(yù)測精度。

二、適配的機器學(xué)習(xí)模型選擇與構(gòu)建

針對加氫石油樹脂配方優(yōu)化的不同需求，需選擇針對性的機器學(xué)習(xí)模型，實現(xiàn)性能預(yù)測、關(guān)鍵參數(shù)篩選與多目標(biāo)尋優(yōu)的協(xié)同。

隨機森林/梯度提升樹：核心性能預(yù)測與關(guān)鍵參數(shù)篩選

這類樹基模型擅長擬合配方與性能之間的非線性關(guān)系，可精準(zhǔn)預(yù)測催化劑配比、原料比例對加氫度、雜質(zhì)含量的影響規(guī)律。同時，模型可輸出特征重要性排序，識別出對產(chǎn)品性能起決定性作用的關(guān)鍵配方成分，例如篩選出改性氧化鋁載體、檸檬酸改性分子篩等對抑制催化劑中毒至關(guān)重要的組分，為配方簡化提供依據(jù)。

貝葉斯優(yōu)化：小樣本下的快速配方尋優(yōu)

針對實驗室小樣本試驗場景，貝葉斯優(yōu)化基于高斯過程建模，可通過少量迭代試驗快速搜索最優(yōu)配方組合。以“提升加氫度+降低雜質(zhì)含量+控制成本”為目標(biāo)，模型能自動調(diào)整C5餾分與異戊烯的配比、催化劑活性組分負(fù)載量等參數(shù)，僅需數(shù)次驗證試驗即可鎖定兼顧性能與成本的最優(yōu)解，大幅減少試錯成本。

Transformer+NSGA-Ⅱ混合模型：多目標(biāo)配方優(yōu)化

當(dāng)面臨加氫效率、產(chǎn)品熱穩(wěn)定性、生產(chǎn)成本等相互沖突的多目標(biāo)優(yōu)化需求時，可采用混合模型方案。先用Transformer模型捕捉配方參數(shù)間的全局交互作用，精準(zhǔn)預(yù)測各目標(biāo)性能值；再結(jié)合 NSGA-Ⅱ 算法生成帕累托最優(yōu)解集，提供一系列兼顧不同目標(biāo)的配方方案，例如在保證加氫度達標(biāo)的前提下，降低貴金屬Pd-Pt用量，選擇低成本鎂改性氧化鋁作為載體，實現(xiàn)性能與成本的平衡。

支持向量機（SVM）：小眾配方性能預(yù)測

針對高耐候性、高黏附性等特殊需求的加氫石油樹脂，其相關(guān)試驗數(shù)據(jù)較少，支持向量機可通過非線性核函數(shù)擬合小樣本數(shù)據(jù)，精準(zhǔn)預(yù)測小眾配方的性能，輔助新型專用樹脂的配方開發(fā)。

三、模型訓(xùn)練與配方優(yōu)化迭代

機器學(xué)習(xí)輔助配方優(yōu)化是一個“建模-驗證-迭代”的閉環(huán)過程，需通過持續(xù)的試驗反饋優(yōu)化模型與配方。

模型訓(xùn)練與驗證

將預(yù)處理后的數(shù)據(jù)集按 7:3 的比例劃分為訓(xùn)練集與驗證集，用訓(xùn)練集訓(xùn)練模型后，以均方誤差（MSE）評估性能預(yù)測精度，要求產(chǎn)品加氫度等核心指標(biāo)的預(yù)測誤差控制在 5% 以內(nèi)；用 R² 分?jǐn)?shù)衡量模型擬合度，理想狀態(tài)下 R² 應(yīng)大于 0.9，確保模型能可靠反映配方與性能的關(guān)聯(lián)規(guī)律。若模型精度不足，可通過調(diào)整超參數(shù)（如增加梯度提升樹的決策樹數(shù)量）、擴充特征維度等方式優(yōu)化模型。

配方尋優(yōu)與試驗驗證

將訓(xùn)練好的模型作為目標(biāo)評估器，結(jié)合優(yōu)化算法生成候選最優(yōu)配方。例如，借助貝葉斯優(yōu)化輸出催化劑纖維絲負(fù)載量、稀土元素添加比例的最優(yōu)值；隨后開展小批量實驗室試驗驗證候選配方，若產(chǎn)品雜質(zhì)含量未達標(biāo)或熱穩(wěn)定性不足，將試驗結(jié)果反饋至數(shù)據(jù)集，重新調(diào)整模型特征權(quán)重并迭代訓(xùn)練，直至獲得符合要求的配方。

模型持續(xù)更新

將新的試驗數(shù)據(jù)、生產(chǎn)數(shù)據(jù)持續(xù)補充到數(shù)據(jù)集中，實現(xiàn)模型的增量更新。當(dāng)引入新型納米管催化劑、綠色溶劑等新配方組分時，新增其配方與性能數(shù)據(jù)，讓模型適配新配方體系的優(yōu)化需求，確保模型在長期應(yīng)用中保持有效性。

四、應(yīng)用成效與價值

縮短研發(fā)周期

傳統(tǒng)催化劑配方優(yōu)化需數(shù)月的反復(fù)試驗，而機器學(xué)習(xí)通過虛擬仿真篩選，可快速輸出5-10組核心候選配方，將研發(fā)周期縮短60%以上，例如針對含硫雜質(zhì)影響加氫效果的難題，模型可快速鎖定負(fù)載鎳、鈰的分子篩配方，大幅減少試驗試錯成本。

實現(xiàn)多目標(biāo)平衡優(yōu)化

模型可在保證加氫度達標(biāo)的前提下，優(yōu)化降低貴金屬用量、選擇低成本載體，使配方成本降低10%以上；同時可篩選出兼顧高加氫效率與長催化劑壽命的配方，如確定稀土元素的最佳負(fù)載量，延長催化劑使用時長。

提升產(chǎn)品穩(wěn)定性

機器學(xué)習(xí)模型能捕捉微小配方波動對產(chǎn)品性能的影響，例如精準(zhǔn)控制異戊烯添加比例在15-25份，避免因原料配比偏差導(dǎo)致的樹脂熱穩(wěn)定性下降，保障不同批次產(chǎn)品質(zhì)量的一致性。

本文來源：河南向榮石油化工有限公司 http://www.lagoufu.com/