AI驱动的配方优化：机器学习在加氢石油树脂性能预测中的应用

加氢石油树脂的性能受配方中多种因素影响，通过机器学习可对其性能进行预测，从而实现配方优化，具体应用如下：

数据收集与预处理：先需要收集大量与加氢石油树脂相关的数据，包括原材料的种类、比例、生产工艺参数（如反应温度、压力、反应时间等）以及对应的产品性能数据（如软化点、粘度、酸值、色相、拉伸强度等），这些数据来源广泛，可来自工厂生产记录、实验室实验数据等。由于原始数据可能存在噪声、缺失值等问题，需进行预处理，如通过数据清洗去除异常值，采用插值法等填补缺失值，对数据进行标准化或归一化处理，以便于机器学习模型更好地学习和处理。

特征选择与提取：加氢石油树脂配方和生产过程中的众多因素并非都对性能有显著影响，可利用机器学习中的特征选择算法，如主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）等，筛选出对加氢石油树脂性能影响较大的关键特征，如原料中芳香烃含量、催化剂种类及用量等。此外，还可根据化学知识和经验，提取一些衍生特征，如原料的某种比例关系等，作为模型的输入。

模型选择与训练：根据加氢石油树脂性能预测的特点和数据类型，选择合适的机器学习模型。常见的有线性回归模型，可用于预测一些与配方成分呈线性关系的性能指标，如某些添加剂含量与粘度的关系；决策树和随机森林算法，能处理非线性关系，可用于分析复杂配方对软化点等性能的影响，随机森林还能通过特征重要性评估，进一步确定关键影响因素；支持向量机（SVM）在小样本数据下也能有较好表现，可用于预测如酸值等性能；神经网络模型，尤其是深度学习中的多层感知机，具有强大的非线性拟合能力，可用于处理高度复杂的性能-配方关系，能综合考虑多种因素对加氢石油树脂拉伸强度等性能的影响。使用收集到的预处理后的数据对选定模型进行训练，调整模型参数，使其在训练集上能较好地拟合数据，学习到配方与性能之间的潜在关系。

模型评估与优化：采用交叉验证等方法，如十折交叉验证，将训练数据划分为多个子集，轮流将其中一个子集作为测试集，其余子集作为训练集，对模型进行多次训练和测试，评估模型的准确性、泛化能力等指标。若模型性能不佳，可通过调整模型参数、增加数据量、尝试不同的特征组合等方式进行优化，或更换更合适的模型。

性能预测与配方优化：经过评估和优化后的模型，可用于预测不同配方下加氢石油树脂的性能。根据预测结果，反向设计出满足特定性能要求的配方，例如，若希望提高加氢石油树脂的软化点，可通过模型预测哪些原料比例或工艺参数的调整能达到这一目标，然后进行实验验证。通过不断重复预测 - 实验 - 优化的过程，逐步找到合适的配方，实现 AI 驱动的配方优化。

本文来源：河南向荣石油化工有限公司 http://www.upresinchem.com/