加氢石油树脂的配方优化需精准调控原料配比、催化剂组成、工艺参数等多维度变量，以实现加氢度、纯度、热稳定性等核心性能的提升。传统试错法存在周期长、成本高、难以兼顾多目标的局限，而机器学习通过数据驱动建模、非线性关系拟合、智能寻优，可高效锁定最优配方方案，具体应用流程与实践要点如下：
一、前期数据准备与特征工程
高质量的数据与合理的特征设计是机器学习建模的核心基础，需围绕配方-工艺-性能的关联构建完整数据体系。
多维度数据采集
采集的数据集需涵盖配方核心变量、工艺参数及产品性能指标三大类。配方变量包括C5/C9馏分比例、溶剂种类与用量、催化剂载体类型（如改性氧化铝、分子筛）、活性组分（Pd-Pt、稀土元素等）及负载量；工艺参数包含加氢反应温度、压力、反应时间、搅拌速率；性能指标则有加氢度、酸值、软化点、热稳定性、硫/氯杂质含量等。数据来源可整合实验室试验数据、工厂生产记录、专利文献中的配方案例，同时纳入不同批次的波动数据，提升模型的鲁棒性。
数据预处理
对原始数据进行清洗，通过删除异常值、均值/插值法填补缺失值，解决工业数据中常见的杂乱问题；随后对数据进行标准化处理，将原料配比、催化剂用量等不同量级的参数归一化至同一区间，避免因数值差异导致模型对高量级特征过度关注。
特征工程优化
将原始数据转化为模型可识别的有效特征，例如，将催化剂的“载体类型+活性组分+改性剂”组合为复合特征，将原料的碳链长度、不饱和键含量等化学属性转化为分子描述符特征；通过皮尔逊相关性分析、互信息法剔除冗余特征，如筛选出对加氢度影响显著的 Pd-Pt 负载量、稀土元素添加比例等核心特征，降低模型计算复杂度，提升预测精度。
二、适配的机器学习模型选择与构建
针对加氢石油树脂配方优化的不同需求，需选择针对性的机器学习模型，实现性能预测、关键参数筛选与多目标寻优的协同。
随机森林/梯度提升树：核心性能预测与关键参数筛选
这类树基模型擅长拟合配方与性能之间的非线性关系，可精准预测催化剂配比、原料比例对加氢度、杂质含量的影响规律。同时，模型可输出特征重要性排序，识别出对产品性能起决定性作用的关键配方成分，例如筛选出改性氧化铝载体、柠檬酸改性分子筛等对抑制催化剂中毒至关重要的组分，为配方简化提供依据。
贝叶斯优化：小样本下的快速配方寻优
针对实验室小样本试验场景，贝叶斯优化基于高斯过程建模，可通过少量迭代试验快速搜索最优配方组合。以“提升加氢度+降低杂质含量+控制成本”为目标，模型能自动调整C5馏分与异戊烯的配比、催化剂活性组分负载量等参数，仅需数次验证试验即可锁定兼顾性能与成本的最优解，大幅减少试错成本。
Transformer+NSGA-Ⅱ混合模型：多目标配方优化
当面临加氢效率、产品热稳定性、生产成本等相互冲突的多目标优化需求时，可采用混合模型方案。先用Transformer模型捕捉配方参数间的全局交互作用，精准预测各目标性能值；再结合 NSGA-Ⅱ 算法生成帕累托最优解集，提供一系列兼顾不同目标的配方方案，例如在保证加氢度达标的前提下，降低贵金属Pd-Pt用量，选择低成本镁改性氧化铝作为载体，实现性能与成本的平衡。
支持向量机（SVM）：小众配方性能预测
针对高耐候性、高黏附性等特殊需求的加氢石油树脂，其相关试验数据较少，支持向量机可通过非线性核函数拟合小样本数据，精准预测小众配方的性能，辅助新型专用树脂的配方开发。
三、模型训练与配方优化迭代
机器学习辅助配方优化是一个“建模-验证-迭代”的闭环过程，需通过持续的试验反馈优化模型与配方。
模型训练与验证
将预处理后的数据集按 7:3 的比例划分为训练集与验证集，用训练集训练模型后，以均方误差（MSE）评估性能预测精度，要求产品加氢度等核心指标的预测误差控制在 5% 以内；用 R² 分数衡量模型拟合度，理想状态下 R² 应大于 0.9，确保模型能可靠反映配方与性能的关联规律。若模型精度不足，可通过调整超参数（如增加梯度提升树的决策树数量）、扩充特征维度等方式优化模型。
配方寻优与试验验证
将训练好的模型作为目标评估器，结合优化算法生成候选最优配方。例如，借助贝叶斯优化输出催化剂纤维丝负载量、稀土元素添加比例的最优值；随后开展小批量实验室试验验证候选配方，若产品杂质含量未达标或热稳定性不足，将试验结果反馈至数据集，重新调整模型特征权重并迭代训练，直至获得符合要求的配方。
模型持续更新
将新的试验数据、生产数据持续补充到数据集中，实现模型的增量更新。当引入新型纳米管催化剂、绿色溶剂等新配方组分时，新增其配方与性能数据，让模型适配新配方体系的优化需求，确保模型在长期应用中保持有效性。
四、应用成效与价值
缩短研发周期
传统催化剂配方优化需数月的反复试验，而机器学习通过虚拟仿真筛选，可快速输出5-10组核心候选配方，将研发周期缩短60%以上，例如针对含硫杂质影响加氢效果的难题，模型可快速锁定负载镍、铈的分子筛配方，大幅减少试验试错成本。
实现多目标平衡优化
模型可在保证加氢度达标的前提下，优化降低贵金属用量、选择低成本载体，使配方成本降低10%以上；同时可筛选出兼顾高加氢效率与长催化剂寿命的配方，如确定稀土元素的最佳负载量，延长催化剂使用时长。
提升产品稳定性
机器学习模型能捕捉微小配方波动对产品性能的影响，例如精准控制异戊烯添加比例在15-25份，避免因原料配比偏差导致的树脂热稳定性下降，保障不同批次产品质量的一致性。
本文来源：河南向荣石油化工有限公司 http://www.upresinchem.com/