-
题名基于随机森林回归的汽油研究法辛烷值预测
被引量：18
- 1
-
-
作者
郑斌
孙洪霞
王维民
-
机构
中国石化销售股份有限公司
天睿信科技术(北京)有限公司
-
出处
《石油炼制与化工》
CAS
CSCD
北大核心
2020年第12期69-75,共7页
-
文摘
针对成品油销售企业汽油辛烷值检测难的问题,提出了一种基于随机森林回归算法的研究法辛烷值(RON)预测方法。该方法基于成品油质量数据库中的实测数据,以汽油烯烃含量、芳烃含量、氧含量、馏程(10%,50%,90%馏出温度及终馏点)和密度作为自变量,研究法辛烷值作为因变量,分别建立92号汽油、95号汽油和(92号+95号)汽油的随机森林回归模型。结果表明,92号模型和95号模型的预测精度更高,两个模型的决定系数均达到0.95以上。应用这两个模型进行汽油RON预测,油品质量升级后,模型仍然保持了较高的精度,可靠性和适应性较好。与中红外光谱检测方法相比,随机森林回归模型超过84%的预测结果的绝对误差不大于0.7个单位,精度显著优于中红外光谱检测方法。该预测方法能够为销售企业汽油辛烷值的质量监控提供有益帮助。
-
关键词
汽油
研究法辛烷值
随机森林
回归
预测
-
Keywords
gasoline
research octane number
random forest
regression
prediction
-
分类号
TE626.21
[石油与天然气工程—油气加工工程]
TP18
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
-
