基于改进PCA-RFR算法的汽油辛烷值损失预测模型的构建与分析

摘要

基于某石化企业霍尼韦尔(PHD)实时数据库及实验室信息管理系统(LIMS)数据库,提出结合数据挖掘技术建立化工过程模型,解决在催化裂化汽油精制处理中S Zorb吸附脱硫过程的产品质量难以精准控制和过程优化响应不及时的问题。通过改进主成分分析(PCA)算法筛选出与汽油辛烷值损失相关性较高的操作变量,在此基础上,使用随机森林回归算法(RFR)构建汽油辛烷值损失预测模型,用于预测辛烷值损失。实验数据表明,预测结果的准确率为99.13%,相关系数(R2)为0.983,均方根误差为3.2169×10^(-4),该模型与真实辛烷值损失的拟合效果非常接近,有助于在实际生产中优化操作条件、减少汽油辛烷值的损失、提高生产的经济效益。