加氫石油樹脂的性能受配方中多種因素影響，通過機器學習可對其性能進行預測，從而實現(xiàn)配方優(yōu)化，具體應用如下：

數(shù)據(jù)收集與預處理：先需要收集大量與加氫石油樹脂相關的數(shù)據(jù)，包括原材料的種類、比例、生產(chǎn)工藝參數(shù)（如反應溫度、壓力、反應時間等）以及對應的產(chǎn)品性能數(shù)據(jù)（如軟化點、粘度、酸值、色相、拉伸強度等），這些數(shù)據(jù)來源廣泛，可來自工廠生產(chǎn)記錄、實驗室實驗數(shù)據(jù)等。由于原始數(shù)據(jù)可能存在噪聲、缺失值等問題，需進行預處理，如通過數(shù)據(jù)清洗去除異常值，采用插值法等填補缺失值，對數(shù)據(jù)進行標準化或歸一化處理，以便于機器學習模型更好地學習和處理。

特征選擇與提?。杭託涫蜆渲浞胶蜕a(chǎn)過程中的眾多因素并非都對性能有顯著影響，可利用機器學習中的特征選擇算法，如主成分分析（PCA）、線性判別分析（LDA）等，篩選出對加氫石油樹脂性能影響較大的關鍵特征，如原料中芳香烴含量、催化劑種類及用量等。此外，還可根據(jù)化學知識和經(jīng)驗，提取一些衍生特征，如原料的某種比例關系等，作為模型的輸入。

模型選擇與訓練：根據(jù)加氫石油樹脂性能預測的特點和數(shù)據(jù)類型，選擇合適的機器學習模型。常見的有線性回歸模型，可用于預測一些與配方成分呈線性關系的性能指標，如某些添加劑含量與粘度的關系；決策樹和隨機森林算法，能處理非線性關系，可用于分析復雜配方對軟化點等性能的影響，隨機森林還能通過特征重要性評估，進一步確定關鍵影響因素；支持向量機（SVM）在小樣本數(shù)據(jù)下也能有較好表現(xiàn)，可用于預測如酸值等性能；神經(jīng)網(wǎng)絡模型，尤其是深度學習中的多層感知機，具有強大的非線性擬合能力，可用于處理高度復雜的性能-配方關系，能綜合考慮多種因素對加氫石油樹脂拉伸強度等性能的影響。使用收集到的預處理后的數(shù)據(jù)對選定模型進行訓練，調(diào)整模型參數(shù)，使其在訓練集上能較好地擬合數(shù)據(jù)，學習到配方與性能之間的潛在關系。

模型評估與優(yōu)化：采用交叉驗證等方法，如十折交叉驗證，將訓練數(shù)據(jù)劃分為多個子集，輪流將其中一個子集作為測試集，其余子集作為訓練集，對模型進行多次訓練和測試，評估模型的準確性、泛化能力等指標。若模型性能不佳，可通過調(diào)整模型參數(shù)、增加數(shù)據(jù)量、嘗試不同的特征組合等方式進行優(yōu)化，或更換更合適的模型。

性能預測與配方優(yōu)化：經(jīng)過評估和優(yōu)化后的模型，可用于預測不同配方下加氫石油樹脂的性能。根據(jù)預測結果，反向設計出滿足特定性能要求的配方，例如，若希望提高加氫石油樹脂的軟化點，可通過模型預測哪些原料比例或工藝參數(shù)的調(diào)整能達到這一目標，然后進行實驗驗證。通過不斷重復預測 - 實驗 - 優(yōu)化的過程，逐步找到合適的配方，實現(xiàn) AI 驅(qū)動的配方優(yōu)化。

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