加氫石油樹脂的配方優(yōu)化需精準調控原料配比、催化劑組成、工藝參數等多維度變量，以實現加氫度、純度、熱穩(wěn)定性等核心性能的提升。傳統(tǒng)試錯法存在周期長、成本高、難以兼顧多目標的局限，而機器學習通過數據驅動建模、非線性關系擬合、智能尋優(yōu)，可高效鎖定最優(yōu)配方方案，具體應用流程與實踐要點如下：

一、前期數據準備與特征工程

高質量的數據與合理的特征設計是機器學習建模的核心基礎，需圍繞配方-工藝-性能的關聯(lián)構建完整數據體系。

多維度數據采集

采集的數據集需涵蓋配方核心變量、工藝參數及產品性能指標三大類。配方變量包括C5/C9餾分比例、溶劑種類與用量、催化劑載體類型（如改性氧化鋁、分子篩）、活性組分（Pd-Pt、稀土元素等）及負載量；工藝參數包含加氫反應溫度、壓力、反應時間、攪拌速率；性能指標則有加氫度、酸值、軟化點、熱穩(wěn)定性、硫/氯雜質含量等。數據來源可整合實驗室試驗數據、工廠生產記錄、專利文獻中的配方案例，同時納入不同批次的波動數據，提升模型的魯棒性。

數據預處理

對原始數據進行清洗，通過刪除異常值、均值/插值法填補缺失值，解決工業(yè)數據中常見的雜亂問題；隨后對數據進行標準化處理，將原料配比、催化劑用量等不同量級的參數歸一化至同一區(qū)間，避免因數值差異導致模型對高量級特征過度關注。

特征工程優(yōu)化

將原始數據轉化為模型可識別的有效特征，例如，將催化劑的“載體類型+活性組分+改性劑”組合為復合特征，將原料的碳鏈長度、不飽和鍵含量等化學屬性轉化為分子描述符特征；通過皮爾遜相關性分析、互信息法剔除冗余特征，如篩選出對加氫度影響顯著的 Pd-Pt 負載量、稀土元素添加比例等核心特征，降低模型計算復雜度，提升預測精度。

二、適配的機器學習模型選擇與構建

針對加氫石油樹脂配方優(yōu)化的不同需求，需選擇針對性的機器學習模型，實現性能預測、關鍵參數篩選與多目標尋優(yōu)的協(xié)同。

隨機森林/梯度提升樹：核心性能預測與關鍵參數篩選

這類樹基模型擅長擬合配方與性能之間的非線性關系，可精準預測催化劑配比、原料比例對加氫度、雜質含量的影響規(guī)律。同時，模型可輸出特征重要性排序，識別出對產品性能起決定性作用的關鍵配方成分，例如篩選出改性氧化鋁載體、檸檬酸改性分子篩等對抑制催化劑中毒至關重要的組分，為配方簡化提供依據。

貝葉斯優(yōu)化：小樣本下的快速配方尋優(yōu)

針對實驗室小樣本試驗場景，貝葉斯優(yōu)化基于高斯過程建模，可通過少量迭代試驗快速搜索最優(yōu)配方組合。以“提升加氫度+降低雜質含量+控制成本”為目標，模型能自動調整C5餾分與異戊烯的配比、催化劑活性組分負載量等參數，僅需數次驗證試驗即可鎖定兼顧性能與成本的最優(yōu)解，大幅減少試錯成本。

Transformer+NSGA-Ⅱ混合模型：多目標配方優(yōu)化

當面臨加氫效率、產品熱穩(wěn)定性、生產成本等相互沖突的多目標優(yōu)化需求時，可采用混合模型方案。先用Transformer模型捕捉配方參數間的全局交互作用，精準預測各目標性能值；再結合 NSGA-Ⅱ 算法生成帕累托最優(yōu)解集，提供一系列兼顧不同目標的配方方案，例如在保證加氫度達標的前提下，降低貴金屬Pd-Pt用量，選擇低成本鎂改性氧化鋁作為載體，實現性能與成本的平衡。

支持向量機（SVM）：小眾配方性能預測

針對高耐候性、高黏附性等特殊需求的加氫石油樹脂，其相關試驗數據較少，支持向量機可通過非線性核函數擬合小樣本數據，精準預測小眾配方的性能，輔助新型專用樹脂的配方開發(fā)。

三、模型訓練與配方優(yōu)化迭代

機器學習輔助配方優(yōu)化是一個“建模-驗證-迭代”的閉環(huán)過程，需通過持續(xù)的試驗反饋優(yōu)化模型與配方。

模型訓練與驗證

將預處理后的數據集按 7:3 的比例劃分為訓練集與驗證集，用訓練集訓練模型后，以均方誤差（MSE）評估性能預測精度，要求產品加氫度等核心指標的預測誤差控制在 5% 以內；用 R² 分數衡量模型擬合度，理想狀態(tài)下 R² 應大于 0.9，確保模型能可靠反映配方與性能的關聯(lián)規(guī)律。若模型精度不足，可通過調整超參數（如增加梯度提升樹的決策樹數量）、擴充特征維度等方式優(yōu)化模型。

配方尋優(yōu)與試驗驗證

將訓練好的模型作為目標評估器，結合優(yōu)化算法生成候選最優(yōu)配方。例如，借助貝葉斯優(yōu)化輸出催化劑纖維絲負載量、稀土元素添加比例的最優(yōu)值；隨后開展小批量實驗室試驗驗證候選配方，若產品雜質含量未達標或熱穩(wěn)定性不足，將試驗結果反饋至數據集，重新調整模型特征權重并迭代訓練，直至獲得符合要求的配方。

模型持續(xù)更新

將新的試驗數據、生產數據持續(xù)補充到數據集中，實現模型的增量更新。當引入新型納米管催化劑、綠色溶劑等新配方組分時，新增其配方與性能數據，讓模型適配新配方體系的優(yōu)化需求，確保模型在長期應用中保持有效性。

四、應用成效與價值

縮短研發(fā)周期

傳統(tǒng)催化劑配方優(yōu)化需數月的反復試驗，而機器學習通過虛擬仿真篩選，可快速輸出5-10組核心候選配方，將研發(fā)周期縮短60%以上，例如針對含硫雜質影響加氫效果的難題，模型可快速鎖定負載鎳、鈰的分子篩配方，大幅減少試驗試錯成本。

實現多目標平衡優(yōu)化

模型可在保證加氫度達標的前提下，優(yōu)化降低貴金屬用量、選擇低成本載體，使配方成本降低10%以上；同時可篩選出兼顧高加氫效率與長催化劑壽命的配方，如確定稀土元素的最佳負載量，延長催化劑使用時長。

提升產品穩(wěn)定性

機器學習模型能捕捉微小配方波動對產品性能的影響，例如精準控制異戊烯添加比例在15-25份，避免因原料配比偏差導致的樹脂熱穩(wěn)定性下降，保障不同批次產品質量的一致性。

本文來源：河南向榮石油化工有限公司 http://hljjc.com/