本發(fā)明涉及柴油凝點(diǎn)和冷濾點(diǎn)預(yù)測，是一種柴油凝點(diǎn)和冷濾點(diǎn)的預(yù)測方法及系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

1、凝點(diǎn)和冷濾點(diǎn)是表征柴油低溫使用性能的重要指標(biāo)，凝點(diǎn)(sp)是表明柴油在低溫環(huán)境中失去流動(dòng)性的最高溫度。冷濾點(diǎn)(cf)則可表明柴油通過柴油發(fā)動(dòng)機(jī)供油系統(tǒng)時(shí)能造成濾網(wǎng)堵塞的最高溫度。冷濾點(diǎn)與柴油的低溫使用性能直接相關(guān)，凝點(diǎn)主要與柴油的貯存運(yùn)輸有關(guān)。柴油溫度降至冷濾點(diǎn)溫度時(shí)，所形成的蠟晶就會(huì)阻塞濾清器而影響油路的正常供油，進(jìn)而影響發(fā)動(dòng)機(jī)的正常工作。

2、隨著計(jì)算機(jī)及分析技術(shù)的發(fā)展，石油加工過程模型的開發(fā)上升到分子層次，可以根據(jù)原料化學(xué)組成構(gòu)建出具有較強(qiáng)普適性的理論模型。大型分析技術(shù)如質(zhì)譜、核磁共振、紅外光譜等的飛速發(fā)展，為建立分子尺度的模型提供了必要條件，計(jì)算機(jī)技術(shù)為處理復(fù)雜的分子動(dòng)力學(xué)計(jì)算問題提供了充分支撐?；诓裼头肿咏M成，使用矩陣描述分子組成及組分含量，柴油中分子量、元素含量、密度、餾程等性質(zhì)都可以根據(jù)基團(tuán)貢獻(xiàn)法求得，且誤差較小，但凝點(diǎn)和冷濾點(diǎn)的計(jì)算結(jié)果與實(shí)際偏差較大。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、本發(fā)明提供了一種柴油凝點(diǎn)和冷濾點(diǎn)的預(yù)測方法及系統(tǒng)，克服了上述現(xiàn)有技術(shù)之不足，其能有效解決凝點(diǎn)和冷濾點(diǎn)的計(jì)算結(jié)果與實(shí)際偏差較大的問題。

2、本發(fā)明的技術(shù)方案之一是通過以下措施來實(shí)現(xiàn)的：一種柴油凝點(diǎn)和冷濾點(diǎn)的預(yù)測方法，包括以下步驟：

3、通過分析儀器對(duì)柴油進(jìn)行分析測試，得到第一性質(zhì)的實(shí)際值；獲取柴油結(jié)構(gòu)中的主要同系物，并根據(jù)主要同系物，得到中心分子集合；

4、根據(jù)預(yù)設(shè)規(guī)則對(duì)中心分子集合進(jìn)行拓展，得到虛擬分子；對(duì)虛擬分子應(yīng)用預(yù)設(shè)結(jié)構(gòu)與性質(zhì)關(guān)系，得到虛擬分子含量與第一性質(zhì)計(jì)算函數(shù)；

5、通過優(yōu)化算法對(duì)第一性質(zhì)計(jì)算函數(shù)進(jìn)行優(yōu)化，限定第一性質(zhì)的實(shí)際值和第一性質(zhì)的計(jì)算值的誤差小于預(yù)設(shè)值，得到虛擬柴油中虛擬分子的相對(duì)含量；

6、根據(jù)虛擬分子的相對(duì)含量和結(jié)構(gòu)向量得到柴油分子矩陣；將柴油分子矩陣送入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行預(yù)測，得到柴油的凝點(diǎn)和冷濾點(diǎn)。

7、下面是對(duì)上述發(fā)明技術(shù)方案之一的進(jìn)一步優(yōu)化或/和改進(jìn)：

8、上述將柴油分子矩陣送入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行預(yù)測，得到柴油的凝點(diǎn)和冷濾點(diǎn)時(shí)，具體可包括以下步驟：將柴油分子矩陣劃分為訓(xùn)練集和預(yù)測集；將訓(xùn)練集輸入初始神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練，得到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型；將預(yù)測集輸入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行預(yù)測，得到柴油的凝點(diǎn)和冷濾點(diǎn)。

9、上述根據(jù)預(yù)設(shè)規(guī)則對(duì)中心分子集合進(jìn)行拓展，得到虛擬分子時(shí)，具體可包括以下步驟：根據(jù)預(yù)設(shè)規(guī)則在中心分子集合的中心分子上添加甲基，得到虛擬分子；其中，預(yù)設(shè)規(guī)則包括以下之一或其組合：不考慮異構(gòu)、鏈烷烴只改變其碳數(shù)、環(huán)結(jié)構(gòu)先滿足甲基數(shù)的增加、環(huán)上添加側(cè)鏈時(shí)環(huán)烷環(huán)優(yōu)于芳香環(huán)。

10、上述中心分子集合可包括40種～70種中心分子。

11、上述預(yù)設(shè)結(jié)構(gòu)與性質(zhì)關(guān)系可包括以下之一或其組合：結(jié)構(gòu)與元素含量、結(jié)構(gòu)與平均分子量、結(jié)構(gòu)與飽和分含量、結(jié)構(gòu)與芳香分含量、結(jié)構(gòu)與沸點(diǎn)。

12、上述優(yōu)化算法可包括以下之一或其組合：蟻群算法、模擬退火法、遺傳算法、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法。

13、上述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型可包括以下之一或其組合：單層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、徑向基函數(shù)網(wǎng)絡(luò)、深層前饋網(wǎng)絡(luò)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

14、本發(fā)明的技術(shù)方案之二是通過以下措施來實(shí)現(xiàn)的：一種柴油凝點(diǎn)和冷濾點(diǎn)的預(yù)測系統(tǒng)，包括：

15、分析模塊，用于通過分析儀器對(duì)柴油進(jìn)行分析測試，得到第一性質(zhì)的實(shí)際值；

16、獲取模塊，用于獲取柴油結(jié)構(gòu)中的主要同系物，并根據(jù)主要同系物，得到中心分子集合；

17、拓展模塊，用于根據(jù)預(yù)設(shè)規(guī)則對(duì)中心分子集合進(jìn)行拓展，得到虛擬分子；

18、應(yīng)用模塊，用于對(duì)虛擬分子應(yīng)用預(yù)設(shè)結(jié)構(gòu)與性質(zhì)關(guān)系，得到虛擬分子含量與第一性質(zhì)計(jì)算函數(shù)；

19、優(yōu)化模塊，用于通過優(yōu)化算法對(duì)第一性質(zhì)計(jì)算函數(shù)進(jìn)行優(yōu)化，限定第一性質(zhì)的實(shí)際值和第一性質(zhì)的計(jì)算值的誤差小于預(yù)設(shè)值，得到虛擬柴油中虛擬分子的相對(duì)含量；

20、矩陣獲取模塊，用于根據(jù)虛擬分子的相對(duì)含量和結(jié)構(gòu)向量得到柴油分子矩陣；

21、預(yù)測模塊，用于將柴油分子矩陣送入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行預(yù)測，得到柴油的凝點(diǎn)和冷濾點(diǎn)。

22、本發(fā)明的技術(shù)方案之三是通過以下措施來實(shí)現(xiàn)的：一種計(jì)算機(jī)設(shè)備，包括存儲(chǔ)器和處理器，存儲(chǔ)器上存儲(chǔ)有可在處理器上運(yùn)行的程序，所述處理器執(zhí)行所述程序時(shí)實(shí)現(xiàn)上述的柴油凝點(diǎn)和冷濾點(diǎn)的預(yù)測方法。

23、本發(fā)明的技術(shù)方案之四是通過以下措施來實(shí)現(xiàn)的：一種存儲(chǔ)介質(zhì)，所述存儲(chǔ)介質(zhì)存儲(chǔ)有一個(gè)或者多個(gè)程序，所述一個(gè)或者多個(gè)程序可被一個(gè)或者多個(gè)處理器執(zhí)行，以實(shí)現(xiàn)上述的柴油凝點(diǎn)和冷濾點(diǎn)的預(yù)測方法。

24、本發(fā)明通過一定的分析儀器對(duì)柴油進(jìn)行分析測試，得到第一性質(zhì)的實(shí)際值；根據(jù)柴油結(jié)構(gòu)中主要同系物，歸并一些反應(yīng)特性或結(jié)構(gòu)特征相似的分子，得到一定的中心分子集合；中心分子集合按照一定的規(guī)律得到虛擬分子，虛擬分子應(yīng)用預(yù)設(shè)結(jié)構(gòu)與性質(zhì)關(guān)系，得到虛擬分子含量與第一性質(zhì)計(jì)算函數(shù)；采用一定的優(yōu)化算法限定性質(zhì)計(jì)算值與實(shí)際值的誤差應(yīng)小于預(yù)設(shè)值，得到虛擬柴油中各分子的相對(duì)含量；結(jié)合一定的結(jié)構(gòu)向量與分子含量關(guān)系得到柴油分子矩陣；應(yīng)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法，輸入柴油分子矩陣，得到柴油的凝點(diǎn)和冷濾點(diǎn)。此種預(yù)測方法在預(yù)測柴油凝點(diǎn)和冷濾點(diǎn)，具有較高的準(zhǔn)確度；利用原料分子矩陣，更好的在分子層面描述柴油。本發(fā)明應(yīng)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)對(duì)復(fù)雜的柴油分子結(jié)構(gòu)信息進(jìn)行分析并對(duì)分子性質(zhì)預(yù)測，能夠更加便利、經(jīng)濟(jì)、準(zhǔn)確地預(yù)測凝點(diǎn)和冷濾點(diǎn)。運(yùn)用矩陣的形式便于編輯和儲(chǔ)存，便于計(jì)算機(jī)識(shí)別。本發(fā)明能夠更好的在分子層面描述柴油，可以更加便利、經(jīng)濟(jì)、準(zhǔn)確地預(yù)測凝點(diǎn)和冷濾點(diǎn)。

技術(shù)特征：

1.一種柴油凝點(diǎn)和冷濾點(diǎn)的預(yù)測方法，其特征在于包括以下步驟：

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的柴油凝點(diǎn)和冷濾點(diǎn)的預(yù)測方法，其特征在于將柴油分子矩陣送入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行預(yù)測，得到柴油的凝點(diǎn)和冷濾點(diǎn)時(shí)，具體包括以下步驟：將柴油分子矩陣劃分為訓(xùn)練集和預(yù)測集；將訓(xùn)練集輸入初始神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練，得到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型；將預(yù)測集輸入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行預(yù)測，得到柴油的凝點(diǎn)和冷濾點(diǎn)。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的柴油凝點(diǎn)和冷濾點(diǎn)的預(yù)測方法，其特征在于根據(jù)預(yù)設(shè)規(guī)則對(duì)中心分子集合進(jìn)行拓展，得到虛擬分子時(shí)，具體包括以下步驟：根據(jù)預(yù)設(shè)規(guī)則在中心分子集合的中心分子上添加甲基，得到虛擬分子；其中，預(yù)設(shè)規(guī)則包括以下之一或其組合：不考慮異構(gòu)、鏈烷烴只改變其碳數(shù)、環(huán)結(jié)構(gòu)先滿足甲基數(shù)的增加、環(huán)上添加側(cè)鏈時(shí)環(huán)烷環(huán)優(yōu)于芳香環(huán)。

4.根據(jù)權(quán)利要求1或2或3所述的柴油凝點(diǎn)和冷濾點(diǎn)的預(yù)測方法，其特征在于中心分子集合包括40種～70種中心分子。

5.根據(jù)權(quán)利要求1或2或3所述的柴油凝點(diǎn)和冷濾點(diǎn)的預(yù)測方法，其特征在于預(yù)設(shè)結(jié)構(gòu)與性質(zhì)關(guān)系包括以下之一或其組合：結(jié)構(gòu)與元素含量、結(jié)構(gòu)與平均分子量、結(jié)構(gòu)與飽和分含量、結(jié)構(gòu)與芳香分含量、結(jié)構(gòu)與沸點(diǎn)。

6.根據(jù)權(quán)利要求1或2或3所述的柴油凝點(diǎn)和冷濾點(diǎn)的預(yù)測方法，其特征在于優(yōu)化算法包括以下之一或其組合：蟻群算法、模擬退火法、遺傳算法、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法。

7.根據(jù)權(quán)利要求1或2或3所述的柴油凝點(diǎn)和冷濾點(diǎn)的預(yù)測方法，其特征在于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型包括以下之一或其組合：單層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、徑向基函數(shù)網(wǎng)絡(luò)、深層前饋網(wǎng)絡(luò)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

8.一種柴油凝點(diǎn)和冷濾點(diǎn)的預(yù)測系統(tǒng)，其特征在于包括：

9.一種計(jì)算機(jī)設(shè)備，包括存儲(chǔ)器和處理器，存儲(chǔ)器上存儲(chǔ)有可在處理器上運(yùn)行的程序，其特征在于，所述處理器執(zhí)行所述程序時(shí)實(shí)現(xiàn)如權(quán)利要求1至7任意一項(xiàng)所述的柴油凝點(diǎn)和冷濾點(diǎn)的預(yù)測方法。

10.一種存儲(chǔ)介質(zhì)，其特征在于，所述存儲(chǔ)介質(zhì)存儲(chǔ)有一個(gè)或者多個(gè)程序，所述一個(gè)或者多個(gè)程序可被一個(gè)或者多個(gè)處理器執(zhí)行，以實(shí)現(xiàn)如權(quán)利要求1至7中任意一項(xiàng)所述的柴油凝點(diǎn)和冷濾點(diǎn)的預(yù)測方法。

技術(shù)總結(jié)
本發(fā)明涉及柴油凝點(diǎn)和冷濾點(diǎn)預(yù)測技術(shù)領(lǐng)域，是一種柴油凝點(diǎn)和冷濾點(diǎn)的預(yù)測方法及系統(tǒng)，其包括以下步驟：通過分析儀器對(duì)柴油進(jìn)行分析測試，得到第一性質(zhì)的實(shí)際值；獲取柴油結(jié)構(gòu)中的主要同系物，并根據(jù)主要同系物，得到中心分子集合；根據(jù)預(yù)設(shè)規(guī)則對(duì)中心分子集合進(jìn)行拓展，得到虛擬分子；對(duì)虛擬分子應(yīng)用預(yù)設(shè)結(jié)構(gòu)與性質(zhì)關(guān)系，得到虛擬分子含量與第一性質(zhì)計(jì)算函數(shù)；通過優(yōu)化算法對(duì)第一性質(zhì)計(jì)算函數(shù)進(jìn)行優(yōu)化，得到虛擬分子的相對(duì)含量；根據(jù)相對(duì)含量和結(jié)構(gòu)向量得到柴油分子矩陣；將柴油分子矩陣送入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行預(yù)測，得到柴油的凝點(diǎn)和冷濾點(diǎn)。本發(fā)明能夠更好的在分子層面描述柴油，可以更加便利、經(jīng)濟(jì)、準(zhǔn)確地預(yù)測凝點(diǎn)和冷濾點(diǎn)。

技術(shù)研發(fā)人員：王娟,李建,仵春祺,王夢(mèng)菲,妥小飛,楊和平,全瀛寰,顧濤
受保護(hù)的技術(shù)使用者：中國石油天然氣股份有限公司
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2025/5/19