1112023年2月第35卷第1期油气与新能源文章编号：2097-0021（2023）01-0111-06基于近红外光谱的汽油分子组成预测蔡广庆1，张莉2，李春澎1，胡益炯1，王弘历1，杨诗棋1，纪晔11.中国石油天然气股份有限公司规划总院；2.北京无线电计量测试研究所引用：蔡广庆,张莉,李春澎,等.基于近红外光谱的汽油分子组成预测[J].油气与新能源,2023,35(1):111-116.摘要：汽油分子信息解析耗时较长的问题制约着其在炼厂实时优化中的应用前景。依据汽油的近红外光谱及其对应的色谱分子组成数据，采用欧氏距离与多元线性回归方法拟合待测光谱，并把拟合参数代入对应的汽油分子数据库，建立了由近红外光谱快速预测汽油分子组成的模型。模型的预测值与实验值吻合较好，验证集的汽油分子组成预测平均绝对误差为0.0356，证明了此模型不但具有广泛适用性，而且满足炼厂汽油分子解析的精度要求。基于近红外光谱预测汽油分子组成的方法可以应用于炼厂的实时在线分析优化中，并且对炼厂反应过程模型和油品调和模型的建立具有重要意义。关键词：近红外光谱；汽油分子；欧氏距离；多元线性回归；在线分析中图分类号：TE622文献标识码：ADOI：10.3969/j.issn.2097-0021.2023.01.014PredictionofGasolineMoleculeCompositionBasedonNearInfraredSpectrumCAIGuangqing1,ZHANGLi2,LIChunpeng1,HUYijiong1,WANGHongli1,YANGShiqi1,JIYe11.PetroChinaPlanningandEngineeringInstitute;2.BeijingInstituteofRadioMetrologyandTestingAbstract:Thetime-consumingproblemconcerninggasolinemolecularinformationanalysishampersitsapplicationprospectinrefineryreal-timeoptimization.BasedonNIR(NearInfraredSpectrum)ofgasolineanditscorrespondingmolecularcompositiondata,thepaperusedEuclideandistanceandmultiplelinearregressionmethodtofitthespectrumtobemeasured.Besides,thefittingparametersweresubstitutedintothecorrespondinggasolinemoleculardatabaseandthemodelconsistedofNIRfastprojectiongasolinemoleculewasformed.Thepredictedvaluesofthemodelagreedwellwiththeexperimentalvaluesandthemeanabsoluteerror(MAE)ofgasolinemoleculeofvalidationsetwas0.0356.Therefore,itprovedthatthismodelwasnotonlyquiteapplicablebutalsomettheaccuracyrequirementoftheanalysisregardinggasolinemoleculeinrefineryplant.Themethodconcerningthepredictionofgasolinemolecul...
