基于人工智能算法的催化裂化装置汽油收率预测模型的构建与分析

摘要

基于某石化企业的LIMS(Laboratory information management system)及DCS(Distributed control system)系统中的工业生产数据,结合工业经验中已知的影响催化裂化产品收率的重要因素,通过分析监控指标与实际汽油收率的相关性,筛选出与汽油收率的正负相关性较高的分析指标。在此基础上,基于梯度提升决策树GBDT算法构建了催化裂化汽油收率的预测模型,并预测了相应的汽油产率。结果表明:由GBDT算法构建的汽油收率预测模型预测结果的准确率为98.9%,R 2系数为0.236,平均绝对误差为0.531%;模型预测结果与实际汽油产率相比,误差率小于1%,表明构建的模型能精确预测催化裂化装置中汽油等产品收率,有助于在实际生产中优化催化裂化装置的操作条件,从而进一步提升催化裂化装置的经济性能。