摘 要：首先采用K-Means聚類算法對變量進行降維，然后通過斯皮爾曼相關性檢驗篩選出建立預測模型的關鍵性主要變量。因操作變量之間具有高度相互強耦聯的關系，故選擇通過建立聯立方程模型來模擬影響辛烷值損失各變量之間的多向因果關系，并對聯立方程進行擬合優度檢驗。最后根據聯立方程可得影響辛烷值損失的關鍵變量，汽油精制過程中可通過改變關鍵變量來提高汽油產品的經濟效益。

關鍵詞：數據挖掘;損失預測模型;聯立方程

一、研究目的與意義

近年來汽車尾氣污染問題日益嚴重，越來越受到人們的重視，各國先后制定了相應的汽車尾氣排放法規并且越來越嚴格。排放標準的加強，促進了汽車排放控制技術的進步和燃料油質量的提高。

辛烷值是評價汽油品質的一個重要指標用于衡量汽油抗爆性能的好壞，如果燃料辛烷值偏低則發動機容易發生爆震影響其正常工作。汽油的辛烷值與汽油的組分有關，如果汽油中高辛烷值的組分含量越多則汽油的辛烷值越高。

某石化企業的催化裂化汽油精制脫硫裝置運行4年，積累了大量歷史數據，其汽油產品辛烷值損失平均為1.37個單位，而同類裝置的最小損失值只有0.6個單位。故本文以該石化企業數據為依托，通過建立辛烷值損失預測模型來提高汽油產品的經濟效益。

二、建立預測模型

根據數據可知，影響辛烷值損失量共涉及367個變量，其中包括7個原料性質、2個待生吸附劑性質、2個再生吸附劑性質、2個產品性質變量以及另外354個操作變量。

首先對變量進行降維處理。利用K-Means聚類算法對變量聚類，進行劃分降維，得出聚類中心;然后根據歐式距離計算公式選出距離聚類中心點最近的變量作為其代表性變量;最后對所得代表性變量做斯皮爾曼相關性檢驗，在一定的顯著性水平下篩選出最具代表性的變量，繼而將其作為建立預測模型的關鍵性主要變量。

因操作變量（控制變量）之間具有高度非線性和相互強耦聯的關系，各變量之間并不是單一的因果關系，多數變量之間互為因果關系。故本文將建立聯立方程模型來模擬影響辛烷值損失各變量之間的多向因果關系，建立辛烷值損失預測模型，而達到更加準確的驗證假設。

其中，L為最終的辛烷值損失量;S0為原料硫含量;T為原料飽和烴含量;S1為汽油硫含量;R為汽油中辛烷值;X1，...X18為18個操作變量。

上述結構式模型中，經模型可識別性檢驗后可得，第一、二、三個方程都是恰好可識別的，即模型系統是恰好可識別的。

由于模型系統是恰好可識別的，故本文使用恰好識別方程的估計方法進行估計，即選擇三階段最小二乘法對聯立方程組進行檢驗估計。此方法的優點在于不僅考慮內生變量的潛在空間相關性，同時也顧及各單方程變量之間的相關性，從而使得出的結果更加可靠嚴謹。結合Matlab軟件對其進行求估計可得三個方程判定系數（R-Square）都較為接近1，說明回歸方程擬合度良好。

三、模型結果及分析

綜合以上分析，可得影響辛烷值損失量各因素之間的因果關系：原料飽和烴量和操作變量直接影響汽油內硫含量、汽油內辛烷值以及辛烷值的損失量;原料中的硫含量會對汽油中硫含量及辛烷值產生影響;汽油內硫含量又會直接影響辛烷值的損失量和汽油內的辛烷值量，而汽油內的辛烷值直接關系到最終辛烷值的損失量。

參考文獻：

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作者簡介：劉嫣（1997年），女，漢，河北。碩士，信息管理與信息系統，天津工業大學，天津，300387。