基于隨機森林回歸的汽油研究法辛烷值預測

鄭 斌，孫洪霞，王維民

(1.中國石化銷售股份有限公司，北京 100728；2.天睿信科技術(北京)有限公司)

辛烷值是表征汽油抗爆性能的重要指標，關系到汽車的油耗、低溫啟動、加速等性能[1]。對成品油銷售企業而言，汽油辛烷值是采購、儲運和銷售過程中重要的質量控制指標。研究法辛烷值(RON)標準測試采用符合ASTM-CFR標準的辛烷值機進行，但其存在價格高、檢驗用量大、耗時長、操作復雜等缺點。除此之外，由于汽油辛烷值與其組分密切相關，利用汽油組分信息進行辛烷值預測的方法得到重視和發展，如拉曼光譜法[2]、近紅外光譜法[3]、中紅外光譜法[4-5]和氣相色譜法[6-7]等。但此類方法多基于光譜、色譜等精密儀器的組分分析結果，對儀器的要求較高。成品油銷售企業覆蓋面廣，質檢室數量眾多，但辛烷值機、光譜儀、色譜儀等精密儀器的配備尚不能實現質檢室全覆蓋，汽油辛烷值檢測一直是質量管理的難點。

汽油辛烷值與其化學組成密切相關，而汽油的理化性質與化學組成也密切相關，因此可以由理化指標來計算汽油的辛烷值。戴詠川等[8]探索了汽油理化指標與辛烷值之間的聯系，建立了由理化指標計算汽油辛烷值的回歸方程式。計算結果顯示，70%的樣品RON計算誤差小于1.2個單位，計算精度略顯不足。近年來，隨著中國石化銷售企業實驗室信息管理系統(LIMS)的建立，實現了質量數據的積累和共享。因此，利用數據庫中海量汽油理化指標數據，探索采用機器學習算法建立汽油辛烷值預測模型實現辛烷值預測成為可能。……