本公开涉及一种蜡油中硫含量预测模型的确定方法、装置、介质及设备，所述方法包括：获取蜡油样本数据，以蜡油样本数据中的多个参数特征作为输入，以蜡油样本数据中的硫含量作为目标输出，对预设模型进行训练，获得训练后的硫含量预测模型；对每一候选参数特征，将蜡油样本数据中的候选参数特征删除，获得与候选参数特征对应的蜡油子样本数据；针对每一候选参数特征对应的蜡油子样本数据，以蜡油子样本数据中的包含的参数特征作为输入，以蜡油子样本数据中的硫含量作为目标输出，对预设模型进行训练，获得与该候选参数特征对应的硫含量预测子模型；根据硫含量预测模型以及每一所述候选参数特征对应的硫含量预测子模型，确定目标硫含量预测模型。含量预测模型。含量预测模型。
【技术实现步骤摘要】
蜡油中硫含量预测模型的确定方法、装置、介质及设备
[0001]本公开涉及计算机
，具体地，涉及一种蜡油中硫含量预测模型的确定方法、装置、介质及设备。
技术介绍
[0002]近年来，随着计算机存储能力和运算能力的不断提高，以大数据驱动为主的数据模型在石化行业发挥着越来越重要的作用。相关技术中可以将蜡油通过炼厂蜡油加氢装置处理之后获得精制蜡油。而精制蜡油的硫含量通常也用于评价该精制蜡油的质量。
[0003]相关技术中，在对精制蜡油中的硫含量进行预测时，最常用的建模方法是基于特定的催化剂、在一定的原料性质和反应条件变化范围内，对产品进行假设和简化得到，此类模型求解与参数评估过程十分复杂，甚至会由于参数较多导致模型难以获得最优解，使得模型的硫含量预测准确度不足。
技术实现思路
[0004]本公开的目的是提供一种准确度高、可靠的蜡油中硫含量预测模型的确定方法、装置、介质及设备。
[0005]根据本公开实施例的第一方面，提供一种蜡油中硫含量预测模型的确定方法，包括：
[0006]获取蜡油样本数据，其中，所述蜡油样本数据中包含生成蜡油的多个参数特征对应的特征数据，以及所述蜡油对应的硫含量，所述参数特征包括原料参数特征和/或操作参数特征；
[0007]以所述蜡油样本数据中的多个参数特征作为输入，以所述蜡油样本数据中的硫含量作为目标输出，对预设模型进行训练，获得训练后的硫含量预测模型；
[0008]针对每一候选参数特征，将所述蜡油样本数据中的所述候选参数特征删除，获得与所述候选参数特征对应的蜡油子样本数据，所述候选参数特征为所述多个参数特征中的至少一者；
[0009]针对每一候选参数特征对应的蜡油子样本数据，以所述蜡油子样本数据中的包含的参数特征作为输入，以所述蜡油子样本数据中的硫含量作为目标输出，对所述预设模型进行训练，获得与该候选参数特征对应的硫含量预测子模型；
[0010]根据所述硫含量预测模型以及每一所述候选参数特征对应的硫含量预测子模型，确定目标硫含量预测模型。
[0011]可选地，所述根据所述硫含量预测模型以及每一所述候选参数特征对应的硫含量预测子模型，确定目标硫含量预测模型，包括：
[0012]基于测试样本数据，确定所述硫含量预测模型以及每一所述候选参数特征对应的硫含量预测子模型分别对应的误差值；
[0013]针对每一硫含量预测子模型，若所述硫含量预测模型对应的误差值小于该硫含量
预测子模型对应的误差值，则将所述硫含量预测子模型对应的候选参数特征确定为目标参数特征；
[0014]根据所述目标参数特征和所述蜡油样本数据，确定所述目标硫含量预测模型。
[0015]可选地，所述根据所述硫含量预测模型以及每一所述候选参数特征对应的硫含量预测子模型，确定目标硫含量预测模型，包括：
[0016]基于测试样本数据，确定所述硫含量预测模型以及每一所述候选参数特征对应的硫含量预测子模型分别对应的特征拟合参数，其中，所述特征拟合参数用于表示与该特征拟合参数对应的模型中的各个参数特征对硫含量预测的拟合程度；
[0017]针对每一硫含量预测子模型，若所述硫含量预测模型对应的特征拟合参数大于该硫含量预测子模型对应的特征拟合参数，则将所述硫含量预测子模型对应的候选参数特征确定为目标参数特征；
[0018]根据所述目标参数特征和所述蜡油样本数据，确定所述目标硫含量预测模型。
[0019]可选地，所述根据所述硫含量预测模型以及每一所述候选参数特征对应的硫含量预测子模型，确定目标硫含量预测模型，包括：
[0020]基于测试样本数据，确定所述硫含量预测模型以及每一所述候选参数特征对应的硫含量预测子模型分别对应的特征拟合参数和误差值，其中，所述特征拟合参数用于表示与该特征拟合参数对应的模型中的各个参数特征对硫含量预测的拟合程度；
[0021]针对每一硫含量预测子模型，若所述硫含量预测模型对应的特征拟合参数大于该硫含量预测子模型对应的特征拟合参数，且所述硫含量预测模型对应的误差值小于该硫含量预测子模型对应的误差值，则将所述硫含量预测子模型对应的候选参数特征确定为目标参数特征；
[0022]根据所述目标参数特征和所述蜡油样本数据，确定所述目标硫含量预测模型。
[0023]可选地，所述特征拟合参数通过如下方式确定：
[0024][0025][0026]其中，用于表示所述特征拟合参数；
[0027]a用于表示测试样本数据的数量；
[0028]n用于表示所述测试样本数据和用于进行模型训练的样本数据的总和；
[0029]m用于表示模型中的参数特征的数量；
[0030]y
i,actual
用于表示第i个测试样本数据中的硫含量；
[0031]y
i,predicted
用于表示第i个测试样本数据对应的预测硫含量；
[0032]用于表示所述测试样本数据的硫含量的平均值。
[0033]可选地，所述根据所述目标参数特征和所述蜡油样本数据，确定所述目标硫含量
预测模型，包括：
[0034]提取所述蜡油样本数据中与所述目标参数特征对应的数据，作为目标特征数据，并将所述蜡油样本数据对应的硫含量作为目标硫含量，以获得目标样本数据；
[0035]针对每一目标样本数据，以所述目标样本数据的目标特征数据作为输入，以所述目标样本数据的目标硫含量作为目标输出，对预设模型进行训练，获得训练后的目标硫含量预测模型。
[0036]可选地，所述预设模型为GBDT模型、随机森林模型、XGBOOST模型中的任一者。
[0037]根据本公开实施例的第二方面，提供一种蜡油中硫含量预测模型的确定装置，所述装置包括：
[0038]第一获取模块，用于获取蜡油样本数据，其中，所述蜡油样本数据中包含生成蜡油的多个参数特征对应的特征数据，以及所述蜡油对应的硫含量，所述参数特征包括原料参数特征和/或操作参数特征；
[0039]第一训练模块，用于以所述蜡油样本数据中的多个参数特征作为输入，以所述蜡油样本数据中的硫含量作为目标输出，对预设模型进行训练，获得训练后的硫含量预测模型；
[0040]第二获取模块，用于针对每一候选参数特征，将所述蜡油样本数据中的所述候选参数特征删除，获得与所述候选参数特征对应的蜡油子样本数据，所述候选参数特征为所述多个参数特征中的至少一者；
[0041]第二训练模块，用于针对每一候选参数特征对应的蜡油子样本数据，以所述蜡油子样本数据中的包含的参数特征作为输入，以所述蜡油子样本数据中的硫含量作为目标输出，对所述预设模型进行训练，获得与该候选参数特征对应的硫含量预测子模型；
[0042]确定模块，用于根据所述硫含量预测模型以及每一所述候选参数特征对应的硫含量预测子模型，确定目标硫含量预测模型。
[0043]根据本公开实施例的第三方面提供一种非临时性计算机可读存储介质，其上本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种蜡油中硫含量预测模型的确定方法，其特征在于，所述方法包括：获取蜡油样本数据，其中，所述蜡油样本数据中包含生成蜡油的多个参数特征对应的特征数据，以及所述蜡油对应的硫含量，所述参数特征包括原料参数特征和/或操作参数特征；以所述蜡油样本数据中的多个参数特征作为输入，以所述蜡油样本数据中的硫含量作为目标输出，对预设模型进行训练，获得训练后的硫含量预测模型；针对每一候选参数特征，将所述蜡油样本数据中的所述候选参数特征删除，获得与所述候选参数特征对应的蜡油子样本数据，所述候选参数特征为所述多个参数特征中的至少一者；针对每一候选参数特征对应的蜡油子样本数据，以所述蜡油子样本数据中的包含的参数特征作为输入，以所述蜡油子样本数据中的硫含量作为目标输出，对所述预设模型进行训练，获得与该候选参数特征对应的硫含量预测子模型；根据所述硫含量预测模型以及每一所述候选参数特征对应的硫含量预测子模型，确定目标硫含量预测模型。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述硫含量预测模型以及每一所述候选参数特征对应的硫含量预测子模型，确定目标硫含量预测模型，包括：基于测试样本数据，确定所述硫含量预测模型以及每一所述候选参数特征对应的硫含量预测子模型分别对应的误差值；针对每一硫含量预测子模型，若所述硫含量预测模型对应的误差值小于该硫含量预测子模型对应的误差值，则将所述硫含量预测子模型对应的候选参数特征确定为目标参数特征；根据所述目标参数特征和所述蜡油样本数据，确定所述目标硫含量预测模型。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述硫含量预测模型以及每一所述候选参数特征对应的硫含量预测子模型，确定目标硫含量预测模型，包括：基于测试样本数据，确定所述硫含量预测模型以及每一所述候选参数特征对应的硫含量预测子模型分别对应的特征拟合参数，其中，所述特征拟合参数用于表示与该特征拟合参数对应的模型中的各个参数特征对硫含量预测的拟合程度；针对每一硫含量预测子模型，若所述硫含量预测模型对应的特征拟合参数大于该硫含量预测子模型对应的特征拟合参数，则将所述硫含量预测子模型对应的候选参数特征确定为目标参数特征；根据所述目标参数特征和所述蜡油样本数据，确定所述目标硫含量预测模型。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述硫含量预测模型以及每一所述候选参数特征对应的硫含量预测子模型，确定目标硫含量预测模型，包括：基于测试样本数据，确定所述硫含量预测模型以及每一所述候选参数特征对应的硫含量预测子模型分别对应的特征拟合参数和误差值，其中，所述特征拟合参数用于表示与该特征拟合参数对应的模型中的各个参数特征对硫含量预测的拟合程度；针对每一硫含量预测子模型，若所述硫含量预测模型对应的特征拟合参数大于该硫含量预测子模型对应的特征拟合参数，且所述硫含量预测模型对应的误差值小于该硫含量预测子模型对应的误差值，则将所述硫含量预测子模型对应的候选参数特征确定为目标参数
【专利技术属性】
技术研发人员：田旺，李明丰，秦康，胡元冲，
申请(专利权)人：中国石油化工股份有限公司石油化工科学研究院，
类型：发明
国别省市：
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