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国内刊号：11-2223/N
国际刊号：1000-0054
发布日期:
作者：邱冬, 赵祺铭, 胡益炯, 邱彤
单位：1. 清华大学 化学工程系, 北京 100084,2. 中国石油规划总院, 北京 100083
关键词：分子重构,伽马分布,形状解耦参数,多元线性回归,分子类型同源序列矩阵
在石油化工智能化发展过程中, 精确的分子重构技术是理解和优化复杂油品组成至关重要的基础性方法。该技术基于油品宏观物性, 通过优化模型计算油品分子或结构组成。通常认为, 天然油品组成在碳数、结构特征等维度服从伽马分布。传统分子重构方法采用伽马分布的形状和尺度参数作为优化变量, 优化过程中2个参数对分布形状的耦合影响效应, 降低了优化过程可解释性, 影响了优化效率和精度。本文提出了形状解耦伽马分布参数油品分子重构方法, 提出将伽马分布的峰值位置和分布宽度作为优化参数, 提升优化过程中伽马分布形状变化的可解释性; 同时基于历史数据, 利用多元线性回归模型预测优化参数初值, 有效提高分子重构的精确度。实验结果表明, 该方法在分子重构的精确度和优化效率方面均优于传统分子重构方法, 在处理分布规律较极端的分子组成时, 表现出更高的鲁棒性和稳定性。
来源：2025年第5期
《清华大学学报(自然科学版)》期刊编辑部
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