基于支持向量機(jī)回歸的洗油乳化配方的研究

梁 慧，藍(lán)名新，唐彩珍，黃福川

（廣西大學(xué)化學(xué)化工學(xué)院，廣西石化資源加工及過(guò)程強(qiáng)化技術(shù)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室, 廣西 南寧 530004）

基于支持向量機(jī)回歸的洗油乳化配方的研究

梁 慧，藍(lán)名新，唐彩珍，黃福川

（廣西大學(xué)化學(xué)化工學(xué)院，廣西石化資源加工及過(guò)程強(qiáng)化技術(shù)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室, 廣西 南寧 530004）

為了提高煤焦洗油乳化的穩(wěn)定時(shí)間，結(jié)合均勻設(shè)計(jì)與支持向量回歸(SVR)優(yōu)化選擇所需乳化劑成分。通過(guò)篩選和優(yōu)化乳化體系，獲得了三個(gè)較好的乳化洗油的配方。仿真結(jié)果表明由該方法所得的SVR具有較簡(jiǎn)單的結(jié)構(gòu)和較好的泛化能力,仿真精度高具有一定的理論推廣意義。

洗油乳化；均勻設(shè)計(jì)；支持向量回歸；配方優(yōu)化

煤焦洗油長(zhǎng)期以來(lái)一直是重要的化工原料，洗油來(lái)源于煤焦油蒸餾后的230～300 ℃的餾分，其產(chǎn)率一般占無(wú)水煤焦油總量的4.5%～6.5%。工業(yè)上一般將洗油餾分用于洗滌吸收煤氣中的苯族烴和從洗油中提取多種化合物，如喹啉類(lèi)、酚類(lèi)、二甲基萘、甲基萘、奈、聯(lián)苯、吲哚、苊、氧芴等化工產(chǎn)品[1]。

我國(guó)煤焦油資源相當(dāng)豐富，但我國(guó)國(guó)內(nèi)各工廠企業(yè)焦化產(chǎn)品深加工能力略低，故目前各煉廠脫萘后的洗油和萘油的剩余部分沒(méi)有發(fā)揮更大的剩余價(jià)值，都是以較低價(jià)格被當(dāng)作燃料油賣(mài)掉（用于燒鍋爐)。我國(guó)每年要進(jìn)口大量的重油用于燃燒和加工各種石化產(chǎn)品,近年來(lái)世界的石油價(jià)格居高不下[2],煤焦洗油的價(jià)格較重油低,如果能用煤焦洗油部分代替重油燃料將有巨大的社會(huì)與經(jīng)濟(jì)效益，同時(shí)也減輕煉焦廠處理煤焦洗油的壓力，也為相關(guān)企業(yè)增加了附加收益與增收渠道。洗油燃燒時(shí)放出濃烈黑煙，不完全燃燒現(xiàn)象較為突出,污染排放嚴(yán)重超標(biāo)。為改善煤焦洗油在燃燒中的特性,可用加水乳化油水混合物的方法來(lái)解決。洗油乳化燃燒基于微爆效應(yīng),當(dāng)溫度顯著升高時(shí)，水沸騰汽化將洗油霧化成細(xì)小的油顆粒,致使油顆粒與空氣接的總比表面積大大提高,燃燒速度加快, 火焰強(qiáng)度提高,減少了煙氣中煙塵、污染氣體的排放, 保護(hù)了生態(tài)環(huán)境。因此，將洗油乳化用于燃燒是一項(xiàng)具有深遠(yuǎn)的社會(huì)效益和經(jīng)濟(jì)效益的節(jié)能環(huán)保技術(shù)。本研究結(jié)合均勻設(shè)計(jì)與支持向量回歸(SVR)，對(duì)洗油乳化配方進(jìn)行初步探討，為后續(xù)洗油乳化研究工作奠定一定基礎(chǔ)。

1 實(shí)驗(yàn)部分

1.1 表面活性劑簡(jiǎn)介

表面活性劑能有效降低水溶液的表面張力以及油-水界面的表面張力。另外，表面活性劑具有親水、親油兩親性質(zhì)，能起乳化、分散、增溶、洗滌、潤(rùn)濕、發(fā)泡、消泡等一系列作用。表面活性劑分子具有兩親性，通常由非極性的憎水基和極性的親水基組成的，憎水基使分子較易離開(kāi)水，親水基使分子較易親入水。依據(jù)親水基團(tuán)的結(jié)構(gòu)來(lái)分類(lèi)，表面活性劑分為離子型和非離子型兩大類(lèi)[3]。

表面活性劑溶于水時(shí)，離子型表面活性劑能離解產(chǎn)生離子，非離子型表面活性劑不能離解產(chǎn)生離子，而按離子型表面活性劑在水中生成的離子種類(lèi)，其又可分為陰離子型、陽(yáng)離子型和兩性離子型三大類(lèi)。此外表面活性劑產(chǎn)業(yè)近年發(fā)展較快，出現(xiàn)了既有離子型親水基又有非離子型親水基的混合型表面活性劑。因此表面活性劑共有5大類(lèi)，具體內(nèi)容如下[4,5]：

（1）陰離子型∶如羧酸鹽類(lèi)（RCOO-M+),硫酸鹽類(lèi),磺酸鹽類(lèi)（RSO3M+）,磷酸鹽類(lèi)（ROPO3-M+）等;

（2）陽(yáng)離子型∶如羧酸胺鹽類(lèi),季銨鹽類(lèi)等;

（3）非離子型∶包括脂類(lèi),如脂肪酸聚氧乙烯酯、脂肪酸山梨醇酯(Span類(lèi)乳化劑);醚類(lèi),如脂肪醇聚氧乙烯醚（MOA類(lèi)乳化劑）,烷基苯酚氧乙烯醚、脂肪醇山梨醇脂聚氧乙烯醚(Tween類(lèi)乳化劑);酰胺類(lèi),如烷基醇酰胺等;

（4）兩性離子型∶帶有兩個(gè)親水基團(tuán)，一個(gè)基團(tuán)帶負(fù)電，如羧酸基、硫酸基、磺酸基等，一個(gè)基團(tuán)帶正電如羧基、磺酸基等；

（5）混合型∶ 此類(lèi)表面活性劑帶有兩種基團(tuán)，一種帶電，一種不帶電，如醇醚硫酸鹽(C2H4O)nSO4Na。

非離子表面活性劑在水中不電離的特點(diǎn)決定了它在某些方面較離子型表面活性劑優(yōu)越，如在水中和有機(jī)溶劑中都有較好的溶解性，不易受酸、堿和強(qiáng)電解質(zhì)的影響，在溶液中穩(wěn)定性高。而且它與其他不同類(lèi)型的表面活性劑相容性好，所以?？梢院芎玫鼗旌蠌?fù)配使用?；诜请x子表面活性劑的優(yōu)越性能，本研究選擇多種非離子表面活性劑配合使用，以期得到良好的實(shí)驗(yàn)效果。

1.2 實(shí)驗(yàn)材料

乳化劑∶失水山梨醇脂肪酸酯(S-80)，蓖麻油聚氧乙烯醚(EL-10)，脂肪醇聚氧乙烯醚(MOA-3)。

助乳化劑：硬脂酸單甘油酯，十二醇。

助劑：氯化鈣，聚氧乙烯失水山梨醇脂肪酸酯(T-80),正戊醇。

1.3 儀器與設(shè)備

量筒，燒杯，玻璃棒，電子天平（上海友聲衡器有限公司),實(shí)驗(yàn)室攪拌機(jī) AD300L-H(蘇州江東精密儀器有限公司)。

1.4 均勻設(shè)計(jì)法設(shè)計(jì)實(shí)驗(yàn)方案

本實(shí)驗(yàn)因子多，不方便根據(jù)方開(kāi)泰教授的方法查表進(jìn)行均勻設(shè)計(jì)，因此利用dps軟件設(shè)計(jì)均勻設(shè)計(jì)表，生成了如表1的實(shí)驗(yàn)方案[6]：

按表1實(shí)驗(yàn)方案要求，稱(chēng)取乳化劑、助乳化劑，各種助劑和油在燒杯內(nèi)混合用玻璃棒攪拌，使物料全部混合均勻，在攪拌機(jī) 400 r/min的轉(zhuǎn)速下滴入水，使油水比例為 80∶20，滴加完水后再繼續(xù)攪拌10 min左右。制備完成乳化油后，觀察穩(wěn)定時(shí)間，觀察到乳化油液面有小水珠析出為不穩(wěn)定，各實(shí)驗(yàn)樣本的觀察結(jié)果如表1的穩(wěn)定時(shí)間所示。

2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析

2.1 支持向量機(jī)SVM參數(shù)的選取

支持向量機(jī)(Support Vector Machines, SVM)是從瓦普尼克（Vapnik）的統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論發(fā)展而來(lái)的，它是主要針對(duì)小樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí)、分類(lèi)和預(yù)測(cè)（有時(shí)也叫回歸）的一種方法，能解決神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不能解決的過(guò)學(xué)習(xí)問(wèn)題，它簡(jiǎn)化了分類(lèi)和回歸等問(wèn)題[7]。本研究實(shí)驗(yàn)樣本數(shù)量少，因此選用支持向量機(jī)SVM建立回歸模型，研究最優(yōu)配方。

表1 洗油乳化配方Table 1 The recipes of emulsifier for wash oil

核函數(shù)參數(shù)g和懲罰因子c是影響支持向量機(jī)性能的兩個(gè)重要參數(shù)。因?yàn)闃颖緮?shù)據(jù)在高維特征空間中的分布由核函數(shù)參數(shù)g決定,所以核參數(shù)的改變意味置信范圍、特征空間VC維的改變和結(jié)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)范圍的改變。通常懲罰因子c用于控制模型復(fù)雜度與誤差之間的折衷,c取值太大,會(huì)造成“過(guò)學(xué)習(xí)”，即對(duì)于數(shù)據(jù)樣本的懲罰越大;c取值越小，學(xué)習(xí)機(jī)器的復(fù)雜程度小而經(jīng)驗(yàn)誤差較大[8]，則會(huì)造成“欠學(xué)習(xí)”。因此，選取合適的核函數(shù)參數(shù)g和懲罰因子c對(duì)利用支持向量機(jī)SVM建立回歸模型至關(guān)重要。

常用的SVM 參數(shù)的優(yōu)化方法是先將懲罰因子c 和核函數(shù)參數(shù)g的取值確定在一定范圍，然后利用網(wǎng)格劃分搜索方法對(duì)c和g進(jìn)行取值優(yōu)化。c和g的取值優(yōu)化過(guò)程為把訓(xùn)練集作為原始數(shù)據(jù)集運(yùn)用網(wǎng)格劃分搜索方法得到不同c值和g值下訓(xùn)練集的預(yù)測(cè)均方誤差mse，然后選取預(yù)測(cè)均方誤差mse為最小的那組c與g為最佳參數(shù)。

為更快獲得較優(yōu)的c、g參數(shù)，參數(shù)尋優(yōu)可分兩步走：粗選和細(xì)選,各參數(shù)的選擇范圍如下[9,10]：

（1）對(duì)懲罰因子c與核函數(shù)參數(shù)g進(jìn)行粗選

a.懲罰因子c取值變化范圍為 ［2^(-8），2^8］

b.核函數(shù)參數(shù)g取值變化范圍為［2^（-8），2^8］

c.參數(shù)c和g的步進(jìn)大小均設(shè)置為 1，其它參數(shù)為默認(rèn)值

選擇得到最優(yōu)參數(shù):c=27.857 6, g= 0.003 906 3，mse = 0.084 221，粗選結(jié)果的等高線圖與三維圖如圖 1，2所示。

圖1 粗選 c ＆ g 等高線圖Fig.1 Roughing selection c ＆ g contour plot

圖2 粗選 c ＆ g 三維圖Fig.2 Roughing selection c ＆ g three-dimension diagram

（2）細(xì)選懲罰因子c和核函數(shù)參數(shù)g

從圖1、圖2可知，懲罰因子c有點(diǎn)大，可能會(huì)造成“過(guò)學(xué)習(xí)”，因此需要在小范圍內(nèi)對(duì)c、g參數(shù)進(jìn)行精選。

a.懲罰因子c取值變化范圍為 ［2^(-4），2^4］

b.核函數(shù)參數(shù)g取值變化范圍為［2^（-4），2^4］

c.參數(shù)c和g的步進(jìn)大小均設(shè)置為 0.5，相對(duì)誤差mse步進(jìn)大小設(shè)置為0.05

選擇得到最優(yōu)參數(shù)∶ c = 2.828 4，g =0.062 5，mse = 0.049 283，細(xì)選結(jié)果的等高線圖與三維圖如圖3，4所示。

圖3 細(xì)選 c ＆ g 等高線圖Fig.3 Detailed selection c ＆ g contour plot

圖4 細(xì)選 c ＆ g 三維圖Fig.4 Detailed selection c ＆ g three-dimension diagram

從圖3、圖4可以看出細(xì)選后優(yōu)化得到的最小相對(duì)誤差值mse=0.049 283，它比粗選后得到的最小相對(duì)誤差值mse=0.084 221小，說(shuō)明細(xì)選得出的參數(shù)能夠比較好地對(duì)訓(xùn)練數(shù)據(jù)進(jìn)行擬合預(yù)測(cè)，雖然細(xì)選優(yōu)化得出的參數(shù)g比較大，但是為了提高模型的泛化能力，選取的懲罰因子c值要盡可能地小，故最終選擇的c參數(shù)為細(xì)選的最佳參數(shù)值c= 2.828 4,g =0.062 5。

2.2 回歸預(yù)測(cè)

利用優(yōu)化得到的最佳參數(shù)c、g對(duì) SVM模型進(jìn)行訓(xùn)練，然后運(yùn)用訓(xùn)練好的SVM模型對(duì)數(shù)據(jù)樣本進(jìn)行回歸預(yù)測(cè)，此時(shí)預(yù)測(cè)值與實(shí)測(cè)值的誤差為:mse1= 0，mes2= 0.031 4，mse3=0.856 2，回歸相關(guān)系數(shù)=0.856 229。

因此平均相關(guān)誤差為mes2= 0.031 4，穩(wěn)定時(shí)間原始數(shù)據(jù)與回歸預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)如圖5所示。

圖5 基于向量機(jī)回歸的預(yù)測(cè)Fig.5 Regression predict by SVM

2.3 預(yù)測(cè)尋找最優(yōu)配方

對(duì)不同設(shè)計(jì)水平下進(jìn)行模擬,共 1 200個(gè)組合,從中挑選出乳化穩(wěn)定時(shí)間＞35 min的方案19個(gè)，見(jiàn)表2。

由表2可得，較優(yōu)的乳化配方有N8樣本(S-80 /1.2g，MOA-3/1.0 g, EL-10/0.4 g,十二醇/0.4 g,氯化鈣/0.1 g,正戊醇/0.1 g），N18樣本（S-80/0.4 g，MOA-3/1.0 g，EL-10/0.2 g,十二醇/0.2 g,氯化鈣/0.1 g,正戊醇/0.1 g），N13樣本（MOA-3 /1.0 g，EL-10 /0.4 g, 氯化鈣/0.1 g, 正戊醇/0.1 g）等。

表2 1200個(gè)模擬實(shí)驗(yàn)中穩(wěn)定時(shí)間大于35min的組合統(tǒng)計(jì)Table 2 Statistics of selection from 1200 simulation test ( stable time ＞35min)

3 結(jié) 論

（1）對(duì)一個(gè) 8 因子的復(fù)雜配方尋優(yōu)，運(yùn)用網(wǎng)格劃分搜索經(jīng)過(guò)粗選后得到了支持向量機(jī)的建模參數(shù):c= 2.828 4，g =0.062 5，mse =0.049 283，此時(shí)得出的c、g參數(shù)還不太理想，參與建立支持向量機(jī)的模型會(huì)造成誤差偏大。因此需對(duì)c、g參數(shù)進(jìn)行細(xì)選，得到最優(yōu)參數(shù): c = 2.828 4，g =0. 062 5，mse = 0. 049 283，細(xì)選后得出的相對(duì)誤差 mse小于粗選的相對(duì)誤差mse，說(shuō)明細(xì)選后的c、g參數(shù)較優(yōu)，用于建立向量機(jī)的預(yù)測(cè)模型。

（2）對(duì)不同設(shè)計(jì)水平下進(jìn)行模擬,共1 200個(gè)組合,挑選出了 3個(gè)最優(yōu)配方,N8樣本（S-80/1.2 g，MOA-3/1.0 g, EL-10/0.4 g,十二醇/0.4 g,氯化鈣/0.1 g，正戊醇/0.1 g），N18樣本（S-80/0.4 g，MOA-3/1.0 g, EL-10/0.2 g,十二醇/0.2 g,氯化鈣/0.1 g,正戊醇/0.1g），N13樣本（MOA-3 /1.0 g，EL-10/0.4 g,氯化鈣/0.1 g,正戊醇/0.1 g）等。

（3）從圖5可看出，模型預(yù)測(cè)值與實(shí)際值的回歸相關(guān)系數(shù)為0.856 229，因此本文提出的支持向量機(jī)模型在洗油乳化的穩(wěn)定時(shí)間預(yù)測(cè)中顯示了優(yōu)異的性能，也可為研究洗油乳化的其他方面的研究提供有效的手段。

［1］ 楊曉濤. 煉焦化工產(chǎn)品回收利用及質(zhì)量檢測(cè)（控制）標(biāo)準(zhǔn)實(shí)用手冊(cè)[M]. 安徽∶ 安徽文化出版社, 2004∶1533-1536.

［2］ 劉雯娟. 煤焦餾分油合成燃料油的研究[D].沈陽(yáng)：沈陽(yáng)工業(yè)大學(xué)，2008.

［3］陳玉祥, 王霞, 潘成松, 劉多榮. 表面活性劑在稠油降黏中的應(yīng)用[J]. 重慶科技學(xué)院學(xué)報(bào), 2009,11(1)∶ 48-51.

［4］ 劉程. 表面活性劑應(yīng)用大全[M]. 北京∶ 北京工業(yè)大學(xué)出版社,1992.

［5］ 肖進(jìn)新, 趙振國(guó). 表面活性劑應(yīng)用原理[M]. 北京∶ 化學(xué)工業(yè)出版社,2003.

［6］ 唐啟義. DPS數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)[M]. 北京∶ 科學(xué)出版社,2010.

［7］ 程偉, 張燕平, 趙姝. 支持向量機(jī)在糧食產(chǎn)量預(yù)測(cè)中的應(yīng)用[J]. 安徽農(nóng)業(yè)科學(xué), 2009. 37(8)∶ 3347-3348.

［8］ 劉東平, 單甘霖, 張岐龍, 段修生. 基于改進(jìn)遺傳算法的支持向量機(jī)參數(shù)優(yōu)化[J]. 微計(jì)算機(jī)應(yīng)用, 2010. 31(5)∶ 11-15.

［9］ MATLAB中文論壇. MATLAB神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)30個(gè)案例分析[M]. 北京∶北京航空航天大學(xué)出版社,2010.

［10］ 石宏, 李楠, 田中笑, 張維亮, 朱寧.基于交叉驗(yàn)證優(yōu)化SVR的多變量磨損趨勢(shì)預(yù)測(cè)[J].潤(rùn)滑與密封, 2013, 38(11)∶ 22-25.

Research on the Recipe of Emulsifier for Wash Oil With Support Vector Regression

LIANG Hui，LAN Ming-xin，TANG Cai-zhen，HUANG Fu-chuan
（Key Laboratory of Guangxi Petrochemical Resource Processing and Process Intensification Technology，School of Chemistry and Chemical Engineering，Guangxi University，Guangxi Nanning 530004，China）

In order to increase the stable time of the emulsified wash oil of coal tar fraction, uniform design was combined with support vector regression to optimize emulsifier components. Three good recipes of emulsifier for wash oil were found through screening and optimizing the emulsion system. Simulation results show that this method of parameter selection for SVR has a simple structure and good generalization ability. Since simulation precision is high, this method possesses certain practical application significance.

emulsified wash oil; uniform design; support vector regression; optimized recipes

TQ 530

A

1671-0460（2015）09-2106-04

2015-03-19

梁慧（1989-），女，廣西南寧人，碩士研究生，廣西大學(xué)化學(xué)化工學(xué)院化工過(guò)程機(jī)械專(zhuān)業(yè)，研究方向：石化能源燃燒技術(shù)。E-mail：liangsanyecao@163.com。

黃福川（1963-），男，教授，研究方向：石化及可再生能源利用。E-mail：huanfuchuan@gxu.edu.cn。