基于支持向量機回歸的洗油乳化配方的研究

梁 慧，藍名新，唐彩珍，黃福川

（廣西大學化學化工學院，廣西石化資源加工及過程強化技術重點實驗室, 廣西 南寧 530004）

基于支持向量機回歸的洗油乳化配方的研究

梁 慧，藍名新，唐彩珍，黃福川

（廣西大學化學化工學院，廣西石化資源加工及過程強化技術重點實驗室, 廣西 南寧 530004）

為了提高煤焦洗油乳化的穩定時間，結合均勻設計與支持向量回歸(SVR)優化選擇所需乳化劑成分。通過篩選和優化乳化體系，獲得了三個較好的乳化洗油的配方。仿真結果表明由該方法所得的SVR具有較簡單的結構和較好的泛化能力,仿真精度高具有一定的理論推廣意義。

洗油乳化；均勻設計；支持向量回歸；配方優化

煤焦洗油長期以來一直是重要的化工原料，洗油來源于煤焦油蒸餾后的230～300 ℃的餾分，其產率一般占無水煤焦油總量的4.5%～6.5%。工業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、酚類、二甲基萘、甲基萘、奈、聯苯、吲哚、苊、氧芴等化工產品[1]。

我國煤焦油資源相當豐富，但我國國內各工廠企業焦化產品深加工能力略低，故目前各煉廠脫萘后的洗油和萘油的剩余部分沒有發揮更大的剩余價值，都是以較低價格被當作燃料油賣掉（用于燒鍋爐)。我國每年要進口大量的重油用于燃燒和加工各種石化產品,近年來世界的石油價格居高不下[2],煤焦洗油的價格較重油低,如果能用煤焦洗油部分代替重油燃料將有巨大的社會與經濟效益，同時也減輕煉焦廠處理煤焦洗油的壓力，也為相關企業增加了附加收益與增收渠道。洗油燃燒時放出濃烈黑煙，不完全燃燒現象較為突出,污染排放嚴重超標。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解決。洗油乳化燃燒基于微爆效應,當溫度顯著升高時，水沸騰汽化將洗油霧化成細小的油顆粒,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, 火焰強度提高,減少了煙氣中煙塵、污染氣體的排放, 保護了生態環境。因此，將洗油乳化用于燃燒是一項具有深遠的社會效益和經濟效益的節能環保技術。本研究結合均勻設計與支持向量回歸(SVR)，對洗油乳化配方進行初步探討，為后續洗油乳化研究工作奠定一定基礎。

1 實驗部分

1.1 表面活性劑簡介

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，能起乳化、分散、增溶、洗滌、潤濕、發泡、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水，親水基使分子較易親入水。依據親水基團的結構來分類，表面活性劑分為離子型和非離子型兩大類[3]。

表面活性劑溶于水時，離子型表面活性劑能離解產生離子，非離子型表面活性劑不能離解產生離子，而按離子型表面活性劑在水中生成的離子種類，其又可分為陰離子型、陽離子型和兩性離子型三大類。此外表面活性劑產業近年發展較快，出現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，具體內容如下[4,5]：

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

（2）陽離子型∶如羧酸胺鹽類,季銨鹽類等;

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

（4）兩性離子型∶帶有兩個親水基團，一個基團帶負電，如羧酸基、硫酸基、磺酸基等，一個基團帶正電如羧基、磺酸基等；

（5）混合型∶ 此類表面活性劑帶有兩種基團，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決定了它在某些方面較離子型表面活性劑優越，如在水中和有機溶劑中都有較好的溶解性，不易受酸、堿和強電解質的影響，在溶液中穩定性高。而且它與其他不同類型的表面活性劑相容性好，所以?？梢院芎玫鼗旌蠌团涫褂??；诜请x子表面活性劑的優越性能，本研究選擇多種非離子表面活性劑配合使用，以期得到良好的實驗效果。

1.2 實驗材料

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 儀器與設備

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

1.4 均勻設計法設計實驗方案

本實驗因子多，不方便根據方開泰教授的方法查表進行均勻設計，因此利用dps軟件設計均勻設計表，生成了如表1的實驗方案[6]：

按表1實驗方案要求，稱取乳化劑、助乳化劑，各種助劑和油在燒杯內混合用玻璃棒攪拌，使物料全部混合均勻，在攪拌機 400 r/min的轉速下滴入水，使油水比例為 80∶20，滴加完水后再繼續攪拌10 min左右。制備完成乳化油后，觀察穩定時間，觀察到乳化油液面有小水珠析出為不穩定，各實驗樣本的觀察結果如表1的穩定時間所示。

2 實驗結果分析

2.1 支持向量機SVM參數的選取

支持向量機(Support Vector Machines, SVM)是從瓦普尼克（Vapnik）的統計學習理論發展而來的，它是主要針對小樣本數據進行學習、分類和預測（有時也叫回歸）的一種方法，能解決神經網絡不能解決的過學習問題，它簡化了分類和回歸等問題[7]。本研究實驗樣本數量少，因此選用支持向量機SVM建立回歸模型，研究最優配方。

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

核函數參數g和懲罰因子c是影響支持向量機性能的兩個重要參數。因為樣本數據在高維特征空間中的分布由核函數參數g決定,所以核參數的改變意味置信范圍、特征空間VC維的改變和結構風險范圍的改變。通常懲罰因子c用于控制模型復雜度與誤差之間的折衷,c取值太大,會造成“過學習”，即對于數據樣本的懲罰越大;c取值越小，學習機器的復雜程度小而經驗誤差較大[8]，則會造成“欠學習”。因此，選取合適的核函數參數g和懲罰因子c對利用支持向量機SVM建立回歸模型至關重要。

常用的SVM 參數的優化方法是先將懲罰因子c 和核函數參數g的取值確定在一定范圍，然后利用網格劃分搜索方法對c和g進行取值優化。c和g的取值優化過程為把訓練集作為原始數據集運用網格劃分搜索方法得到不同c值和g值下訓練集的預測均方誤差mse，然后選取預測均方誤差mse為最小的那組c與g為最佳參數。

為更快獲得較優的c、g參數，參數尋優可分兩步走：粗選和細選,各參數的選擇范圍如下[9,10]：

（1）對懲罰因子c與核函數參數g進行粗選

a.懲罰因子c取值變化范圍為 ［2^(-8），2^8］

b.核函數參數g取值變化范圍為［2^（-8），2^8］

c.參數c和g的步進大小均設置為 1，其它參數為默認值

選擇得到最優參數:c=27.857 6, g= 0.003 906 3，mse = 0.084 221，粗選結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）細選懲罰因子c和核函數參數g

從圖1、圖2可知，懲罰因子c有點大，可能會造成“過學習”，因此需要在小范圍內對c、g參數進行精選。

a.懲罰因子c取值變化范圍為 ［2^(-4），2^4］

b.核函數參數g取值變化范圍為［2^（-4），2^4］

c.參數c和g的步進大小均設置為 0.5，相對誤差mse步進大小設置為0.05

選擇得到最優參數∶ c = 2.828 4，g =0.062 5，mse = 0.049 283，細選結果的等高線圖與三維圖如圖3，4所示。

圖3 細選 c ＆ g 等高線圖Fig.3 Detailed selection c ＆ g contour plot

圖4 細選 c ＆ g 三維圖Fig.4 Detailed selection c ＆ g three-dimension diagram

從圖3、圖4可以看出細選后優化得到的最小相對誤差值mse=0.049 283，它比粗選后得到的最小相對誤差值mse=0.084 221小，說明細選得出的參數能夠比較好地對訓練數據進行擬合預測，雖然細選優化得出的參數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參數為細選的最佳參數值c= 2.828 4,g =0.062 5。

2.2 回歸預測

利用優化得到的最佳參數c、g對 SVM模型進行訓練，然后運用訓練好的SVM模型對數據樣本進行回歸預測，此時預測值與實測值的誤差為:mse1= 0，mes2= 0.031 4，mse3=0.856 2，回歸相關系數=0.856 229。

因此平均相關誤差為mes2= 0.031 4，穩定時間原始數據與回歸預測數據如圖5所示。

圖5 基于向量機回歸的預測Fig.5 Regression predict by SVM

2.3 預測尋找最優配方

對不同設計水平下進行模擬,共 1 200個組合,從中挑選出乳化穩定時間＞35 min的方案19個，見表2。

由表2可得，較優的乳化配方有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個模擬實驗中穩定時間大于35min的組合統計Table 2 Statistics of selection from 1200 simulation test ( stable time ＞35min)

3 結 論

（1）對一個 8 因子的復雜配方尋優，運用網格劃分搜索經過粗選后得到了支持向量機的建模參數:c= 2.828 4，g =0.062 5，mse =0.049 283，此時得出的c、g參數還不太理想，參與建立支持向量機的模型會造成誤差偏大。因此需對c、g參數進行細選，得到最優參數: c = 2.828 4，g =0. 062 5，mse = 0. 049 283，細選后得出的相對誤差 mse小于粗選的相對誤差mse，說明細選后的c、g參數較優，用于建立向量機的預測模型。

（2）對不同設計水平下進行模擬,共1 200個組合,挑選出了 3個最優配方,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，模型預測值與實際值的回歸相關系數為0.856 229，因此本文提出的支持向量機模型在洗油乳化的穩定時間預測中顯示了優異的性能，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. 煉焦化工產品回收利用及質量檢測（控制）標準實用手冊[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：沈陽工業大學，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用[J]. 重慶科技學院學報, 2009,11(1)∶ 48-51.

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［5］ 肖進新, 趙振國. 表面活性劑應用原理[M]. 北京∶ 化學工業出版社,2003.

［6］ 唐啟義. DPS數據處理系統[M]. 北京∶ 科學出版社,2010.

［7］ 程偉, 張燕平, 趙姝. 支持向量機在糧食產量預測中的應用[J]. 安徽農業科學, 2009. 37(8)∶ 3347-3348.

［8］ 劉東平, 單甘霖, 張岐龍, 段修生. 基于改進遺傳算法的支持向量機參數優化[J]. 微計算機應用, 2010. 31(5)∶ 11-15.

［9］ MATLAB中文論壇. MATLAB神經網絡30個案例分析[M]. 北京∶北京航空航天大學出版社,2010.

［10］ 石宏, 李楠, 田中笑, 張維亮, 朱寧.基于交叉驗證優化SVR的多變量磨損趨勢預測[J].潤滑與密封, 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，廣西大學化學化工學院化工過程機械專業，研究方向：石化能源燃燒技術。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。