基于支持向量机回归的洗油乳化配方的研究

梁 慧，蓝名新，唐彩珍，黄福川

（广西大学化学化工学院，广西石化资源加工及过程强化技术重点实验室, 广西 南宁 530004）

基于支持向量机回归的洗油乳化配方的研究

梁 慧，蓝名新，唐彩珍，黄福川

（广西大学化学化工学院，广西石化资源加工及过程强化技术重点实验室, 广西 南宁 530004）

为了提高煤焦洗油乳化的稳定时间，结合均匀设计与支持向量回归(SVR)优化选择所需乳化剂成分。通过筛选和优化乳化体系，获得了三个较好的乳化洗油的配方。仿真结果表明由该方法所得的SVR具有较简单的结构和较好的泛化能力,仿真精度高具有一定的理论推广意义。

洗油乳化；均匀设计；支持向量回归；配方优化

煤焦洗油长期以来一直是重要的化工原料，洗油来源于煤焦油蒸馏后的230～300 ℃的馏分，其产率一般占无水煤焦油总量的4.5%～6.5%。工业上一般将洗油馏分用于洗涤吸收煤气中的苯族烃和从洗油中提取多种化合物，如喹啉类、酚类、二甲基萘、甲基萘、奈、联苯、吲哚、苊、氧芴等化工产品[1]。

我国煤焦油资源相当丰富，但我国国内各工厂企业焦化产品深加工能力略低，故目前各炼厂脱萘后的洗油和萘油的剩余部分没有发挥更大的剩余价值，都是以较低价格被当作燃料油卖掉（用于烧锅炉)。我国每年要进口大量的重油用于燃烧和加工各种石化产品,近年来世界的石油价格居高不下[2],煤焦洗油的价格较重油低,如果能用煤焦洗油部分代替重油燃料将有巨大的社会与经济效益，同时也减轻炼焦厂处理煤焦洗油的压力，也为相关企业增加了附加收益与增收渠道。洗油燃烧时放出浓烈黑烟，不完全燃烧现象较为突出,污染排放严重超标。为改善煤焦洗油在燃烧中的特性,可用加水乳化油水混合物的方法来解决。洗油乳化燃烧基于微爆效应,当温度显著升高时，水沸腾汽化将洗油雾化成细小的油颗粒,致使油颗粒与空气接的总比表面积大大提高,燃烧速度加快, 火焰强度提高,减少了烟气中烟尘、污染气体的排放, 保护了生态环境。因此，将洗油乳化用于燃烧是一项具有深远的社会效益和经济效益的节能环保技术。本研究结合均匀设计与支持向量回归(SVR)，对洗油乳化配方进行初步探讨，为后续洗油乳化研究工作奠定一定基础。

1 实验部分

1.1 表面活性剂简介

表面活性剂能有效降低水溶液的表面张力以及油-水界面的表面张力。另外，表面活性剂具有亲水、亲油两亲性质，能起乳化、分散、增溶、洗涤、润湿、发泡、消泡等一系列作用。表面活性剂分子具有两亲性，通常由非极性的憎水基和极性的亲水基组成的，憎水基使分子较易离开水，亲水基使分子较易亲入水。依据亲水基团的结构来分类，表面活性剂分为离子型和非离子型两大类[3]。

表面活性剂溶于水时，离子型表面活性剂能离解产生离子，非离子型表面活性剂不能离解产生离子，而按离子型表面活性剂在水中生成的离子种类，其又可分为阴离子型、阳离子型和两性离子型三大类。此外表面活性剂产业近年发展较快，出现了既有离子型亲水基又有非离子型亲水基的混合型表面活性剂。因此表面活性剂共有5大类，具体内容如下[4,5]：

（1）阴离子型∶如羧酸盐类（RCOO-M+),硫酸盐类,磺酸盐类（RSO3M+）,磷酸盐类（ROPO3-M+）等;

（2）阳离子型∶如羧酸胺盐类,季铵盐类等;

（3）非离子型∶包括脂类,如脂肪酸聚氧乙烯酯、脂肪酸山梨醇酯(Span类乳化剂);醚类,如脂肪醇聚氧乙烯醚（MOA类乳化剂）,烷基苯酚氧乙烯醚、脂肪醇山梨醇脂聚氧乙烯醚(Tween类乳化剂);酰胺类,如烷基醇酰胺等;

（4）两性离子型∶带有两个亲水基团，一个基团带负电，如羧酸基、硫酸基、磺酸基等，一个基团带正电如羧基、磺酸基等；

（5）混合型∶ 此类表面活性剂带有两种基团，一种带电，一种不带电，如醇醚硫酸盐(C2H4O)nSO4Na。

非离子表面活性剂在水中不电离的特点决定了它在某些方面较离子型表面活性剂优越，如在水中和有机溶剂中都有较好的溶解性，不易受酸、碱和强电解质的影响，在溶液中稳定性高。而且它与其他不同类型的表面活性剂相容性好，所以常可以很好地混合复配使用。基于非离子表面活性剂的优越性能，本研究选择多种非离子表面活性剂配合使用，以期得到良好的实验效果。

1.2 实验材料

乳化剂∶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)。

助乳化剂：硬脂酸单甘油酯，十二醇。

助剂：氯化钙，聚氧乙烯失水山梨醇脂肪酸酯(T-80),正戊醇。

1.3 仪器与设备

量筒，烧杯，玻璃棒，电子天平（上海友声衡器有限公司),实验室搅拌机 AD300L-H(苏州江东精密仪器有限公司)。

1.4 均匀设计法设计实验方案

本实验因子多，不方便根据方开泰教授的方法查表进行均匀设计，因此利用dps软件设计均匀设计表，生成了如表1的实验方案[6]：

按表1实验方案要求，称取乳化剂、助乳化剂，各种助剂和油在烧杯内混合用玻璃棒搅拌，使物料全部混合均匀，在搅拌机 400 r/min的转速下滴入水，使油水比例为 80∶20，滴加完水后再继续搅拌10 min左右。制备完成乳化油后，观察稳定时间，观察到乳化油液面有小水珠析出为不稳定，各实验样本的观察结果如表1的稳定时间所示。

2 实验结果分析

2.1 支持向量机SVM参数的选取

支持向量机(Support Vector Machines, SVM)是从瓦普尼克（Vapnik）的统计学习理论发展而来的，它是主要针对小样本数据进行学习、分类和预测（有时也叫回归）的一种方法，能解决神经网络不能解决的过学习问题，它简化了分类和回归等问题[7]。本研究实验样本数量少，因此选用支持向量机SVM建立回归模型，研究最优配方。

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

核函数参数g和惩罚因子c是影响支持向量机性能的两个重要参数。因为样本数据在高维特征空间中的分布由核函数参数g决定,所以核参数的改变意味置信范围、特征空间VC维的改变和结构风险范围的改变。通常惩罚因子c用于控制模型复杂度与误差之间的折衷,c取值太大,会造成“过学习”，即对于数据样本的惩罚越大;c取值越小，学习机器的复杂程度小而经验误差较大[8]，则会造成“欠学习”。因此，选取合适的核函数参数g和惩罚因子c对利用支持向量机SVM建立回归模型至关重要。

常用的SVM 参数的优化方法是先将惩罚因子c 和核函数参数g的取值确定在一定范围，然后利用网格划分搜索方法对c和g进行取值优化。c和g的取值优化过程为把训练集作为原始数据集运用网格划分搜索方法得到不同c值和g值下训练集的预测均方误差mse，然后选取预测均方误差mse为最小的那组c与g为最佳参数。

为更快获得较优的c、g参数，参数寻优可分两步走：粗选和细选,各参数的选择范围如下[9,10]：

（1）对惩罚因子c与核函数参数g进行粗选

a.惩罚因子c取值变化范围为 ［2^(-8），2^8］

b.核函数参数g取值变化范围为［2^（-8），2^8］

c.参数c和g的步进大小均设置为 1，其它参数为默认值

选择得到最优参数:c=27.857 6, g= 0.003 906 3，mse = 0.084 221，粗选结果的等高线图与三维图如图 1，2所示。

图1 粗选 c ＆ g 等高线图Fig.1 Roughing selection c ＆ g contour plot

图2 粗选 c ＆ g 三维图Fig.2 Roughing selection c ＆ g three-dimension diagram

（2）细选惩罚因子c和核函数参数g

从图1、图2可知，惩罚因子c有点大，可能会造成“过学习”，因此需要在小范围内对c、g参数进行精选。

a.惩罚因子c取值变化范围为 ［2^(-4），2^4］

b.核函数参数g取值变化范围为［2^（-4），2^4］

c.参数c和g的步进大小均设置为 0.5，相对误差mse步进大小设置为0.05

选择得到最优参数∶ c = 2.828 4，g =0.062 5，mse = 0.049 283，细选结果的等高线图与三维图如图3，4所示。

图3 细选 c ＆ g 等高线图Fig.3 Detailed selection c ＆ g contour plot

图4 细选 c ＆ g 三维图Fig.4 Detailed selection c ＆ g three-dimension diagram

从图3、图4可以看出细选后优化得到的最小相对误差值mse=0.049 283，它比粗选后得到的最小相对误差值mse=0.084 221小，说明细选得出的参数能够比较好地对训练数据进行拟合预测，虽然细选优化得出的参数g比较大，但是为了提高模型的泛化能力，选取的惩罚因子c值要尽可能地小，故最终选择的c参数为细选的最佳参数值c= 2.828 4,g =0.062 5。

2.2 回归预测

利用优化得到的最佳参数c、g对 SVM模型进行训练，然后运用训练好的SVM模型对数据样本进行回归预测，此时预测值与实测值的误差为:mse1= 0，mes2= 0.031 4，mse3=0.856 2，回归相关系数=0.856 229。

因此平均相关误差为mes2= 0.031 4，稳定时间原始数据与回归预测数据如图5所示。

图5 基于向量机回归的预测Fig.5 Regression predict by SVM

2.3 预测寻找最优配方

对不同设计水平下进行模拟,共 1 200个组合,从中挑选出乳化稳定时间＞35 min的方案19个，见表2。

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

表2 1200个模拟实验中稳定时间大于35min的组合统计Table 2 Statistics of selection from 1200 simulation test ( stable time ＞35min)

3 结 论

（1）对一个 8 因子的复杂配方寻优，运用网格划分搜索经过粗选后得到了支持向量机的建模参数:c= 2.828 4，g =0.062 5，mse =0.049 283，此时得出的c、g参数还不太理想，参与建立支持向量机的模型会造成误差偏大。因此需对c、g参数进行细选，得到最优参数: c = 2.828 4，g =0. 062 5，mse = 0. 049 283，细选后得出的相对误差 mse小于粗选的相对误差mse，说明细选后的c、g参数较优，用于建立向量机的预测模型。

（2）对不同设计水平下进行模拟,共1 200个组合,挑选出了 3个最优配方,N8样本（S-80/1.2 g，MOA-3/1.0 g, EL-10/0.4 g,十二醇/0.4 g,氯化钙/0.1 g，正戊醇/0.1 g），N18样本（S-80/0.4 g，MOA-3/1.0 g, EL-10/0.2 g,十二醇/0.2 g,氯化钙/0.1 g,正戊醇/0.1g），N13样本（MOA-3 /1.0 g，EL-10/0.4 g,氯化钙/0.1 g,正戊醇/0.1 g）等。

（3）从图5可看出，模型预测值与实际值的回归相关系数为0.856 229，因此本文提出的支持向量机模型在洗油乳化的稳定时间预测中显示了优异的性能，也可为研究洗油乳化的其他方面的研究提供有效的手段。

［1］ 杨晓涛. 炼焦化工产品回收利用及质量检测（控制）标准实用手册[M]. 安徽∶ 安徽文化出版社, 2004∶1533-1536.

［2］ 刘雯娟. 煤焦馏分油合成燃料油的研究[D].沈阳：沈阳工业大学，2008.

［3］陈玉祥, 王霞, 潘成松, 刘多荣. 表面活性剂在稠油降黏中的应用[J]. 重庆科技学院学报, 2009,11(1)∶ 48-51.

［4］ 刘程. 表面活性剂应用大全[M]. 北京∶ 北京工业大学出版社,1992.

［5］ 肖进新, 赵振国. 表面活性剂应用原理[M]. 北京∶ 化学工业出版社,2003.

［6］ 唐启义. DPS数据处理系统[M]. 北京∶ 科学出版社,2010.

［7］ 程伟, 张燕平, 赵姝. 支持向量机在粮食产量预测中的应用[J]. 安徽农业科学, 2009. 37(8)∶ 3347-3348.

［8］ 刘东平, 单甘霖, 张岐龙, 段修生. 基于改进遗传算法的支持向量机参数优化[J]. 微计算机应用, 2010. 31(5)∶ 11-15.

［9］ MATLAB中文论坛. MATLAB神经网络30个案例分析[M]. 北京∶北京航空航天大学出版社,2010.

［10］ 石宏, 李楠, 田中笑, 张维亮, 朱宁.基于交叉验证优化SVR的多变量磨损趋势预测[J].润滑与密封, 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，广西南宁人，硕士研究生，广西大学化学化工学院化工过程机械专业，研究方向：石化能源燃烧技术。E-mail：liangsanyecao@163.com。

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