崔兴华，杜文莉，赵亮，李江利，池亮

(1化学工程联合国家重点实验室，华东理工大学化工过程先进控制和优化技术教育部重点实验室，上海 200237；2中国石油天然气股份有限公司吉林石化分公司，吉林省 吉林市 132000)

直觉模糊多核聚类算法及其在乙烯原料属性聚类中的应用

崔兴华1，杜文莉1，赵亮1，李江利2，池亮2

(1化学工程联合国家重点实验室，华东理工大学化工过程先进控制和优化技术教育部重点实验室，上海 200237；2中国石油天然气股份有限公司吉林石化分公司，吉林省 吉林市 132000)

随着乙烯裂解原料种类的日益增多，原料分析仪价格昂贵，因此根据乙烯裂解原料属性进行在线聚类，对实现乙烯收率建模，优化乙烯产率、节能减耗具有重要现实意义。为了提高原料在聚类的准确性，提出了一种基于直觉模糊集理论的核聚类算法。即在定义直觉模糊集隶属度时通过引入犹豫度来表征数据的不确定信息，同时利用直觉模糊熵对多核聚类算法的损失函数重新定义，使类簇中的数据点最优化；进一步地，使用随机森林对裂解原料属性进行特征选择，依据对乙烯产率的贡献度选取聚类的主要特征属性。最后根据实际工业裂解的石脑油数据验证了所述算法的有效性。

算法；熵；优化；直觉模糊；乙烯裂解

引 言

在乙烯生产过程中[1]，乙烯收率不仅受到裂解过程中的操作条件如温度、压力、停留时间等影响，其裂解原料属性也是决定收率的重要因素，然而裂解原料仅石脑油类别就有上百种不同的油品属性，其馏程范围为30～220℃，考虑针对所有不同油品属性进行产率的建模不仅模型规模大，油品属性的频繁变化也导致在线实施困难[2]。……