冯子昊 梁 晨 谢忻南 唐 正 薛美盛

（中国科学技术大学信息科学技术学院自动化系）

柴油作为重要的石油产品，应用广泛。 近年来国家对柴油质量指标提出了更高的要求［1］。 为保障生产安全， 企业在提高生产效益的同时，需要严格把控产品质量，确保各个流程的指标符合国家标准。

精制柴油闪点（Flash Point，FP）和石脑油终馏点（Final Boiling Point，FBP）是柴油加氢生产最重要的质量指标，对保障生产安全具有重要的参考作用。 目前没有测量这两种指标的专用传感器或在线分析仪， 只能通过实验室化验法进行标定，而软测量是一种可行的替代方案。

软测量建模方法主要分为机理建模和数据驱动建模。 基于机理的软测量模型在内部反应机理明确的经典化工过程中广泛应用。 1978年，COLEMAN B B和MARTIN T对无法直接测量的质量指标设计了状态估计器［2］，首次提出了软测量的概念。 PRIYABRATA S和SANTOSH K G建立了丙烯聚合连续搅拌釜反应器的机理模型［3］，CHIC S等建立了聚乙烯反应过程的聚合产物成分软测量模型［4］，侯卫锋等研究了催化重整循环流程的机理建模［5］。

当过程变量严重耦合时，机理建模难以得到一个复杂系统的准确数学模型。 数据驱动建模是根据输入输出数据的变化规律建立软测量模型，不需要分析系统的反应机理。 因此，基于统计回归和经典前馈神经网络的建模方法逐渐取代了机理建模。 李春富等研究了使用偏最小二乘（Partial Least Square，PLS） 回归对间歇生产过程建立软测量模型的方法［6］。 CASEY K和STEVEN D B则融合随机森林（Random Forest，RF）建立了基于RF-PLS的脱丁烷塔软测量模型［7］。……