, 杜玉鹏 , 王振雷 , 钱锋 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
收稿日期: 2015-08-20
基金项目: 国家自然科学基金重点基金资助项目（61333010）；国家自然科学基金青年基金资助项目（21206037）
作者简介: 梅华(1977-),男,讲师。E-mail:hmei2006@ecust.edu.cn
摘要：根据石脑油馏分的特点，提出一种同系物向量表征方法。该方法将石脑油内部的每一个同系物分子定义为一个状态变量，这些状态变量构成了一个多维的向量空间。因此，任意一种石脑油都对应着该向量空间内的一个点，并且能够由该向量空间内的一组相互独立的石脑油馏分（基础油品）线性表示。在此基础上，提出一种基于非负矩阵分解（non-negative matrix factorization, NMF）方法的基础油品选择方法。该方法将具有较高维数的石脑油样品数据矩阵分解为一个较低维数的特征矩阵及其系数矩阵。在研究实例中，从59组石脑油样本数据中可以提取出21组基础油品，并且由它们还原得到的石脑油模型与样本数据相比，其相对误差不超过原数据的2.5%。
关键词： 石脑油 详细族组成 分子同系物向量表示 非负矩阵分解 (NMF)
Naphtha characterization based on a molecular-type homologous series vector representation
MEI Hua
, DU Yupeng, WANG Zhenlei, QIAN FengKey Laboratory of Advanced Control and Optimization for Chemical Processes of the Ministry of Education, East China University of Science and Technology, Shanghai 200237, China
Abstract:A novel homologous series vector representation method was developed for naphtha in which each homologous molecule of naphtha is defined as a state variable and all these variables are then used to construct a high dimension vector space. Thus, any variation of naphtha as one point in this vector space can be blended linearly by a group of independent naphthas named Basis Oils. These basis oils are obtained using the non-negative matrix factorization (NMF) method with the components data matrix of a huge number of naphtha samples factorized into a characteristic matrix with a lower dimension and its coefficient matrix. In a case study, a naphtha model containing 21 groups of naphtha bases was extracted from 59 groups of naphtha samples with a maximum representation error of less than 2.5 percent of the original data.
Key words: naphthadetailed group componentsmolecular-type homologous series vector representationnon-negative matrix factorization (NMF)
石脑油是一种重要的原油蒸馏产品，被广泛用作芳烃重整、 蒸汽裂解制烯烃的主要原料之一。然而，由于原油来源及生产条件的不同，使得不同来源或批次的石脑油馏分的内部分子组成及特性差异非常大，因此在工业乙烯生产过程中需要尽可能地获取石脑油内分子组成的信息。目前，最直接的获取裂解原料组成信息的方法是通过气相色谱(GC)、 二维气相色谱(2D-GC)[1]或者气相色谱-质谱联用(GC-MS)[2]等现代分析技术进行组分分析测量。然而这些分析方法的普遍缺点是耗时太长，并且设备价格昂贵，不便于工业现场生产应用。
为克服分析仪器耗时长的缺点，一种解决办法是采用分子重构等软测量技术来对石油烃进行特性刻画，即通过石油烃的一些诸如碳氢比、 族组成(paraffins,iso-paraffins,olefins,naphthenes and aromatics,PIONA)值、 沸点曲线等易测参数得到石油烃的分子组成信息[3-5]。传统的石油烃特性描述方法包括虚拟组分方法[6]、 平均结构参数方法和混合物聚类分析方法[7-8]，它们具有分析速度快的优点，但由于采用集总组成使得它们无法表征某些具有复杂结构的石油烃混合物，因而可扩展性不高。1999年，Peng[9]提出一种分子型同系物(molecular-type homologous series，MTHS)表征法，该方法用矩阵的形式来表征石油烃组分，其中矩阵的行代表分子结构中的碳原子数，矩阵的列代表同系物(如链烷烃、 环烷烃、 芳烃等)，而矩阵中的元素表示每一种组分的摩尔分率或质量分率。基于MTHS表征法，假设任意一种未知的石油烃可以被认为是几种已知的石油烃按照某个比例混合而成。 Zhang等[10]和Ahmad等[11]通过对比已知的石油烃内各组分的沸点及密度与整体性质之间的关系，从而得到未知石油烃的MTHS矩阵，进而预测出该石油烃的整体性质。
MTHS矩阵表征法的特点在于将石油烃内的分子组成分布情况在一个三维空间内直观地呈现出来。然而石脑油包含有几十种分子同系物，同系物分布的不同将使得石脑油表现出不同的特性，这种差异性在三维空间内很难进行定量刻画。因此，本文提出一种石脑油向量表征方法，在此基础上运用非负矩阵分解方法提取石脑油分子组成分布的共性特征。
1 石脑油馏分的向量表征石脑油通常由从碳三到碳十二的各类碳氢化合物分子混合而成。根据族组成分布并且对异构体做集总化处理，将这些组成分别记为： 正构烷烃nPi，异构烷烃iPi，烯烃Oi，环烷烃Nai和芳烃Ai,(i=3~12)。由于这些分子组成具有不同的物理化学特性，因此可以将它们视为互为正交的状态变量，显然它们构成了一组正交基，并张成了一个n维的状态空间(记为S=(nPi,iPi,Oi,Nai,Ai),i=3~12)。于是，任意一种石脑油NAPk都可以表示为基底{nPi,iPi,Oi,Nai,Ai|i=3~12}的线性组合，即有
| $\begin{align} & \text{NA}{{\text{P}}_{\text{k}}}=\sum\limits_{i=3}^{12}{\left( a_{i}^{k}\cdot \text{n}{{\text{P}}_{i}}+b_{i}^{k}\cdot \text{i}{{\text{P}}_{i}}+c_{i}^{k}\cdot {{O}_{i}}+ \right.} \\ & \left. d_{i}^{k}\cdot \text{N}{{\text{a}}_{i}}+e_{i}^{k}\cdot {{A}_{i}} \right). \\ \end{align}$ | (1) |
式(1)也可以写成如下向量形式：
| $\begin{align} & \text{NA}{{\text{P}}_{\text{k}}}=\left( \begin{matrix} \text{n}{{\text{P}}_{i}} & \text{i}{{\text{P}}_{i}} & {{O}_{i}} & \text{N}{{\text{a}}_{i}} & {{A}_{i}} \\\end{matrix} \right). \\ & {{\left( a_{i}^{k},b_{i}^{k},c_{i}^{k},d_{i}^{k},e_{i}^{k} \right)}^{\text{T}}} \\ & \triangleq S\cdot {{w}_{k}}. \\ \end{align}$ | (2) |
| $M={{\begin{matrix} a_{i}^{1} & a_{i}^{2} & \cdots & a_{i}^{m} \\ b_{i}^{1} & b_{i}^{2} & {} & b_{i}^{m} \\ c_{i}^{1} & c_{i}^{2} & {} & c_{i}^{m} \\ d_{i}^{1} & d_{i}^{2} & {} & d_{i}^{m} \\ e_{i}^{1} & e_{i}^{2} & \cdots & e_{i}^{m} \\\end{matrix}}_{n\times m}}.$ | (3) |
设任意一种石脑油NAP可由这m种基础油品按照一定比例混合而成，即有
| $\text{NAP=}\sum\limits_{k=1}^{m}{{{h}_{k}}\cdot \text{NA}{{\text{P}}_{k}}=\sum\limits_{k=1}^{m}{S\cdot \left( {{h}_{k}}{{w}_{k}} \right)=S\cdot v,}}$ | (4) |
| $\begin{align} & v=\sum\limits_{k=1}^{m}{{{h}_{k}}{{w}_{k}}=\left[ {{w}_{1}},{{w}_{2}},\cdots ,{{w}_{m}} \right]\cdot {{\left[ {{h}_{1}},{{h}_{2}},\cdots ,{{h}_{m}} \right]}^{\text{T}}}}= \\ & W\cdot {{h}^{\text{T}}}. \\ \end{align}$ | (5) |
2 基于非负矩阵分解NMF的石脑油特征提取假设从工业现场采集到N个石脑油样品且 N>>m，通过实验室化验分析得到的这N个石脑油样品的详细组成数据构成一个样本集，记为
| $V={{\begin{matrix} a_{i}^{1} & a_{i}^{2} & \cdots & a_{i}^{N} \\ b_{i}^{1} & b_{i}^{2} & {} & b_{i}^{N} \\ c_{i}^{1} & c_{i}^{2} & {} & c_{i}^{N} \\ d_{i}^{1} & d_{i}^{2} & {} & d_{i}^{N} \\ e_{i}^{1} & e_{i}^{2} & \cdots & e_{i}^{N} \\\end{matrix}}_{n\times N}}\triangleq \left[ \begin{matrix} {{v}_{1}} & {{v}_{2}} & \cdots & {{v}_{N}} \\\end{matrix} \right].$ | (6) |
| $\begin{align} & V=\left[ \begin{matrix} W\cdot h_{1}^{\text{T}} & W\cdot h_{2}^{\text{T}} & \cdots & W\cdot h_{\text{N}}^{\text{T}} \\\end{matrix} \right]= \\ & {{W}_{n\times m}}\cdot {{H}_{m\times N}}. \\ \end{align}$ | (7) |
NMF分解最早由Lee和Seung提出[12]，在图像分析、 文本聚类、 数据挖掘、 语音处理等方面得到了广泛应用。NMF可以用式(8)所示优化问题描述，即
已知
| $\begin{align} & \underset{W,H}{\mathop{\text{min}}}\,{{\left\| V-W\cdot H \right\|}_{F}}, \\ & \text{s}\text{.t}\text{.}W\in \mathbb{R}_{+}^{n\times m},H\in \mathbb{R}_{+}^{m\times N}. \\ \end{align}$ | (8) |
式(8)所给出的优化问题迭代求解步骤有如下4个步骤：
Step 1?基础油品维数的确定。
对样品组成矩阵V进行SVD分解，所有大于1的奇异值个数即为基础油品维数m。
Step 2?W和H的初始化。
随机给定W和H元素的非负的初始值。
Step 3?根据乘性迭代准则计算W和H。
计算公式为
| $\begin{align} & H\leftarrow H\cdot \left( {{W}^{\text{T}}}\left( V/\left( W\cdot H \right) \right) \right), \\ & W\leftarrow W\cdot \left( \left( V/\left( W\cdot H \right)\cdot {{H}^{\text{T}}} \right) \right), \\ & {{W}_{m\times n}}\leftarrow \frac{{{W}_{m\times n}}}{{{\sum }_{m}}{{W}_{m\times n}}}. \\ \end{align}$ |
判断‖V－W·H‖F是否小于某个预设值或者迭代次数大于300次。如果否，返回Step 3重新计算W和H。
3 实例研究收集国内某石化企业石脑油连续2 a的总共59个样品的石脑油详细PIONA值分析数据。剔除某些含量极小的同系物，还剩下35个具有显著分布的同系物，如图 1所示。从图 1中不难发现，有多个样品具有类似的组成分布特征，这使得样品数据中包含了大量的冗余信息。
-56-7-723-1.jpg "点击查看原图") |
| 图 1 石脑油样品组成分布情况 |
| 图选项 |
根据上一节介绍的NMF算法对这59种石脑油样本数据进行特征提取，得到21种基础油品及其对应的混合系数矩阵。图 2为基础油品同系物分布情况，与图 1相比，基础油品之间具有显著的特征差异，冗余信息大大减少。
-56-7-723-2.jpg "点击查看原图") |
| 图 2 基础油品组成分布情况 |
| 图选项 |
图 3为上述基础油品对应的混合系数分布情况。图 3中峰值越高，表明其所对应的基础油品在混合后的石脑油样品中的比例越高。
-56-7-723-3.jpg "点击查看原图") |
| 图 3 石脑油样品关于基础油品的混合系数分布情况 |
| 图选项 |
图 4为根据基础油品重构得到石脑油组成分布与样品组成分布之间的误差分布。由图 4可见，与原始矩阵的误差不超过2.5%。
-56-7-723-4.jpg "点击查看原图") |
| 图 4 重构油品与样品组成误差分布 |
| 图选项 |
需要指出的是，NMF迭代求解过程是一个非凸优化过程，其优化结果并不能保证是全局最优的。因此NMF优化结果的精度受W和H的初始值影响很大，可经过多次尝试找到一组满意的初始值。
4 结论石脑油是一种重要的化工原料，广泛应用于芳烃重整、 管式蒸汽裂解制烯烃等领域。由于内部组成复杂，使得不同来源及生产批次的石脑油具有显著的物性差异。本文根据石脑油馏分的特点，提出一种同系物向量表征方法，即所有的同系物分子构成一个多维的向量空间，任意一种石脑油都是该向量空间内的一个点，并且能够由该向量空间内的任意一组线性无关向量组(基础油品)线性表示。上述表征方法具有清晰的几何涵义，揭示了石脑油馏分内在的物性特征。在此基础上，本文进一步提出一种基于非负矩阵分解方法的基础油品选择方法。在实例研究中，应用非负矩阵分解算法，一个由59组样本石脑油组成构成的维样本数据矩阵被分解为一个维矩阵和一个维的矩阵，且二者乘积与原始矩阵的相对误差不超过2.5%。这一结果表明，用这21组基础油品按照一定比例进行混合，可以得到任意一种石脑油样品，从而证明了本文所提出的石脑油特征提取方法的有效性和可行性。
参考文献
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