(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202110258431.8 (22)申请日 2021.03.09 (71)申请人 中国石油化工股份有限公司 地址 100728 北京市朝阳区朝阳门北 大街 22号 申请人 中国石油化工股份有限公司石油化 工科学研究院 (72)发明人 崔晨　何杉　吕文进　孟繁磊　 杨帆　周祥　 (74)专利代理 机构 北京英创嘉友知识产权代理 事务所(普通 合伙) 11447 专利代理师 周建秋 (51)Int.Cl. G16C 20/10(2019.01) G16C 20/70(2019.01)G06F 30/27(2020.01) G06N 3/04(2006.01) G06N 3/08(2006.01) (54)发明名称 汽油辛烷值预测方法、 装置、 介质及电子设 备 (57)摘要 本公开涉及一种汽油辛烷值预测方法、 装 置、 介质及电子设备， 该方法包括： 确定待预测汽 油的分子组成特征信息， 分子组成特征信息包括 待预测汽油中每一分子各自的独立辛烷值贡献 信息， 以及待预测汽油中每两个分子的混合辛烷 值贡献信息； 将待预测汽油的分子组成特征信息 输入到预先训练的汽油辛烷值预测模 型中， 得到 汽油辛烷值预测模型输出的待预测汽油的目标 汽油辛烷值， 汽油辛烷值预测模 型中的参数用于 反映汽油中各分子之间分子辛烷值的相互作用 信息。 通过上述方案， 通过汽油辛烷值预测模型 对待预测汽油的辛烷值进行预测， 考虑不同分子 之间分子辛烷值的相互作用和相互影 响， 可以使 得预测出的汽油辛烷值更准确， 提高目标汽油辛 烷值的准确性。 权利要求书2页 说明书9页 附图4页 CN 115050427 A 2022.09.13 CN 115050427 A 1.一种汽油辛 烷值预测方法， 其特 征在于， 所述方法包括： 确定待预测汽油的分子组成特征信息， 其中， 所述分子组成特征信息包括所述待预测 汽油中每一分子各自的独立辛烷值贡献信息， 以及所述待 预测汽油中每两个分子的混合辛 烷值贡献信息， 所述独立辛烷值贡献信息用于表征在理想情况下所述分子对所述待预测汽 油的汽油辛烷值的贡献信息， 所述混合辛烷值贡献信息为在理想情况下两个分子各自的独 立辛烷值贡献信息的线性混合； 将所述待预测汽油的所述分子组成特征信息输入到预先训练的汽油辛烷值预测模型 中， 得到所述汽油辛烷值预测模型输出的所述待 预测汽油的目标汽油辛烷值， 其中， 所述汽 油辛烷值预测模型中的参数用于反映汽油中各分子之间分子辛 烷值的相互作用信息 。 2.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述确定待预测汽油的分子组成特征信 息， 包括： 获取所述待预测汽油中每一分子各自的质量分率和分子辛 烷值； 根据每一分子各自的所述质量分率和所述分子辛烷值， 确定待预测汽油的所述分子组 成特征信息。 3.根据权利要求2所述的方法， 其特征在于， 所述根据每一分子各自的所述质量分率和 所述分子辛 烷值， 确定待预测汽油的所述分子组成特 征信息， 包括： 针对所述待预测汽油中每一所述分子， 根据 所述分子的所述质量分率和所述分子辛烷 值， 确定所述分子的独立 辛烷值贡献信息； 针对所述待预测汽油中每两个不同的分子， 根据两个分子各自的独立辛烷值贡献信 息， 确定两个分子的混合 辛烷值贡献信息； 根据所述独立辛烷值贡献信 息和所述混合辛烷值贡献信 息， 确定待预测汽油的所述分 子组成特 征信息。 4.根据权利要求3所述的方法， 其特征在于， 所述根据所述分子的所述质量分率和所述 分子辛烷值， 确定所述分子的独立 辛烷值贡献信息， 包括： 将所述分子的所述质量分率和所述分子辛烷值的乘积， 作为所述分子的独立辛烷值贡 献信息。 5.根据权利要求3所述的方法， 其特征在于， 所述根据两个分子各自的独立辛烷值贡献 信息， 确定 两个分子的混合 辛烷值贡献信息， 包括： 将两个分子各自的所述独立辛烷值贡献信 息之和， 作为两个分子的混合辛烷值贡献信 息。 6.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述汽油辛烷值预测模型为卷积神经网络 模型； 所述汽油辛 烷值预测模型 是通过如下 方式训练得到的： 获取训练样品汽油的分子组成特 征信息； 将所述训练样品汽油的分子组成特征信 息输入到卷积神经网络模型中， 得到所述卷积 神经网络模型输出的所述训练样品汽油的第一汽油辛 烷值； 根据所述第一汽油辛烷值和预先标注的所述训练样品汽油的第二汽油辛烷值之间的 差异信息， 对所述卷积神经网络模型进行训练； 响应于模型训练完成， 得到所述汽油辛 烷值预测模型。 7.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述汽油辛烷值预测模型为卷积神经网络权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115050427 A 2模型， 所述汽油辛烷值预测模型包括输入层、 卷积层、 池化层和输出层， 其中， 所述输入层用 于接收待预测汽油的所述分子组成特征信息， 所述卷积层用于进行卷积计算， 所述池化层 用于进行最大值池化， 所述输出层包括全连接神经网络层， 用于输出待预测汽油的目标汽 油辛烷值。 8.一种汽油辛 烷值预测装置， 其特 征在于， 所述装置包括： 确定模块， 用于确定待预测汽油的分子组成特征信息， 其中， 所述分子组成特征信 息包 括所述待 预测汽油中每一分子各自的独立辛烷值贡献信息， 以及所述待 预测汽油中每两个 分子的混合辛烷值贡献信息， 所述独立辛烷值贡献信息用于表征在理想情况下所述分子对 所述待预测汽油的汽油辛烷值的贡献信息， 所述混合辛烷值贡献信息为在理想情况下两个 分子各自的独立 辛烷值贡献信息的线性混合； 第一输入模块， 用于将所述待预测汽油的所述分子组成特征信 息输入到预先训练的汽 油辛烷值预测模型中， 得到所述汽油辛烷值预测模型输出的所述待预测汽油的目标汽油辛 烷值， 其中， 所述汽油辛烷值预测模型中的参数用于反映汽油中各分子之间分子辛烷值的 相互作用信息 。 9.一种计算机可读存储介质， 其上存储有计算机程序， 其特征在于， 该程序被处理器执 行时实现权利要求1 ‑7中任一项所述方法的步骤。 10.一种电子设备， 其特 征在于， 包括： 存储器， 其上存 储有计算机程序； 处理器， 用于执行所述存储器 中的所述计算机程序， 以实现权利要求1 ‑7中任一项所述 方法的步骤。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115050427 A 3