【摘 要】
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建立蜡油加氢中试模型，预测加氢蜡油中硫、氮含量，一直是工艺研发人员的需求。为实现这一目标，笔者基于深度学习框架，建立了蜡油加氢4种不同催化剂的数据驱动模型，该模型可同时预测产品的硫、氮含量。传统的深度学习框架训练多任务模型时，其损失函数简单表示为各任务损失函数求和后再平均，由于该方式未考虑各任务优化时的梯度冲突，其结果通常不理想。为解决这一问题，根据硫、氮任务的数据分布特点，赋予硫、氮损失函数不同
【基金项目】
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中国石油化工股份有限公司科研项目（CLY20113）基金资助；
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建立蜡油加氢中试模型，预测加氢蜡油中硫、氮含量，一直是工艺研发人员的需求。为实现这一目标，笔者基于深度学习框架，建立了蜡油加氢4种不同催化剂的数据驱动模型，该模型可同时预测产品的硫、氮含量。传统的深度学习框架训练多任务模型时，其损失函数简单表示为各任务损失函数求和后再平均，由于该方式未考虑各任务优化时的梯度冲突，其结果通常不理想。为解决这一问题，根据硫、氮任务的数据分布特点，赋予硫、氮损失函数不同的权重，缩小二者梯度的差异。仿真结果表明：同时预测加氢蜡油中硫、氮含量（质量分数）的平均绝对误差分别从125.36和45.95μg/g降低至49.89和38.62μg/g,平均相对误差分别从32.6%和13.4%降低至9.98%和9.59%,新构建的损失函数基本解决了同时预测硫、氮任务时，预测误差不平衡的问题，能满足实际应用的要求。
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