大数据AI拟合十六烷值技术试点应用见效

“这项技术真不错，仅用两分钟就能完成十六烷值精准拟合，比照实际检测节省了两个小时。”5月29日，天津石油质检中心质检员姜丹妮完成柴油内部抽检工作后感慨。她所说的技术，是销售公司应用技术研究院自主研发的大数据AI拟合十六烷值技术。

据了解，车用柴油使用十六烷值或十六烷指数两个理化指标来评定柴油发火性能。十六烷值是通过标准十六烷值机直接检测得到，十六烷指数则是通过馏程、密度等数据计算而来。十六烷指数与十六烷值具有一定的关联度，但不能完全代替十六烷值。

一直以来，十六烷值的检测面临诸多困难。标准十六烷值机采购成本高，单台购置费用超500万元。受此限制，整个销售公司仅配备3台，无法满足所有检测需求。以往，没有配备标准十六烷值机的油品销售企业，在购进柴油后，会先在内部通过计算十六烷指数来评定柴油发火性能，然后再将样品送至外部机构检测十六烷值。但送外部机构检测，单次成本超4000元，且送检周期长达1至3天，制约着质检效率。除此之外，随着我国炼油工艺不断升级，现有的十六烷指数计算方法无法完全适配新工艺，预测偏差逐渐显现，准确率逐步下降。

为解决十六烷值检测难题，销售公司应用技术研究院持续攻关研究，依托销售企业实验室信息管理系统的海量数据，智能筛选馏程、密度、闪点等特征参数，建立大数据AI拟合十六烷值预测模型。该技术的预测准确率达95%，符合国家标准再现性要求，能够有效解决柴油十六烷值传统检测方法成本高、周期长的行业难题，为质检工作提质增效提供了创新解决方案。

去年6月至今，该技术已陆续在浙江石油、北京石油、天津石油等3家企业试点应用，累计应用于柴油十六烷值检测1168批次，单次降费1400元，累计节费163.52万元。按照2024年39家油品销售企业内部柴油抽检频次核算，该技术全面推广后预计每年可节费超千万元。