熱烈祝賀我司總經理韓潔與西安石油大學、中國石油天然氣股份有限公司長慶油田分公司第九采油廠及中國石油大學（華東）的專家團隊合作的研究成果——《融合混沌進化優化的徑向基神經網絡預測原油溶解性硫化氫濃度》于2026年1月13日在《化工進展》期刊網絡首發！研究瞄準油田安全生產中溶解性硫化氫難以直接在線監測的重大技術難題，創新性地提出了一種融合混沌進化優化（CEO）的徑向基函數（RBF）神經網絡智能軟測量方法。

研究亮點與成果

一、核心問題

針對工業現場傳感器易受干擾、原油中溶解性硫化氫無法直接在線測量的行業難題。

一直面行業痛點：溶解性硫化氫，為何成了“看不見的危險”？油田安全生產中，溶解在原油里的硫化氫，就像隱藏的“無形殺手”。它腐蝕設備、危害人員，卻因技術限制無法直接在線測量。傳統方法要么耗時費力，要么數據不準。如何實現實時、精準、在線監測，一直是行業苦苦追尋的答案。

二、破題思路

我們找到了一條“曲線救國”的智慧路徑既然直接測“液”難，我們就先測“氣”！

團隊創新性地提出 “兩步走”智慧預測模型：

第一步【校正】：先建立模型，剔除溫度、壓力等對氣相傳感器的干擾，拿到“干凈真實”的氣相數據。

第二步【關聯】：基于熱力學原理，用校正后的氣相數據，反向精準推算出液相中溶解性硫化氫的濃度。簡單說，就是 “以易測之氣，解難測之液”。

三、核心引擎

給算法裝上“混沌”導航，全局尋優不迷路要實現高精度預測，模型的“大腦”（神經網絡）必須足夠聰明。傳統優化方法容易“鉆牛角尖”，陷入局部最優。

為此，我們引入 “混沌進化優化（CEO）”算法，就像給搜索過程裝上了永不重復的超級導航，能在全局范圍內進行精細尋優，確保找到最佳參數組合。

四、硬核成果

精度飛躍，指標說話經實際數據驗證，我們提出的 CEO-RBF模型表現驚艷：

? 預測精度大幅提升：決定系數 R² 高達 0.9785（優化前僅0.9121）。

? 誤差顯著降低：均方誤差 MSE 直降54.18%。

? 穩定可靠：經過10輪交叉驗證，表現始終穩定，泛化能力極強。

? 又快又省：在嵌入式設備上可實現毫秒級響應，滿足實時監測需求。

五、開啟智能監測新時代

從此，溶解性硫化氫，不再“看不見、測不準”。我們的研究成果，已從論文走向方案，致力于為油田裝上 “智慧安全衛士” ——

? 實時感知，告別數據滯后

? 精準預測，掌握真實風險

? 在線監測，保障全程安全

以創新為引擎，以合作為橋梁。我們將繼續推動技術落地，讓這份源于實踐的智慧，真正護航每一口油井、每一段管線的安全生產。

本研究成果是產學研深度融合的成功典范，標志著我公司在石油化工過程智能監測與安全預警領域的技術實力達到了新的高度，為解決行業共性技術難題貢獻了“銘澤智慧”。研究成果的發表，不僅提升了公司在行業內的學術影響力與知名度，也為后續相關技術的深化研究與應用推廣奠定了堅實基礎。

《化工進展》是中國化工學會會刊、中文核心期刊，是國內化工領域最具權威性和影響力的綜合性學術期刊之一。該刊聚焦化學工程與技術的前沿發展，致力于反映我國化工領域的重大科研進展、技術創新和工程實踐成果，以其嚴謹的學術定位和高質量的出版標準，持續引領和推動行業技術進步與學科發展。