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龙图腾网获悉中国石油化工股份有限公司;中国石油化工股份有限公司石油化工科学研究院申请的专利蜡油中硫含量预测模型的确定方法、装置、介质及设备获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115732042B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-14发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202110991150.3，技术领域涉及：G16C60/00；该发明授权蜡油中硫含量预测模型的确定方法、装置、介质及设备是由田旺;李明丰;秦康;胡元冲设计研发完成，并于2021-08-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本蜡油中硫含量预测模型的确定方法、装置、介质及设备在说明书摘要公布了：本公开涉及一种蜡油中硫含量预测模型的确定方法、装置、介质及设备，所述方法包括：获取蜡油样本数据，以蜡油样本数据中的多个参数特征作为输入，以蜡油样本数据中的硫含量作为目标输出，对预设模型进行训练，获得训练后的硫含量预测模型；对每一候选参数特征，将蜡油样本数据中的候选参数特征删除，获得与候选参数特征对应的蜡油子样本数据；针对每一候选参数特征对应的蜡油子样本数据，以蜡油子样本数据中的包含的参数特征作为输入，以蜡油子样本数据中的硫含量作为目标输出，对预设模型进行训练，获得与该候选参数特征对应的硫含量预测子模型；根据硫含量预测模型以及每一所述候选参数特征对应的硫含量预测子模型，确定目标硫含量预测模型。

本发明授权蜡油中硫含量预测模型的确定方法、装置、介质及设备在权利要求书中公布了：1.一种蜡油中硫含量预测模型的确定方法，其特征在于，所述方法包括： 获取蜡油样本数据，其中，所述蜡油样本数据中包含生成蜡油的多个参数特征对应的特征数据，以及所述蜡油对应的硫含量，所述参数特征包括原料参数特征和或操作参数特征； 以所述蜡油样本数据中的多个参数特征作为输入，以所述蜡油样本数据中的硫含量作为目标输出，对预设模型进行训练，获得训练后的硫含量预测模型； 针对每一候选参数特征，将所述蜡油样本数据中的所述候选参数特征删除，获得与所述候选参数特征对应的蜡油子样本数据，所述候选参数特征为所述多个参数特征中的至少一者； 针对每一候选参数特征对应的蜡油子样本数据，以所述蜡油子样本数据中的包含的参数特征作为输入，以所述蜡油子样本数据中的硫含量作为目标输出，对所述预设模型进行训练，获得与该候选参数特征对应的硫含量预测子模型； 根据所述硫含量预测模型以及每一所述候选参数特征对应的硫含量预测子模型，确定目标硫含量预测模型； 所述根据所述硫含量预测模型以及每一所述候选参数特征对应的硫含量预测子模型，确定目标硫含量预测模型，包括： 基于测试样本数据，确定所述硫含量预测模型以及每一所述候选参数特征对应的硫含量预测子模型分别对应的误差值； 针对每一硫含量预测子模型，若所述硫含量预测模型对应的误差值小于该硫含量预测子模型对应的误差值，则将所述硫含量预测子模型对应的候选参数特征确定为目标参数特征； 根据所述目标参数特征和所述蜡油样本数据，确定所述目标硫含量预测模型； 或者，所述根据所述硫含量预测模型以及每一所述候选参数特征对应的硫含量预测子模型，确定目标硫含量预测模型，包括： 基于测试样本数据，确定所述硫含量预测模型以及每一所述候选参数特征对应的硫含量预测子模型分别对应的特征拟合参数，其中，所述特征拟合参数用于表示与该特征拟合参数对应的模型中的各个参数特征对硫含量预测的拟合程度； 针对每一硫含量预测子模型，若所述硫含量预测模型对应的特征拟合参数大于该硫含量预测子模型对应的特征拟合参数，则将所述硫含量预测子模型对应的候选参数特征确定为目标参数特征； 根据所述目标参数特征和所述蜡油样本数据，确定所述目标硫含量预测模型； 或者，所述根据所述硫含量预测模型以及每一所述候选参数特征对应的硫含量预测子模型，确定目标硫含量预测模型，包括： 基于测试样本数据，确定所述硫含量预测模型以及每一所述候选参数特征对应的硫含量预测子模型分别对应的特征拟合参数和误差值，其中，所述特征拟合参数用于表示与该特征拟合参数对应的模型中的各个参数特征对硫含量预测的拟合程度； 针对每一硫含量预测子模型，若所述硫含量预测模型对应的特征拟合参数大于该硫含量预测子模型对应的特征拟合参数，且所述硫含量预测模型对应的误差值小于该硫含量预测子模型对应的误差值，则将所述硫含量预测子模型对应的候选参数特征确定为目标参数特征； 根据所述目标参数特征和所述蜡油样本数据，确定所述目标硫含量预测模型。

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