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Identification of Lubricating Oil Additives Using XGBoost and Ant Colony Optimization Algorithms

China Petroleum Processing & Petrochemical Technology 2024年第2期26卷 158-167页

作者： Xia Yanqiu Cui Jinwei Xie Peiyuan zou shaode Feng Xin School of Energy Power and Mechanical Engineering North China Electric Power UniversityBeijing 102206China

To address the problem of identifying multiple types of additives in lubricating oil,a method based on midinfrared spectral band selection using the eXtreme Gradient Boosting(XGBoost)algorithm combined with the ant colony optimization(ACO)algorithm is *** XGBoost algorithm was used to train and test three additives,T534(alkyl diphenylamine),T308(isooctyl acid thiophospholipid octadecylamine),and T306(trimethylphenol phosphate),separately,in order to screen for the optimal combination of spectral bands for each *** ACO algorithm was used to optimize the parameters of the XGBoost algorithm to improve the identification *** this process,the support vector machine(SVM)and hybrid bat algorithms(HBA)were included as a comparison,generating four models:ACO-XGBoost,ACO-SVM,HBA-XGboost,and *** results showed that all four models could identify the three additives efficiently,with the ACO-XGBoost model achieving 100%recognition of all three *** addition,the generalizability of the ACO-XGBoost model was further demonstrated by predicting a lubricating oil containing the three additives prepared in our laboratory and a collected sample of commercial oil currently in use。

关键词： lubricant oil additives fourier transform infrared spectroscopy type identification ACO-XGBoost combinatorial algorithm

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