基于可解释机器学习的乳化液浓度检测技术研究及其工业物联网应用

为解决煤矿液压设备乳化液浓度检测精度不足、故障率高的问题，研究人员创新性地采用XGBoost、随机森林(RF)等机器学习(ML)算法，结合电导率与温度参数构建预测模型。研究表明RF模型表现最优（MSE=0.115，R2=0.981），SHAP可解释性分析揭示电导率(EC)是核心预测因子。通过Apus-X物联网平台部署后，现场实验平均相对误差仅4.02%，为工业自动化检测提供了高精度解决方案。

　　

在煤矿安全生产中，乳化液如同液压系统的"血液"，其浓度直接关系到设备防腐性能与使用寿命。传统检测方法如破乳法、折光法等存在离线检测、设备昂贵等缺陷，难以适应井下复杂环境。随着智能矿山建设推进，如何实现乳化液浓度的精准、实时监测，成为制约自动化配液技术发展的关键瓶颈。

针对这一挑战，国内某研究机构（根据CRediT声明推测为第一作者单位）的研究团队开展了一项融合物联网与可解释机器学习的前沿研究。他们通过实验室189组配比实验，系统采集了2%-10%浓度区间、6-46°C温度范围内的电导率(EC)与温度(WT)数据，创新性地引入EC²、WT²等衍生特征，构建了基于随机森林(RF)的预测模型。该成果发表于《Results in Engineering》，为工业流体智能检测提供了新范式。

研究团队运用了三大关键技术：首先通过网格搜索优化XGBoost、RF等5种ML模型的超参数；其次采用SHAP框架进行特征重要性分析；最后通过Siemens S7-200SMART PLC与Apus-X物联网适配器实现云端部署。这些方法确保了模型兼具预测精度与工程落地性。

2.1 有效成分检测实验
通过10次乳化油活性成分测定实验（公式1），确定其质量分数为26.42%。表2数据显示不同配比下活性成分稳定性，为后续浓度标定奠定基础。

2.2 电导率特性分析
三维瀑布图（图4-5）揭示浓度是影响电导率的主因：相同温度下，2%-10%浓度区间电导率增长50μS/cm，而温度变化仅引起轻微波动。这为ML模型的特征选择提供了物理依据。

3.2 模型性能验证
RF模型在测试集上表现突出：MAE低至0.08，MAPE仅1.164%，显著优于线性回归等传统方法（表4）。泰勒图（图6）直观显示RF预测点最接近"Observed"基准，证实其数据拟合优势。

3.3 可解释性发现
SHAP分析（图7-9）表明EC²贡献度达42%，而WT特征影响不足5%。这印证了电化学原理——离子浓度与电导率的非线性关系是预测核心，温度补偿仅起辅助作用。

4.2 现场验证
20次配液实验显示（图15），RF模型平均相对误差4.02%，最大误差18.64%，显著优于SVR（7.32%）等方法。图13-14的拟合曲线与散点分布证实了该系统的工程可靠性。

这项研究实现了三大突破：一是首次将可解释ML应用于乳化液检测，通过SHAP框架揭示了EC²的主导作用；二是构建的RF模型突破传统方法精度极限（MAPE<1.2%）；三是创新采用Apus-X物联网架构，使检测系统成本降低60%。未来研究可聚焦容器材质对电导率的长期影响，并探索与自动配液系统的深度集成。该成果不仅为煤矿液压系统智能化提供关键技术支撑，其"物理引导ML"的研究范式更为工业流体检测开辟了新路径。