乙烯工业是石化行业的重要支柱，裂解炉是乙烯工业的关键设备和龙头。在当前乙烯市场的竞争日益激烈和各种不确定干扰因素并存的情况下，如何确保乙烯生产装置安全、高效、低能耗地优化运行，显得越来越重要。建立准确、实用的裂解炉模型，开发兼顾主要产品收率最大和能耗最小的操作优化系统，可带来显著的经济效益。本文以大型乙烯生产装置的关键设备--裂解炉为研究对象，综合应用烃类裂解理论与技术、辐射传热理论、过程建模方法、神经网络、模糊系统、进化算法及最优化技术等多学科知识，从工业生产过程的内在机理出发，对大型工业乙烯裂解炉的模型化与操作优化问题进行研究。本文主要研究成果如下：　　 1.建立了包含辐射室、反应管与传输线的石脑油裂解炉耦合数学模型。该模型的辐射室采用一维分区模型，反应管采用一维活塞流模型，裂解反应采用Kumar分子模型，传输线采用绝热条件下的反应管模型。通过增加传输线模型，使裂解炉模拟结果与工业装置匹配更具合理性；通过建立辐射室区域划分与反应管微元段划分的自动关联、模型求解与工艺操作参数的自动匹配，提高了模型的通用性。　　 2.提出一种包含多结焦母体的结焦动力学模型和裂解炉加速模拟算法，建立了石脑油裂解炉全周期模拟数学模型。该模型的结焦母体不仅包括裂解产物中的芳香烃，还包括原料中的芳烃。通过采用解析法代替迭代法求取反应管各微元段出口温度，使全周期模拟的计算速度提高了2倍，模拟结果与工业实测值吻合良好，定量地解释了实际生产过程中的操作经验。　　 3.提出一种混合差分进化算法(HDEA)，并将其应用于“原料-裂解动力学参数”关系数据库的自动构建。首先将原料与裂解动力学参数的匹配问题等价成带一般约束的多变量优化问题，为解决该问题，提出带局部搜索的混合差分进化算法HDEA，该算法不仅可以处理一般约束问题，还具有较强的自适应能力和全局搜索能力。该算法不需要使用者具备任何先验知识，自动实现了“原料-裂解动力学参数”关系数据库的建立。　　 4.提出一种基于模糊系统结构分解的裂解动力学参数建模方法。为了解决“原料-裂解动力学参数”数据建模出现过拟合的问题，将一个多输出的模糊模型分解为多个单输出的局部模糊模型，并利用HDEA结合减法聚类建立各局部模糊模型，由此实现了裂解动力学参数对原料特性的自适应关联，提高了裂解动力学模型的通用性。　　 5.提出一种融合裂解机理与运行信息的产物收率建模方法。利用建立的裂解炉机理模型，结合裂解炉运行信息，构造了兼具正交性与完备性的样本数据。根据原料特性聚类分析结果，建立了裂解产物收率多神经网络模型。模型的离线与在线测试结果表明模型性能良好，为裂解深度实时优化奠定了基础。　　 6.建立了工业裂解炉的裂解深度实时优化系统。该系统利用产物收率模型的“正向预测”，辅以现场裂解气在线分析仪的“逆向校正”，并采用“滚动优化”的思想实现每个时间窗的实时优化。工业应用结果表明，该系统能够有效地降低能耗、提高烯烃产物收率、延长裂解炉运行周期，为乙烯生产企业带来显著的经济效益。