乙烯是最重要的单体之一,是整个石油化工业的基础。在乙烯生产中裂解炉的操作水平和技术水平直接影响着乙烯厂的经济效益。近年来丙烯的产量已经成为乙烯装置除乙烯产量外所需达到的第二个目标。因此对乙烯裂解炉进行准确的模拟,并实施以乙烯和丙烯产量为目标的操作优化具有十分重要的意义。目前石脑油裂解过程的一次反应选择性系数z缺乏有效的估计方法,阻碍了模拟优化方法在乙烯生产中的应用。本文首先提出了一种考虑二次反应影响的z的推算方法。该方法可以根据实测的裂解产物分布计算出裂解原料油的z,建立具有若干样本的标准数据库。而后提出了一种模糊匹配法来预测新原料油的z。实例证明此模糊匹配法可以较准确地估计石脑油的一次反应选择性系数。本文建立了全周期生产操作优化模型,并采用了文中提出的改进的模拟退火法、遗传算法和逐次二次规划法(SQP)分别进行了优化计算。对三种方法的效率对比表明,逐次二次规划法的效率最高,在计算速度上具有明显的优势。证明了对于复杂的工业过程,基于梯度的二次规划法仍然是更有效的方法。本文首次提出了一种并行的混合多目标遗传算法。该算法结合了多目标进化算法和线性加权法的优点,有效地提高了多目标算法的效率,并使得非劣解集的广泛性得到了明显的改善。这种多目标优化方法对解决复杂的非线性约束问题效率较高,所以可以推广到其他领域的多目标优化问题。根据实际的生产需求,建立了乙烯裂解炉的乙、丙烯多目标优化模型,并用新的混合算法和NSGA-II法分别解得了非劣解集(Pareto解集)。算法效率的比较再次证明了新的混合算法具有较高的效率并且明显地改善了解集的广泛性。所得到的非劣解集为乙烯厂提供了可供选择的多种优化操作方案。基于以上研究所开发的乙烯裂解炉模拟优化系统(EPSOS),已在中国石油兰州石化投入应用。长期的工业试验表明,此软件不仅可以较准确地预测原料油的产物分布,并且可以对全周期操作进行优化计算,得到同时考虑提高乙烯和丙烯产率的优化操作方案。本研究参与的项目已通过了中国石油组织的验收,验收充分肯定了EPSOS对提高乙烯裂解炉的操作水平及经济效益的重要作用。