催化裂化反再过程建模与优化控制作为现代石油工业自动化控制技术的重要组成部分得到了广泛应用,带来了显著的经济效益。本论文以石化行业重要的石油二次加工过程——催化裂化反再过程为研究对象,以该过程的建模与优化技术及其工业应用为研究主线,对催化裂化反再过程相关模型的建立、模拟优化软件的开发和在实际生产中的应用等进行了深入研究。本文首先通过对催化裂化反再过程的分析,提出了研究课题以及研究方法等相关内容。然后引入了遗传算法的概念,分析了遗传算法的特点,并讨论了约束优化、多目标优化等在实际工作中的应用,为论文中遗传算法的应用打下良好的基础。对于催化裂化反再过程的模型的建立,本文从化学反应模型、集总反应动力学模型等方面着手,建立并优化了部分模型,最终把13集总反应动力学模型作为优化的基本模型,在计算机模拟和优化控制中均以此为基础。在优化控制方面,本文采用神经网络作为遗传算法的适应度函数,通过使用matlab编写的程序来计算操作参数,进而实现轻收最大、损耗最小的多目标优化,并经过在实际操作中进行应用,对优化效果进行检验,得出了理想的结果。本文在反再过程模型的建立、遗传算法的应用、优化控制程序的编写等方面都有所突破,在炼油厂离线操作控制上也取得了不小的成果,但在线的优化控制在炼油厂的全面应用还是一个长期的艰巨任务。