作为石油化工行业的支柱产业,乙烯工业的发展水平决定了企业乃至国家的工业发达程度。乙烯工业是高耗能行业,裂解过程是乙烯工业中能耗最大、生产力最强的核心过程。对裂解炉产率准确预测进而实施优化控制等任务,对节能减排、提高经济效益具有重要意义。乙烯裂解炉是一个复杂的非线性系统,变量繁多且相互关联,很难对乙烯裂解炉进行机理建模。工业色谱仪在线测量裂解收率存在运行成本高、测量滞后等问题,因此,目前主要利用离线或在线数据建立裂解炉收率模型。但模型只是针对单一工况,模型精度得不到保证。预测收率后如何优化生产操作进而实现能效最大关系到企业的切身利益。本文在对乙烯裂解炉工作原理分析的基础上,结合实际生产和先进建模、优化控制理论,对乙烯裂解炉收率的软测量建模和优化控制策略进行了研究,主要工作如下：(1)对课题研究背景,乙烯工业的国内外发展情况以及裂解炉建模和优化控制的研究现状等进行了概述,阐明了本文的研究意义。简述裂解炉种类、裂解炉工艺流程及工作原理,并对影响裂解炉收率的因素进行了分析。(2)针对单一工况、单一模型无法满足预测精度的问题,提出了基于工况划分的乙烯产率预测模型。根据原料特性对生产的影响,选择进料流量、稀释蒸汽流量、燃料气流量、汽烃比为工况划分变量,将乙烯生产过程划分为三种工况。在数据处理过程中,考虑到工作量和数据充足性,采用迁移学习算法来提高工况划分精度。工况划分后,本文选取其中一个典型工况进行研究,利用PCA主元分析法对变量筛选处理,基于粒子群算法优化的最小二乘支持向量机,提出了以原料进料流量、出口温度、稀释蒸汽流量、燃料气流量、裂解炉出口压力为输入变量,以乙烯产量为输出变量的预测模型。采用现场数据对模型进行仿真验证,结果表明,该模型能够较为准确的对乙烯裂解炉收率进行预测。(3)以乙烯和丙烯总产量最大为优化目标,提出采用遗传算法求解最优裂解深度的优化控制方法,并结合现场数据对优化控制策略进行仿真验证,结果表明,优化后的乙烯和丙烯产量显著提高,取得了满意的控制效果。此外,将所提出的软测量和优化控制方案应用于某企业能效评估系统中,为实际生产创造了条件。