精馏过程作为石油化工行业应用最广泛的分离技术,其高能耗问题一直受到广泛关注。在“双碳”压力下,寻求面向工业数据的精确监控,并实现精馏过程的节能操作意义重大。传统精馏过程控制普遍仅关注被控变量,通常采用工程过程控制调控操作变量以维持控制输出在给定范围。然而,实际生产过程中,由于精馏控制多回路间互相耦合影响,上游轻组分含量上升会导致塔顶温度上升,并通过塔顶控制回路增加冷供应量来进行调整,这样可能会导致塔底温度下降。为维持原有塔顶、塔釜的温度及塔内的温度梯度,会使塔釜增加额外的热供应量,从操作数据上看是相关操纵变量为了维持被控变量的相对稳定而产生了均值漂移。因此,这种仅关注被控变量的工程过程控制很难发现相关操纵变量的均值漂移问题,进而导致系统的冷热公用工程消耗均增加且没有提升相应产出,造成能量浪费。就其本质而言,精馏操作能耗高的核心问题是对精馏过程控制系统形成的因-果动态关系不明确,因此还有必要研究均值漂移的产生原因。本文基于过程工业节能优化的需求,面向精馏过程的仿真、控制监测及基于类工厂过程控制数据的因-果推理展开系统研究,主要包括以下几个方面:（1）由于实际生产过程中精馏过程运行都是在控制系统干预下进行的,所产生的相关过程数据是带控制回路影响下的过程数据。要研究基于实际生产情况下的精馏过程控制系统监测相关问题,需要对精馏过程系统进行建模仿真以模拟实际系统运行过程。因此,本文基于Aspen Dynamics和Simulink软件,运用过程系统工程的方法建立了研究框架,结合精馏塔机理建模和系统辨识方法对精馏塔温度控制中存在的耦合问题进行了分析研究;并基于过程模型结合数据采集与监视控制系统进行了精馏过程人机交互虚拟仿真系统搭建模拟真实生产过程,为后续的控制过程监测及过程因-果推理提供数据支持。（2）针对精馏过程控制可能存在控制数据均值偏移的问题,在精馏过程控制中引入统计过程控制,本文提出结合统计过程控制和工程过程控制相结合的精馏过程监控策略,并以联合芳烃生产中苯塔精馏的多回路控制为研究案例,探讨系统引入外部扰动时,对比分析工程过程控制与统计过程控制对控制过程监测效果,仿真结果显示,在精馏过程传统工程过程控制下,引进统计过程控制能够提前预测发现了操纵变量的均值漂移,进而可用于分析导致均值漂移的可能潜在原因,以加强对过程失控条件的理解和对控制器性能的评估,减少精馏过程中因均值漂移问题所产生的能源浪费。（3）针对精馏过程控制系统可能存在的因-果动态关系不明确情况,本文从数据特性角度出发,结合受控制系统干预的实际精馏过程建模难度高及难以精确建模的特点,基于数据驱动的建模方法,利用受控制回路干预的类工厂过程数据进行建模,结合机器学习算法,提出了具有良好识别度的随机森林-粒子群算法模型,通过将粒子群算法中的适应度函数定义为基于随机森林算法的均方误差以确定其最佳参数。最后利用仿真互访系统收集的数据样本进行系统预测模型的仿真实验,结果显示系统预测模型输出变量在正弦信号影响下其输出变量也产生相应的响应,验证了所提出识别方法的有效性,为精馏过程的基于数据的因-果推理提供了方法支撑。