高密度聚乙烯是一种由乙烯共聚生成的结晶度高、非极性的热塑性树脂,具有优良的化学特性,作为薄膜、吹塑、管材的主要材料,在工业及生活中有着广泛的应用。Hostalen低压淤浆技术是生产高密度聚乙烯的世界领先技术,采用并联或串联的两台反应器进行浆液聚合。聚合反应过程是整个聚乙烯生产过程的核心,掌握影响聚合反应的参数和规律、确定优化操作方案,对于提高产品质量、降低总单体单耗,发挥企业最大经济效益有着莫大的意义。然而高密度聚乙烯工业过程机理非常复杂且不完善,而且机理中的某些参数必须通过实验的方法才能得到,这在缺少实验条件的情况下难以实现。另外,一些在线分析仪不能在线使用,给及时掌握生产状况带来不便,同时也给在线优化带来困难,且该工艺在国内没有直接可借鉴的操作经验。基于上述问题的存在,本文从分析高密度聚乙烯聚合反应的内在机理出发,研究了利用神经网络进行建模的方法,结合工业中遇到的实际问题,对串联操作的聚合反应过程进行了建模,包括产品质量熔融指数和密度的软测量模型。提出了一种基于敏感度分析的方法来确定BP网络输入变量集和神经网络隐含层节点个数,并且用不同的神经网络分别验证了变量选取的有效性。工业应用效果充分证明了该方法有效可行。随后建立了以质量控制与节能降耗为目标的优化模型,采用粒子群优化技术实现聚合反应过程的优化操作,寻求最佳操作方案,降低总单体单耗,课题的成功实施对于企业提高产品质量、节约生产成本、提高经济效益具有十分重要的应用价值。