对一个典型的炼油厂来说,汽油产品产生的利润约占炼油厂总利润的70％。辛烷值是汽油最主要的使用性能指标,是代表汽油质量水平和规定标号的。汽油调合辛烷值预测的准确性直接影响到炼油厂的经济效益,所以建立汽油调合辛烷值预测模型是至关重要的。另外,一个大型的炼油厂可以生产多达20多种调合组分油,用于调合多种标号的成品汽油。汽油调合系统的优化是在满足所有产品质量指标和操作条件约束的前提下,使得调合的产品利润最大。因此对汽油调合系统进行优化也是一个很重要的工作。 首先,本文讨论了数学模型的建立和过程系统优化的步骤和方法,为进行汽油调合辛烷值预测模型的建立和汽油调合系统优化的研究提供了理论依据。 然后,本文讨论了常见的汽油调合辛烷值预测模型,分析了这些模型的优缺点,同时对主要的汽油调合辛烷值预测模型进行了实验分析。 本文建立了一种改进的虚拟纯组分IDPE模型来预测汽油调合辛烷值。IDPE模型既保留原有方法对信息要求不高的优点,又具有较高的计算精度和普遍使用性,仿真试验表明此法可行,可较好地预测汽油调合辛烷值。 本文讨论了汽油调合优化模型的一般模型,并结合实际汽油调合的情况,建立了考虑汽油调合单价成本最小、辛烷值指标过剩最小的汽油调合系统多目标优化模型。 最后,结合实际的汽油调合系统多目标优化模型,采用自适应的遗传算法进行优化。优化结果表明：可以获得较优的汽油调合配方,为炼油厂节省成本、获得较大的生产效益提供了可行方法。