以石化、钢铁、化工、冶金等为代表的流程工业是我国国民经济极为重要的基础支柱产业。然而，我国流程工业不同程度地存在着能耗高，成本高，劳动生产率低，资源利用率低的特点，能耗普遍比国外先进水平高出30％，劳动生产率仅达国外的20％~30％左右，生产成本普遍高出国外的1~2 倍。 聚乙烯醇(PVA)是一种水溶性高聚合物，性能介于塑料和橡胶之间，具有非常广泛的用途。我国的聚乙稀醇(PVA)大多采用电石乙炔法生产，存在着能耗高、污染大、品种与质量不稳定等问题。在国家大力提倡“节能降耗”的今天，对聚乙稀醇生产过程进行优化控制，从而达到节能降耗、降低生产成本的目标，对增强聚乙烯醇生产企业的竞争力至关重要。 本文针对聚乙烯醇生产过程中成本与生产过程的能耗、物耗等具有非线性、不确定性等多种因素的特点，将神经网络、案例推理等智能优化方法应用到生产成本的建模和控制中，提出了聚乙烯醇(PVA)生产过程中动态成本控制方法。本文具体工作如下： 1．介绍了国内外一些典型流程工业生产成本控制的现状。 2．提出了PVA 生产过程动态成本控制的方法，研究了方法的架构和控制模式；建立了关键生产指标设定模型、成本分析模型和成本预测模型，并进行了实验仿真。 3．提出回收塔的节能优化控制方案。 4．进行了PVA 生产成本控制软件的架构和设计。