油品调和是炼油厂生产各种石油产品的重要生产工序之一。油品调和过程要综合考虑油品的质量指标、炼油厂的生产能力以及市场订单要求等因素。调和过程中涉及许多组分油及添加剂的混合,由于油品的混合特性并非组分油特性的简单线性叠加,因此油品调和问题本身是一个复杂的非线性约束优化问题。因此建立较为精确的油品调和优化模型并寻求快速高效的配方求解方法,是实现油品在线调和的关键。为了充分体现油品调和优化配方求解的精确性和快速性,本文从油品调和配比优化模型入手,首先针对目前调和配比模型不够准确和求解速度较慢的问题,建立了新的汽油调和配比模型。并且通过对模型特性的分析,提出了一种新的线性先行GA算法。通过将线性约束与非线性约束拆分开,先求解凸多面体的全部顶点和极方向,解出满足线性约束的所有可行解所在的可行区域。然后在这个解区域内,通过优化凸组合的系数,从而达到搜索整个线性解空间的目的,完成非线性优化模型的求解。仿真结果表明,新算法大大缩小了GA算法的搜索空间和需要处理的约束,能快速的获得理想的调和配方,使利润最大并保证对质量卡边的要求。验证了该方法的有效性,为提高炼油厂的经济效益创造了条件。最后提出了油品在线调和的综合解决方案,实现调和实时优化控制。通过近红外分析仪对油品质量指标进行在线监测,返回油品质量指标等实时信息。采用预测控制实时优化,实现了现油品在线调和。