流程工业是我国国民经济的支柱产业,产品质量一直以来是我国流程工业企业的瓶颈问题。以代表流程工业产品质量水平的聚烯烃行业为例,目前国内高端聚烯烃产品工艺基础薄弱、产能不足,严重依赖进口。其根本原因在于缺乏对产品内在质量的深刻认识,而分子层面上的结构关系在本质上决定了产品的质量差异。产品微观结构质量指标导向的在线预测与监控,对于实现精确有效的产品质量控制、迈向高端产品链具有极其重要的意义。描述分子结构产品质量的过程机理模型化是解决问题的关键,然而,涉及产品微观结构和性能的过程模型通常结构复杂、规模庞大、求解困难。如何对反映过程本质特性和产品微观结构的机理模型进行模型再造、命题重构、在线高效解算,对于聚合过程微观质量指标的在线预测具有重大的理论价值与现实意义。本文围绕产品微观结构质量导向的过程系统优化中的一系列关键问题,研究面向优化计算的过程模型再造方法、面向在线应用的实时解算方法,解决聚合过程微观质量指标的在线预测问题。本文的主要研究内容和贡献概况如下:1.聚合体系热力学优化模型再造方法。针对聚合过程中热力学计算结构复杂、收敛困难等问题,从流程级模拟优化角度出发,研究高效模型化方法。具体来说,对于复杂模型,一种思路是在合理适用范围内对其进行约简,另一种思路是对其计算结构进行改造。本文分别从两种思路出发,对聚合体系热力学模型化方法进行研究:建立了非热力学意义上的快速物性计算代理模型,对聚合体系中常用的PC-SAFT状态方程进行约简,极大地提升了计算效率;建立了热力学意义上的三次状态方程代理模型,从热力学角度对PC-SAFT状态方程进行约简;对传统PC-SAFT状态方程的计算结构进行改造,将其原有“模块调用-物性服务器”的模型转变为面向方程的全联立模型,提高了优化计算效率和收敛性。2.微观质量指标动态模型降阶方法。针对聚合产品微观质量指标模型规模庞大、计算耗时、难以反演优化的问题,从优化模型再造的角度出发,对微观质量指标模型进行约简、降阶。本文从微分方程组的动态特性出发,研究动态模型降阶方法,利用零空间映射对不同尺度的动态特性进行分离,对原有微观质量指标模型中链长-时间维度的依赖关系进行解耦,将超大规模(105以上)的粒数衡算方程组约简为数十维的微分代数方程组,极大地减少了计算复杂度,同时模型准确度的损失几乎可以忽略,为微观质量指标的直接优化计算提供了可能。3.针对机理模型在线应用的快速可靠的计算方法。分子量分布是聚合产品的关键质量指标,分子量分布在线软测量方法鲜有研究,原因主要在于能准确描述分子量分布演化规律的机理模型难以在线解算,而数据驱动模型难以准确预测动态过程特性以及分子量分布。本文采用了一系列的模型化方法并建立了动态分子量分布实时软测量平台。为了解决机理模型在线求解耗时、难收敛的问题,提出了移动有限元-高等初值点求解算法,利用非线性规划解的灵敏度信息完成秒级精确预估,同时生成高质量的算法初值点增强实时求解的收敛性。整个算法形成了一个“在线预估-背景计算”的求解体系,与传统算法相比,其在线求解的可靠性和实时性都得到了极大的提升。4.面向微观结构质量指标的滚动时域预估方法。在线质量监测不仅需要在最快的时间内完成模型计算,还要求模型具有足够的适应性和外推能力。各种扰动和不确定性是在线监控中需要关注的问题,引入反馈的实时决策是应对干扰、提高模型预测能力的重要手段,也是控制论思想的哲学体现。本文提出了一种融合多尺度信息的滚动时域预估方法,引入微观质量指标状态估计量,对模型中的参数和状态进行联合估计,最大限度地利用了测量的有用信息,提高了过程参数的可估计性和微观质量指标的可观测性。