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随着全球经济发展、原油资源结构变化和环保的要求，含硫原油加工技术逐渐受到各国重视。渣油加氢是处理含硫原油加工的主要工艺，为此本文围绕渣油加氢过程，建立了渣油加氢动力学模型以准确描述其实际运行特性，并通过操作条件优化以满足不同的产品需求。主要研究内容包括: 渣油加氢动力学模型的修正与优化依赖高效的优化求解算法，为此本文首先提出了一种改进鲸鱼算法(DEOBWOA)。该算法针对标准鲸鱼优化算法收敛精度差和易陷入局部最优等问题，提出了精英反向学习和自适应的差分进化修正策略。通过对8个测试函数的仿真结果，表明本文所述算法具有较强的全局寻优能力和收敛精度。 以实际生产装置中渣油加氢过程为研究对象，以产品收率和性质预测为目标，分别建立渣油加氢过程动力学模型、渣油加氢产品性质预测以及催化剂长周期模型，利用DEOBWOA算法对渣油加氢动力学模型的参数优化计算。通过对模型预测产物收率的对比，改进的鲸鱼优化算法在预测精度和计算的快速性均优于其他算法，渣油加氢动力学模型能准确地预测优化实际生产过程。 针对渣油加氢过程对不同产品需求带来的操作条件优化问题，提出了一种多目标鲸鱼优化算法(MOWOA)，为提高算法收敛速度和对最优解的搜索能力，加入能有效存储非支配解的存储机制和基于自适应网格的筛选机制，同时增加鲸鱼群的游荡行为，测试函数结果表明了算法有效性。进一步针对渣油加氢过程不同产品需求的变化，优化最佳操作条件以满足加氢重油含量最大和柴油含量最大两个优化目标，结果表明本文提出的渣油加氢模型在实际生产中针对不同的产品需求均能在约束条件中寻得合理的最优操作条件，也反映了MOWOA算法优化实际问题的准确性。