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轻烃回收装置是加工处理天然气的重要装置，主要由冷冻分离部分和凝液精馏分离部分组成。对于浅冷分离回收工艺，脱丙烷塔是其中的重要装置，对下游装置的操作及最终产品的质量与产量均起着重要作用，也是冷冻分离部分耗能最多的装置。凝液精馏分离部分是由典型工业精馏塔系组成的物理分离装置，具有流程长、干扰因素多、滞后大、耦合关联性强等工艺特点。 本文使用Honeywell模拟软件UniSim对某油气处理厂350×104m3/d的天然气处理装置中的冷冻分离部分进行流程模拟，从一定程度上反映了装置的实际运行状况；在稳态模拟的基础上进行一系列分析研究，找出对产品质量影响较大的因素；在稳态模拟的基础上，对其进行动态模拟，并对流程使用常规PID控制及对冷冻分离部分的脱丙烷塔使用神经网络多步预测控制算法进行控制，在保证主要产品质量合格的前提下，对操作变量进行约束，使部分操作变量达到优化值，从而实现对主要产品质量的“卡边控制”，减少能耗，提高经济效益。 1、本文首先根据塔里木油田分公司提供的典型井流物组成确定天然气处理装置的进料组成，然后选择适当的物性计算包、单元模块及解算方法，对轻烃回收冷冻分离部分进行模拟计算，从一定程度上反映实际装置的运行工况。 2、在稳态模拟的基础上，输入必要的设备尺寸参数，进行管路压力校核，使用适合的控制方案，切换至动态模拟。整定PID控制器的参数，使动态系统达到稳定。并对模型进行动态特性分析，考察当系统进料受到扰动时，脱丙烷塔产品质量及产量的响应曲线。 3、由于UniSim中的先进控制算法及优化算法比较少，用其中的控制器模块和优化模块不灵活，在原有模块的基础上进行算法的改进比较困难。因此，本文在VB中依据ActiveX通信协议和Automation通信协议开发接口程序以实现Matlab中先进控制算法与UniSimDesign中虚拟装置之间的实时数据交换。将VB强大的数据交换能力及Matlab强大的数据计算能力结合到UniSim中，增强了UniSim仿真软件的功能，为利用UniSim设计及应用先进控制算法及新的优化算法提供了一个平台。 4、对冷冻分离部分的脱丙烷塔使用神经网络多步预测控制算法进行控制，先进控制算法在Matlab中编写，根据脱丙烷塔的工艺特点及其生产和控制要求，实现对脱丙烷塔的基于多神经网络并行预测模型的多变量协调预测控制。