反应器网络综合问题是过程综合的关键性子课题，指的是在已知动力学条件和进料条件下，寻求适宜的反应器类型、尺寸、反应单元之间的相互关系、流程结构和关键参数等，以使特定的目标函数为最优。其深入研究对反应过程开发和优化设计具有重要意义。反应器网络综合还影响着过程系统的环境效应，因为环境污染问题往往与反应过程密切相关。一般情况下，反应器网络模型都是复杂的非线性规划问题，表现为高度非线性微分代数混合模型，传统的优化方法很难求得其全局最优解。近年来很多研究者对超结构和目标法两种数学优化方法进行了研究。超结构方法提出一个初始超结构，然后从中找出一个最优的子系统。该方法的优点在于优化计算中可以直接添加约束和改变优化目标函数，同时得到最优的目标函数值和反应器网络。但初始超结构往往过于复杂，本文以简化超结构模型为目的，研究基于反应器网络超结构的优化方法，具体研究内容如下： (1) 阐述了全混流反应器(Continuous Stirred Tank Reactor—CSTR)对平推流反应器(Plug Flow Reactor—PFR)等常用类型反应器的替代性原理，以CSTR反应器为基本反应器类型，建立基于CSTR的反应器网络超结构。将复杂的含有微分／代数方程的非线性规划问题简化为简单的仅含代数方程的反应器网络超结构模型。 (2) 对基于CSTR的反应器网络超结构模型，本文提出了求解该问题的双层优化方法。该算法通过将反应器网络综合非线性规划问题分解为物流流量和反应器体积空间的线性优化和浓度空间的非线性优化问题，降低了所求解问题的规模和难度，同时利用粒子群算法和列队竞争算法相结合的全局优化算法进行浓度空间的搜索，提高了求得全局最优解的概率。实例研究结果表明，优化结果与文献结果相一致，且有的优于文献结果，所以基于CSTR的反应器网络模型和双层优化算法是有效的。 (3) 一般情况下，基于CSTR的反应器网络超结构模型规模较大，而传统的反应器网络模型都是含有高度非线性的微分／代数模型方程。本文采用离散化微分方程的策略来简化超结构模型，该策略采用有限元正交配置(Orthogonal Collocation on Finite Element)法将模型中的微分方程进行离散化，得到一系列非线性代数方程