炼油工业的发展对任何国家的国民经济发展都具有重大影响。随着科学技术的发展和管理观念的创新,世界各国的炼油企业都在积极地寻找有效的炼油工艺过程控制与优化方法。一些国家已开始采用高新技术改造,加快炼油工业的发展。近些年来,为了确保炼油过程的安全性、经济性、稳定性和满足可持续发展的要求,国内许多炼油企业开始致力于将科学的先进过程控制、优化及管理方法引入石油炼化过程中,以期获得最佳的经济效益。本文针对目前我国炼油企业在工艺过程控制中存在的不足,引入神经网络技术,并将其与模糊控制等方法相结合,对炼油过程中的部分工艺过程控制及优化进行研究,主要研究内容如下:首先,针对炼油过程特点及现存问题,指出传统研究中存在的不足。通过对神经网络技术特点及主要应用领域的阐述,提出神经网络技术在炼油企业应用的适用性。其次,阐述神经网络技术的基础理论,其中包括人工神经网络的结构及分类、多层BP网络技术、径向基函数网络、遗传算法等。再次,分别对神经网络技术在常减压蒸馏装置、催化裂化装置及油品储运系统中的应用进行较深入研究。利用神经网络技术及一些辅助技术(如模糊技术)进行建模与仿真,其中包括静电脱盐系统的建模与优化、原油常压蒸馏过程中汽油干点和柴油倾点控制的建模、催化裂化过程中粗汽油干点控制的建模、催化裂化重整的优化控制、催化裂化装置自整定PID控制器的设计、油罐计量装置的优化、汽油调合的优化控制、柴油调合的优化控制,并对一些仿真结果进行讨论和分析。最后,对神经网络技术在炼油企业管理中的应用进行探讨,其中包括对炼油公司股价预测和原油评价进行建模和仿真。