催化裂化是我国炼油厂最重要的二次加工工艺,承担着我国大部分汽油和柴油等轻质油品的供应。本文根据炼厂催化裂化主分馏塔多产汽油的目标,利用流程模拟软件Aspen Plus建立主分馏塔的机理模型,对主分馏塔进行了模拟。根据模拟结果,分析了主分馏塔的操作参数对汽油产量的影响,并利用模拟所得的塔内气液相负荷和物性数据对主分馏塔塔板进行了水力学校核。粗汽油干点是主分馏塔塔顶产品的一个重要的控制指标,因此控制粗汽油干点是保证汽油产品合格的主要手段。目前粗汽油干点通常采用时隔4小时或8小时的离线采样分析方法,时滞性较大;少量炼厂采用在线分析仪表测量,但在线仪表测量设备投资大且难以维护,而且也存在十几分钟的时滞,难以提供实时质量信息作为质量控制的反馈信号。软测量技术的出现有效地缓解了这一难题,但是目前针对粗汽油干点的软测量模型多数都是用经验建模的方法建立的黑箱模型,解释性以及通用性较差。为了探究这一问题的解决方案,本文通过对粗汽油虚拟组分的分析,将粗汽油干点附近关键虚拟组分含量和汽柴油交叉组分分别与粗汽油干点进行关联,建立了两种粗汽油干点的机理模型,结果证明两种模型与现场化验值吻合较好。利用所得的两种粗汽油干点模型,分别将关键虚拟组分和汽柴油交叉组分作为BP神经网络的输出,建立了BP神经网络粗汽油干点混合模型,并根据模拟结果与单纯的BP神经网络经验建模的结果进行了对比,证明混合模型较经验建模效果有所改进。