十二烷基苯磺酸盐是一种重要的阴离子表面活性剂,被广泛应用于日用洗涤剂、化工生产和石油开采过程,是日常生活与工业生产中不可或缺的重要化工产品。目前工业上十二烷基苯磺酸（DBSA）主要通过气相SO3磺化十二烷基苯（DDB）制备而来。而该过程通常被描述为“受传质控制”的、强放热、瞬时反应过程,反应热高达170k J/mol。因此对磺化反应器的传热传质以及安全性能提出了很高的要求。随着精密加工技术的不断发展,微反应器以其安全性好、控制精准、比表面积大等特点,在过程强化、催化转化、精细化学品合成等领域得到了广泛应用。与传统磺化反应器相比,微反应器的特征尺寸更小,传热传质能力比传统反应器大1-2个数量级,反应温度更易于控制,可实现柔性生产,且具有本质安全特性,被认为是一种具有巨大发展潜力的新型磺化反应器。本文将T型微反应器与气相SO3磺化技术相结合,开发了十二烷基苯气液磺化新工艺。系统考察了反应温度、SO3/DDB摩尔比、SO3体积分数、SO3/干燥空气混合气流量、老化时间等工艺条件对DBSA收率的影响,并对工艺条件进行了初步优化。获得的较优工艺条件为:反应温度60℃、SO3体积分数4%、SO3/DDB摩尔比1.2、SO3/干燥空气混合气流量400ml/min。在此条件下,DBSA收率可达94.57%。该工艺的开发为气液磺化实现安全、高效、柔性生产提供了新的思路。此外,过程建模是实现高效控制和高质量合成产品的基础性工作。为准确地拟合DBSA收率与各磺化条件之间的复杂非线性关系,本文基于气液微磺化实验数据,利用灰狼优化算法（GWO）优化的支持向量机回归算法（SVR）对DBSA收率进行了建模,并对建模结果进行了分析与对比。结果表明,本文所建立的GWO-SVR模型对DBSA收率的预测值与实验值保持了良好的一致性,最大相对误差保持在8%以内,测试集进行预测的平均绝对百分比误差、均方误差和相关系数分别为:2.80%、9.31e-4、0.964。相较几种经典的神经网络模型和随机森林模型,GWO-SVR模型具有预测精度更高、泛化能力更好、鲁棒性更强的特点。DBSA收率预测模型的建立为更好地指导气液微磺化工艺的开发与优化提供了有效手段。最后,利用MATLAB的图形用户界面（GUI）功能设计了气液微磺化收率预测系统,实现建模过程与收率预测可视化,为GWO-SVR模型更好地服务于气液微磺化工艺的开发与优化提供了便捷。