本文采用ASPEN PLUS软件对二氯甲烷-乙醇-水混合物系分离进行模拟分析。以塔顶产品质量分数和塔釜能耗为目标函数,利用单因素分析法考察了精馏塔理论板数,原料进料位置,萃取剂进料位置,回流比,溶剂比等操作参数对目标函数的影响。通过实验验证了流程工艺的准确性。根据影响精馏过程的因素,设计正交试验。对模拟结果进行极差直观分析和方差分析,从而选取最佳操作条件。对于二氯甲烷精馏塔,以塔顶二氯甲烷质量分数为目标函数时,最佳操作条件为20块理论板,第17块板进料,回流比为1.8,此时塔顶二氯甲烷的质量分数为99.20%。以塔釜能耗为目标函数时,最佳操作为20块理论板,第15块板进料,回流比设为1.2,塔釜能耗为20.07kW。利用神经网络建立优化模型,求解的较优结果为,二氯甲烷质量分数为99.28%,塔釜能耗为18.25kW。对于乙醇精馏塔,以塔顶乙醇质量分数为目标函数时,最佳操作条件为12块理论板,第11块板进料,回流比为1.4,萃取剂进料所在位置在第4块理论板,溶剂比为1.1。此时塔顶乙醇的质量分数为99.99%。以塔釜能耗为目标函数时,最佳操作为15块理论板,进料位置为第8块板,回流比设为1.0,萃取剂的进料位置在第3块板,溶剂比为0.7,塔釜能耗为0.97kW。利用神经网络建立优化模型,求解的较优结果为,乙醇质量分数为99.71%,塔釜能耗为0.78kW。将神经网络与正交试验二者结合用于二氯甲烷-乙醇-水物系的精馏工艺参数优化过程中,可以明显缩短优化工艺参数的时间,提高工艺设计效率,并能获得比单纯使用正交试验更为优化的结果。本文提供了二氯甲烷-乙醇-水混合液的分离研究和优化方法,对其溶媒回收利用具有十分重要的意义,为进一步的中试和工业应用奠定了理论基础。