实现资源的最大化利用是石油炼化行业的重要发展理念。近年来,随着环保法的越来越严格,产品质量的要求越来越高,在分子水平上对炼油流股进行管理的理念十分流行。“分子管理”即使正确的分子在正确的时间出现在正确的地点以最大化发挥分子的价值。对于石脑油而言,其组成中的链烷烃可用于加氢裂化制乙烯,环烷烃可以用于催化重整制芳烃,因此想要实现石脑油资源的充分利用,达到宜烯则烯,宜芳则芳,需要对石脑油加工过程进行分子水平上的管理。对原料油的表征及组成预测是实现分子管理的基础。本文对前人提出的基于MTHS分子矩阵将混合物的整体性质转化为分子组成信息的组成预测模型进行改进,建立起预测石脑油分子组成的新型MTHS分子矩阵模型,主要的工作内容有以下几点:(1)建立新型表征石脑油组成的MTHS分子矩阵,此分子矩阵包括202个实际分子的信息,通过收集202个实际分子的17种物性数据建立其新型分子矩阵的相应物性数据库,即物性矩阵;(2)对原模型中的分布假设提出改进,用正态分布代替gamma分布。通过对8组汽油样本及8组石脑油样本的预测计算,验证了正态分布假设对MTHS分子矩阵模型具有更好的预测精度。同时,通过对16组样本的优化计算结果相对应的分布参数的总结,归纳出正态分布参数的优化搜索范围,提高模型的计算效率;(3)以石脑油样本的整体物性和分布参数的取值范围作为预测计算的输入条件,应用改进了表征矩阵和分布假设的新型分子矩阵模型对石脑油样品的组成进行预测,结果表明建立的新型分子矩阵在减少模型未知参数、降低优化计算复杂度的同时可预测得到更详细的石脑油组成信息,同时提高了石脑油分子组成的预测精度。