在工业智能化建设的大背景下,加强石化企业生产管理、操作优化、提升装置智能化和数字化水平是当前建设的重点。本文以某厂变换装置为背景,以建设智能管理平台中的生产优化模块为目标,基于装置数据采集现状,利用混合建模、数据驱动等建模技术对反应器及变换装置进行模拟优化研究,以期加强企业智能化平台建设中产品质量管控、提升装置智能化水平。具体研究内容及结论如下:（1）核心反应器R2202～R2204混合建模与产品预测。结合反应器传递机理,并以运行数据估计反应动力学参数,通过优化算法与微分方程求解相结合建立混合模型。为弥补反应器运行数据采集不充分所造成的样本数据缺少等问题,基于设计数据,利用Aspen Plus模拟实际生产波动产生样本数据,作为反应器混合建模的数据来源。模型计算结果表明,相比粒子群算法、模拟退火算法,遗传算法计算出的动力学方程更合理,反应器R2202～R2204训练样本的平均相对误差分别为3.633%、3.237%、2.048%,验证样本的平均相对误差为5.106%、3.817%、2.504%,说明产品预测误差较小、所建模型可用于后续实时优化与模型集成。（2）变换装置BP神经网络建模与产品预测。采集了变换装置44天实际运行数据,并通过基于经验知识与最大信息系数结合建立的筛选规则对数据变量进行筛选,最终将161个变量简化至23个变量（简化率85.71%）,提高了计算效率,在此基础上采用BP神经网络建立装置产品质量预测模型。网络结构参数分析表明,采用L-M算法、3层隐含层、神经元数分别是10、9、9的参数模型精度更高,模拟值与真实值的平均相对误差为1.193%,证明模型可靠、可以用做产品质量预测与实时调优。（3）反应器和变换装置的操作优化及智能管理平台生产优化模块架构设计。基于以上所建模型,分析了反应器入口混合气的流量、温度、水碳比对反应过程的影响,结果表明:在操作范围内,减小流量、降低入口温度会提高反应转化率;对反应器R2202,水碳比越大转化率越高,而反应器R2203～R2204的水碳比分别为11和54时,CO浓度最小为0.706%、0.279%;采用GA-BP法从全局优化角度对变换装置影响较大的8个操作变量进行优化,优化后变换气中CO浓度为0.342%,比原来约降低了42.424%,符合技术指标要求（0.5%）,加强了产品的质量管控。最后,对变换装置智能管理平台的生产优化模块进行了初步设计,为后续平台建设和装置智能化建设提供指导意见。