原油是一种不可再生的重要战略资源,常减压装置是石油化工企业生产中的核心装置。为保证装置的平稳高效运行和获取较高经济效益,炼厂通常会对其生产过程进行优化。在原油选购环节,为节约成本,通常会选择多种原油按比例进行混合炼制,即原油调和,其中的原油品种选择和调和比例至关重要,但原油组分复杂,凭借人工经验计算量大且耗时耗力,当前关于原油调和的问题研究也侧重于寻找合适的替代原油,而较少考虑原油选购成本及产品收益等经济问题。在原油炼制环节,为减少损耗提高收益,炼厂会依据方案生产一定收率的侧线产品,其中需要对各侧线蒸馏温度进行精准把控,当前企业解决这类问题均需要基于流程模拟软件,通过人为设定初始温度值,获取当前温度下的侧线收率,并反复调整温度参数直至达到目标收率,该过程繁琐且存在较大误差,因此急需一种自动化算法进行解决。本课题针对原油调和问题创建了一种新的优化模型并对其进行求解。并针对侧线目标收率下蒸馏温度参数优化问题,提出一种自动温度校核算法。最后开发了一款原油蒸馏模拟计算软件,为炼厂提供信息化解决方案。主要内容包括:（1）提出一种面向调和原油与目标原油相似度偏差最小,经济效益最大的非线性多目标优化模型,采用基于参考点选择机制的NSGA-Ⅲ得到最优解集Pareto前沿,实验结果与MOPSO算法相比具有良好寻优效果,得到的原油调和方案能为炼厂提供合理决策。（2）提出一种自动温度校核算法,通过数值建模对蒸馏温度参数进行优化,从而根据原油品种、蒸馏方案及各侧线目标收率获取侧线分离温度,实验验证该算法完全满足最小误差要求,通过自动化计算为炼厂解决实际问题。（3）设计并实现了一套原油蒸馏模拟计算软件。该软件集原油数据管理及模拟蒸馏计算等功能于一体,并提供原油调和及自动温度校核优化,使得炼厂对数据处理更为标准化、自动化。本软件具有很强的通用性,可广泛应用于石油化工领域。