本文是针对克拉玛依石化厂第Ⅰ套常减压装置操作优化项目进行的。主要探讨了两个方面的问题：采用神经网络建立各个侧线粘度和闪点的软测量仪表以及采用NLJ方法实现常减压塔的操作优化。 在了解了工艺流程、工艺机理和原油蒸馏的原理的基础之上，分析了影响粘度和闪点的各种因素。从而建立了常三线、减一线、减二线、减三线和减四线粘度和闪点的软测量仪表。本文采用了两种方法：RBF神经网络和多神经网络。软测量仪表是通过根据某种最优准则，选择一组既与主导变量有密切关系又容易测量的辅助变量，通过构造某种数学关系，用计算机软件实现对主导变量的估计。软测量仪表的内容包括：辅助变量类型的选择；辅助变量数目的选择；检测点位置的选择；过程数据的处理；软测量模型方法的确定。从训练曲线和检验曲线上看，软测量仪表达到一定的精度，满足工程要求。 为了实现常减压塔的操作优化，建立了常三线和减三线收率的模型。以此为基础，采用了NLJ方法对常减压塔实现优化。NLJ方法的特点是提高收敛速度，节省计算时间。过程优化问题需要解决决策变量的选取、确定目标函数、建立约束条件、选择优化算法等四个方面的问题。从优化结果可以看出，不改变工艺流程、不增加生产设备的情况下，通过优化算法，使得在保证产品质量的前提下，尽可能的减小了能耗，增大了产出。