汽油调合是利用炼厂各装置生产的多种汽油组分,按照适当的比例配方混合均匀后生产出符合各种成品汽油标准的调合汽油,是一个典型的非线性约束优化(NLP)问题。汽油调合是炼油厂生产汽油成品油的一个重要的生产环节,它影响到高牌号汽油成品油的生产和成品汽油调合的一次合格率,直接关系到炼厂的经济效益。作为成品油生产的重要环节,油品调和包含多种组分油的使用和多种产品的生产,涉及多个储油罐,不同的订单需求,严格的质量测试,以及复杂的物理和化学变化。建立完善的油品调和短期调度数学规划模型成为炼油工业调度问题的首要任务,而其中的难点同时也是最关键的环节便是如何获得满意的调合配方。本文首先综合分析了国内外关于油品调合问题的研究情况及炼油厂的应用现状,分类比较了现有的调和方法和调和技术,针对现有油品调和配比优化模型不够准确和求解速度较慢的问题建立了新的汽油调和配比模型;并提出一种新的分化微粒群算法,在算法进化过程中引入变异因子,较大程度的降低了整个算法在进化过程中陷入局部极值的可能性,并保持了种群多样性,提高了算法在整个解空间内搜索全局最优解的能力。并针对油品调和配方优化问题进行应用,仿真结果表明算法能获得比较理想的调和配方,在满足调和利润最大的同时保证对调和指标的卡边,使调和成品由指标富余量大大降低。通过仿真将本文方法与现有方法进行比较,验证了该方法的有效性和广泛的适应性,为提高炼油厂经济效益创造了条件。最后设计出了一个采用PID控制算法控制配方优化及执行的在线管道油品调和方案,可以实现调和配比的在线调整,为采用本文方法实现油品在线调和提供了综合解决方案。