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乙烯是石油化工领域最重要的基础原料。一个国家的乙烯产量常常作为衡量该国石油化工发展水平的重要标志。随着我国乙烯工业近年来的高速发展，乙烯产能大幅提高，但是乙烯的消费增长速度仍远远高于产能增长的速度，而且乙烯生产的原料供应也越来越紧张。在需求量持续上升、原料供应日趋紧张的环境下优化乙烯裂解原料的资源配置，尽可能的提高裂解厂潜在生产能力，增加裂解厂的生产收益对整个石化产业链来说至关重要。生产乙烯的裂解反应十分复杂，影响因素繁多。现在大多数研究都是从反应机理的角度建立分子反应动力学模型对裂解过程进行模拟优化。但是由于裂解过程中原料的含量复杂、实际生产条件较难控制，这些涉及反应机理的优化模型很难发挥它们的实际作用。特别这些模型在仿真过程中涉及到的数据繁多，有庞大的计算量，导致模型求解时运行速度较慢，且检验和查错过程十分困难。为了有效地提高裂解厂收益，需要一个可以从战略层面上快捷、准确的指导实际生产的决策模型。基于某石化公司裂解厂优化项目的数据调研和项目经验，本文建立了一个混合整数规划模型对裂解厂生产过程进行优化。模型采用离散化的方法处理裂解生产过程中的非线性因素，并设计了拉格朗日松弛算法求解模型。最终通过选择最优的裂解原料和对应的COT，达到最大化裂解厂生产收益的目的。同时为了让模型更贴近实际生产过程，本文还考虑了乙烯裂解过程中的裂解产物收率的不确定性，分别运用盒形以及椭球形不确定集描述裂解产物收率的波动，建立对应的鲁棒优化模型。经过调研以及实验数据验证，确定性优化模型能够准确的模拟裂解厂生产过程，求解模型的拉格朗日松弛算法在不失准确性的情况下体现出了速度上的优越性。考虑裂解产物收率的不确定性时，椭球不确定集下的鲁棒优化模型能够很有效的降低收率不确定给模型带来的冲击，让研究具有很强的实际意义。