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过程系统合成是按照规定的系统特性,寻求所需要的系统结构及其各子系统的性能,并使系统按规定的目标进行优化组合。它是过程系统工程学的核心内容,是过程系统设计的关键。近年来,可持续发展和环境保护的理念提出的清洁生产概念,以及资源节约和循环利用为特征的所谓“循环经济”所提出的遵循减量化、再利用和废料资源化的原则,使化工过程合成的重要性日益突出。而这就要求有新的过程合成理论方法来指导越来越大规模的工业实践。过程合成主要包括最大超结构的生成问题和最优解的优化问题。多年来,如何使具体过程的最大超结构准确、客观的自动生成以及进行最优化求解,一直是过程合成发展的方向。在过程合成所采用的方法中,启发法具有在过程合成初期阶段快速剔除不适合操作单元的优点,但却具有遗漏最优解可能的缺陷;而另一种经典方法-数学规划法,虽然可以实现自动地求解最优解,但对复杂体系却不能保证准确生成最大超结构。Friedler提出的P-图理论是一种改善的数学规划法,可以对复杂的过程合成问题进行优化求解。然而,使用该方法时,必须具备已知条件―原料、产物及过程中所有的操作单元,而在解决实际问题时,过程中所有的操作单元往往是未知的。因此,对不同种类方法进行优化组合,来发挥其各自优点,是过程合成方法发展的方向。结合各类方法的优缺点,我们提出了基于P-图理论的过程合成组合方法。该方法考虑过程合成的层次性,采用启发式导向法分析过程,以便在过程合成起始阶段,尽可能的决定所有的操作单元;在基本条件已知后,则根据Friedler提出的P-图理论的MSG算法方法,自动生成更加完善的最大超结构。该组合方法由于采用阶层分解方法的分步方法从而可以提供清晰的设计程序,保证在不遗漏最优解的条件下使大规模过程合成问题得以简化;同时利用物理化学特性洞察物系,并结合P-图理论的数学规划法的应用,避免了阶层法分析所固有的缺少层次间相互关联的缺点。其后,通过结合分离系统的实例,对该组合方法的有效性和可行性进行了验证,并给出了具体的实施步骤。然而,最大结构的生成并不是过程合成问题的终点,对可以采用混合整数非线性显式表达的过程合成的求解,仍是一个难题。本文讨论了过程合成优化问题的求解方法。该方法主要根据分支定界算法(BB)的方法步骤,结合超结构的分析,引入了加速分支定界法(ABB),通过实例仔细阐述了该方法的具体思路与求解过程,验证了该算法是过程合成中的有效方法。另外还对MINLP的随机算法方法,粒子群算法(PSO)进行了分析与探讨,给出了利于求解MINLP问题的改进的粒子群算法。