本项目属于化工科学技术领域。本项目围绕石化行业高质量发展的需求，通过工业大数据、人工智能等新一代信息技术与制造流程深度融合的方式，从物质转化本质出发研发了炼油生产过程多尺度特性表征与智能建模方法，从系统行为决策出发研发了面向全流程价值链最大化的多时间尺度资源优化决策方法，从过程性能调控出发研发了集成知识和模型的多目标优化与性能评估方法，开发了具有自主知识产权的集全流程模拟仿真、生产计划智能决策、装置操作运行优化和运行性能评估功能于一体的智能制造软件及系统，实现了大型炼油工业全流程、多层级的智能协同优化。创新点如下：（1）炼油过程机理建模与全流程实时仿真技术取得重要突破。提出了以实验室反应动力学为基础，数据驱动表征关键性质的复杂反应过程多尺度（分子→反应网络→反应器模型→过程模型）智能建模方法；提出了融合过程机理与特性知识的模型结构简约和异质模型基于关键组分约束松弛匹配收敛的全流程集成建模方法；开发了炼油全流程模拟与实时仿真系统，可在线准确描述原油特性和各装置操作参数对各中间馏分油、成品油和其他产品收率和性质的影响，关键指标预测的平均绝对误差小于1%。（2）创新研发了融合装置运行特性的生产计划智能优化决策技术。提出了基于物性与装置运行特性自动传递、滑动代理模型降维方法的大规模生产计划模型构建技术；提出了面向全流程价值链最大化的多时间尺度资源优化决策方法，开发了生产计划智能决策技术和系统，在线自动传递物质流、能量流和物性数据，实现“一键式”多时间尺度资源的自动优化配置和生产模式的自适应优化。与原排产方式相比，汽油、航煤、柴油等主要产品收率的排产精度提高10%。（3）创新开发了集成知识和模型的炼油装置操作运行优化和性能评估技术。提出了多类基于智能计算的高维多目标优化算法，开发了面向安全、环保、质量和效益等多重优化目标和复杂约束条件下的炼油装置操作运行优化技术与系统，形成常减压、催化重整、催化裂化、延迟焦化等11套炼油主装置可自定义收率、质量、效益、能耗的组合优化模式。提出了基于模型和灵敏度分析的性能评估方法和技术，实现了自定义原料特性和工况模式对系统运行性能的在线评估，解决了经验方法无法定量化评估工业过程运行状态和精准溯源非优工艺参数的难题。形成国家发明专利10件，其中授权6件，登记计算机软著6件，发表论文20篇。项目成果自2016年起，在九江石化千万吨级炼油装置成功应用，轻油收率增加2.8个百分点、加工损失率下降0.04个百分点以上；在镇海炼化2300万吨/年炼化一体化装置成功应用，高附产品收率增加0.2个百分点、加工损失率下降0.01个百分点以上。2016～2018年，三年累计完成新增产值19.72亿元，利润15.78亿元，税收3.94亿元。上述技术的工业化应用，对提升我国炼油工业智能制造水平、促进我国制造业高质量发展具有重要的意义。