课程名称 ：基于遗传算法的渣油加氢过程建模 课题的理论意义和应用价值 近年来，随着世界原油需求的持续走高，原油资源的重质化越来越明显。

同时据世界重油大会资料表明，全球的重油和油砂剩余储量相当巨大。

据美国联邦地质调查局 2003年的评价果，全球大约10000亿桶的剩余石油资源中，70%以上是重油资源。

据剑桥能源研究协会预测，至2010年新增石油产能重质原油所占比例预计为18%。

这些结果表明，在未来的炼油生产过程中重质原油的加工比例将越来越大。

　　与此同时，全球油品需求结构也在发生变化，锅炉及船用重燃料油的消费量在逐年减少，而化工用轻质油及优质车用燃料油的需求在逐年增加，因此将更多的重质渣油转化为优质的轻质油品已成为世界炼油技术发展的主要方向。

　　重油加工过程中渣油加氢技术是一项常用的重油轻质化技术，常用的渣油加氢是通过将重油通过加氢处理，使很多液态甚至是固态的重油在催化剂的催化作用下裂解成轻质汽油及烷烃等燃气。

但渣油加氢过程中催化剂并不是一直都处于活性状态，重油中的硫、氮、炭、镍、钒等杂质会造成催化剂的失活。

对实际的渣油加氢过程建立精确的数学模型可帮助工程人员对化学反应的过程以及产品的合格率进行准确的预测和控制。

一般来说，建立对象的模型有两类：机理模型和经验模型。