天然气液化场站主要是通过换热方式生产液化天然气,天然气经管线进入液化厂界区后,经过预处理、液化、储存、装车计量后销售出厂。作为某液化厂工艺核心的液化工艺采用的是博莱克威奇公司提供的"PRICO"专利技术,这是中国液化厂第一次使用此种专利工艺设计,无相关经验可以借鉴。为了提高液化产量,降低消耗,优化本厂及其它后续建设液化厂的生产过程操作,本文对天然气液化场站生产过程操作优化进行了研究。本文首先分析了天然气液化场站的生产流程,并选取液化生产过程的两个核心流程液化单元和BOG单元作为优化操作过程,详细分析了其优化目标、优化操作变量和约束条件；提出了用神经网络建立生产操作过程优化模型的方法,介绍了神经网络建模的优点,分析了B样条神经网络结构及网络训练方法,采用B样条神经网络技术建立了液化单元和BOG单元的优化模型,并对网络模型进行训练；为了解决基于神经网络的生产过程多目标优化问题,提出采用交互式进化算法的过程优化技术,讲述了交互式进化算法的意义及应用,介绍了交互式进化算法的结构,并通过MATLAB实现液化单元和BOG单元多目标优化问题的交互式进化计算；采用实际生产数据进行仿真研究,寻优最佳操作参数,得出了优化参数来指导液化场站实际生产操作过程。