随着我国国民经济的快速发展,对石油产品的需求量越来越大,国产原油已经不能满足经济发展的需要。进口原油量不断加大,而原油品质差别较大,酸值及含硫量普遍较高,使很多企业面临新的设备腐蚀问题。在炼油企业中,常减压蒸馏装置作为原油的一次加工装置,在原油加工总流程中占有重要作用。目前,常减压装置腐蚀防护分两大部分：(1)工艺防腐,即“一脱三注”(原油脱盐、注氨(胺)、注缓蚀剂、注水),主要控制或减缓塔顶系统的腐蚀；(2)耐腐蚀材料防护,主要应用于高温系统的防护。对于工艺防腐,由于炼油工艺流程复杂、控制点多,受介质及工况条件影响较大。其中蒸馏装置注剂系统,目前多停留在手动操作阶段。注剂调节量的多少,调节周期的长短,注剂量大小与油品参数之间的关系,这些都是亟待解决的问题。本文从理论与实践两个方面,通过对炼油蒸馏装置注剂系统工艺数据的分配和优化,找出隐含在其中的注剂参数分配规律及注剂工艺数据的最优值。针对目前炼油企业油品更换频繁,工艺数据变化较大的实际情况,利用简单的数据统计分析方法已经不能客观体现工艺过程的变化趋势。为找出隐含在工艺数据内部的实际规律,提出基于注剂输入、输出数据的模糊规则方法。该方法以模糊数学、模糊推理等方法为基础,对蒸馏装置注剂数据进行模糊分类,建立模糊规则。为进一步分析及优化数据提供有利的支持。通过对模糊规则输出数据的分析及检验,利用BP神经网络建立注剂工艺数据的函数关系,使数据之间的分配关系清晰、准确。BP网络的输出在宏观上能够反映注剂工艺过程的一般规律,却不能给出注剂工艺数据的最优结果。为此,建立了注氨、注缓蚀剂的0-1整数规划模型。利用遗传算法求出模型输出的最优值。实践证明利用上述的参数优化方法能够得到满意的结果。