集总是解决催化裂化动力学问题较为有效的方法。将重油催化裂化反应体系划分为包含饱和分(HS)、芳香分(HA)、胶质+沥青质(HR)、柴油(DIESEL)、汽油饱和烃(GS)、汽油烯烃(GO)、汽油芳烃(GA)、干气(DGAS)、丙烯(L03)、丁烯(L04)、液化气中的烷烃(LPGD)、焦炭(COKE)等12个集总;基于催化裂化反应机理,构建包含54个虚拟反应路径的12集总反应网络,建立了模型的动力学方程。基于Python平台,将模型数学方程转化为程序语言,采用Runge-Kutta法求解模型微分方程、BFGS法优化模型的目标函数,并根据实验数据求得了模型的54组反应动力学参数(指前因子k0和活化能E)与3个催化剂失活常数。模型参数能较好地符合催化裂化反应的基本规律。模型的验证结果表明,柴油、汽油(汽油饱和烃、汽油烯烃、汽油芳烃)、丙烯和丁烯等主要产品计算值与实验值之间的相对误差均在5%范围内,说明所建模型的可靠性和外推性良好。改变反应温度、压力、剂油比和反应时间对产物分布影响的预测结果能较好地符合催化裂化反应机理。通过分步优化的方式可求取一定实验原料和催化剂下主要产品收率之和最大化对应的反应温度、压力、剂油比和反应时间等操作条件。研究结果为模型进一步指导工业过程的模拟优化打下了良好的基础。