陕北地区储有丰富的低变质煤，产量较大，低温干馏制备兰炭（半焦）是常见的利用方向。随着焦化产业的技术升级，兰炭的规模化清洁化生产已成为兰炭制备技术发展与改进的方向，这不仅将提高低温干馏产业的经济效益，同时更加有利于资源的合理利用。以陕北某大型焦化生产企业的兰炭综合生产利用项目为对象，选择横河CS3000作为控制系统。以控制站、节点单元和组态为重点学习CS3000的软硬件系统。分析系统工艺，将整个系统分为六个工段和一个工区。按照区段工艺设计控制工位，统计数字量和模拟量的输入输出单元以进行硬件设备选型，按照硬件设计规则提出完整可行的控制系统构架方案。按照工艺分析、工区设计以及硬件方案完成系统组态，模拟七个区段的运行。参照现阶段对于焦化设备的主流研究成果，对兰炭制备的核心设备炭化炉进行建模研究。分析模糊系统与神经网络融合后的优势，提出模糊神经网络炭化炉产量预测模型。利用自组织算法对模型改进，以克服模糊神经网络模型难以处理多输入和大量数据的弊病。利用MATLAB进行仿真实验，将两种模型的的收敛速度与准确性进行对比，得到基于自组织模糊神经网络的炭化炉产量模型优于模糊神经网络模型的结论，为今后炭化炉的控制与升级改造提供了理论支持。