聚丙烯熔融指数是衡量聚丙烯产品质量的一个常用指标,但熔融指数难以在线测量,这将影响到产品质量及系统的稳定性。以某石化企业Spheripol II聚丙烯液相本体双环管反应器为研究对象,本文以机理建模和数据建模方法为基础,建立了多种软测量模型,系统、深入地研究了熔融指数软测量技术的若干重要方面。简要介绍了聚丙烯熔融指数软测量建模方面的理论研究进展和应用前景。针对典型工业丙烯聚合过程,研究了丙烯聚合反应机理,建立了环管反应器的机理模型,并根据建立的反应器模型分析了操作条件变化后系统的响应情况,通过对现场密度和温度的预报初步验证了模型的正确性。建立了两种聚丙烯双环管反应器熔融指数的机理模型。根据丙烯聚合反应机理推导出单环管反应器内熔融指数的机理模型框架,在此基础上结合聚合物混合方程建立了两种熔融指数的机理软测量模型:指数模型和幂数模型。采用带遗忘因子的最小二乘法(FFRLS)和粒子群算法(PSO)辨识出了两种模型的未知参数,并通过工业现场采集数据对所建模型进行了验证。提出了两种机理与智能方法相结合的混合软测量模型,主要是机理模型结合加强型模糊C均值聚类算法(FCM)和机理模型结合模糊推理系统(FIS)的研究。针对传统FCM算法需要首先确定聚类数目而且对初始值设置敏感的问题,运用PBMF指标确定了最优聚类数目,并采用聚类中心初始化算法(CCIA)确定初始聚类中心;对FIS系统运用减法聚类简化模型结构,并用粒子群算法(PSO)训练了FIS参数。采用现场数据对建立的两种混合软测量模型进行验证的结果表明,本文提出的两种模型具有较好的效果。最后对全文进行了总结,归纳了本文解决的问题和取得的成果,并指出了今后值得深入研究的方向。