乙醛是一种重要的中间体，然而由于目前国内乙醛总产量不高，造成其售价偏高。利用先进的信息技术和自动化技术，优化现有乙醛装置的生产操作和管理，是提高国内乙醛装置生产能力的有效手段。本文对乙醛生产过程的实时在线操作优化进行了深入研究，解决了其中涉及的几个关键技术问题，包括稳态检测、数据调和、软测量建模等，并在工业现场实施投运了实时优化系统，取得了很好的经济效益。 本文的创新点和主要工作在于： 1．针对乙醛生产过程数据采集时间的多样性，提出了数据融合和稳态判断的联合算法；使用该算法对乙醛生产过程的数据进行融合、稳态检测，形成样本集合。 2．针对包含化学反应过程的生产流程，提出了基于原子衡算的数据调和算法，并将之应用于乙醛生产过程的数据调和。调和计算中考虑了粗乙醛流量和小放空气体流量的密度补偿。通过数据调和，分析并定位了流量测量中存在的大幅度零点误差，提高了测量系统的精度。 3．针对乙醛生产过程中的粗乙醛浓度，分别使用线性回归、非线性回归和主元分析方法建立软测量模型，开发了软测量系统。通过八个月的现场运行，不断地进行在线校正，软测量模型有效地测量出粗乙醛浓度值。提出了样本选取率、回归模型的一致性系数等概念。 4．根据上述软测量模型建立了乙醛收率模型，并开发了实时优化系统。实时优化操作系统使生产在保持平稳的前提下逐步调优，不断改进操作条件。通过四个月的实时优化实施，有效地提高了乙醛收率，促进了操作经验和优化理论的结合。并提出了基于经济目标的操作优化命题，建立了经济优化模型，讨论了该模型与其关键优化参数之间的关系。