随着工业化进程的不断推进，化工生产过程趋于复杂化和细致化，对过程优化和控制的要求日益严苛。化工生产过程中的智能优化与控制研究是提高化工生产效率和产品质量的重要手段，旨在通过使用智能化技术和算法，实现化工生产过程的高效运行、质量控制和能源节约。立足于“本质安全”、“经济效益”和“环境效益”的多重目必一运动标，充分发挥过程系统工程优势，建立多个复杂化工过程机理模型，分析和优化过程各个环节，设计合理的智能优化算法和控制策略，为实际化工装置的清洁生产提供重要理论价值。

　　文章分别提出了基于复合载氧体选择的生物质化学链气化过程多尺度优化策略（如图1）、基于机器学习代理模型构建的甲醇重整过程多目标优化策略（如图2）、基于流程建模与智能筛选的煤焦油化学链气化动态优化控制策略（如图3）、基于动态模拟与深度学习的煤制乙二醇过程废水智能溯源策略（如图4）、基于流体力学建模的火炬气回收工艺优化设计策略（如图5）。采用分子模拟与流程模拟、理论计算与实验测试的多尺度、多策略的新型融合式研究手段，旨在实现复杂化工过程的平稳高效运行。以上5篇文章均以青岛科技大学为第一单位，田文德教授、刘彬讲师分别为论文的通讯作者，崔哲副教授、博士研究生刘子健、博士研究生李哲、硕士研究生孙阳、硕士研究生范晓敏分别为论文的第一作者。