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随着现有石油资源的开发消耗以及社会环保意识的日益提高,粗放的管理模式已经无法满足石化产业的发展需要。供应链管理的概念强调系统的最优化,应用到石化产业当中可以有效提高企业运行中的资源和能源效率,对于企业的经济效益以及社会的环境效益都具有重要意义。在进行优化管理时,将系统的不确定性考虑在内,可以提高供应链管理方案的可行性以及抵御风险的能力,对于供应链优化的理论研究和实际应用来说都是非常必要的。依据决策时间尺度的大小,供应链管理可以分为战略层管理（长周期）、计划层管理（中等周期）、操作层管理（短周期）,第一项为供应链的设计问题,后两项为不同时间尺度的计划调度问题,对计划层和操作层进行集成,可以得到更加准确可行的两层决策方案。本文针对不确定条件下石化供应链计划层和操作层的问题进行了研究,主要的研究内容如下:（1）分别采用情景分析法和蒙特卡洛法来产生多种不确定场景。考虑的不确定情况包括计划层的产品价格和需求,操作层的原料供应量以及炼化厂内设备维护时间;（2）建立了一种基于有限场景的两阶段随机混合整数线性规划（MILP）模型,来优化不确定条件下多周期、多层级的石化供应链的计划层管理。模型以碳排放税的形式将减少CO2排放的环境目标融入到经济目标之中,各级计划节点以黑箱的形式表示,使模型得以简化,并且引入了风险管理约束;（3）针对三种不同内部结构的炼化厂,建立了基于有限场景的两阶段随机MILP模型,在操作层中进行炼化厂的生产调度优化。其中的操作单元被分为反应单元、分离单元和存储单元,简化了模型的复杂性;（4）对石化供应链的计划层优化模型和操作层中炼化厂的生产调度优化模型进行了迭代集成研究,从而得到更加合理可行的计划层管理方案和操作层炼化厂的生产调度方案。