众所周知，计算机模拟计算已经被广泛地应用于化工过程的各个领域，它可以在没有办法对系统本身进行实验的情况下采用，也可用于系统建立之前预测系统的性能和行为以及在正在生产的现代化工厂要进行操作条件改变时采用，甚至采用很“苛刻”的操作条件下使用。这种模拟方法是其他方法无法比拟的，它具有独特的优势。 多级多组分精馏过程的数学模型，通常都由物料平衡、能量平衡、相平衡和分子分数总和四个方程组来描述，即MESH方程组。这些方程组数量庞大，且是非线性的，必须采取迭代方法求取。到目前为止，已经发表了大量的求解方法，这些算法的不同之处仅在于联解这些基本方程组所采用的方法和步骤互异。对于非理想系统精馏过程的模拟一直是困扰众多学者的一大难题，近年来更是涌现出了大量的优秀算法。 本文也提出了一种针对非理想体系精馏过程平衡级模型的联合算法。这种算法是将虚拟二元混合物法(Pseudo Binary Mixture，简称为PBM法)与新松弛法(New Relaxation，简称为NR法)有机地结合在一起，充分地利用了新松弛法对初值要求不高和稳定性好的优点进行联合算法初值的计算，待精馏过程变量落入到PBM法的收敛域之后，就作为高质量的初值由PBM法快速地进行收敛计算。在这个过程中也充分发挥了PBM法收敛快速和占用内存少的优点。这种联合算法在文中被简称为NR-PBM法。 本文建立了NR-PBM法的严格模型，并对该模型在求解过程中遇到的问题进行了讨论，如新松弛法初值的确定、松弛因子的选取、收敛精度的确定以及PBM法收敛判据和衰减因子的确定。这些问题对NR-PBM算法的求解过程起到了非常关键的作用，为非理想体系精馏塔模拟的顺利收敛奠定了基础。 本文以非理想性强的萃取精馏过程和吸收过程为例，对NR-PBM联合算法进行考核，结果是令人满意的。由例子的结果可以判断NR-PBM法是一种适用于精馏、吸收等分离过程的通用算法。