分馏过程是石油化工流程模拟中的重要模块之一。在分馏装置的模拟计算中，塔板Murphree效率直接影响模型质量，且随装置的原料、工况不同而有所改变，因此探索Murphree效率的准确确定方案是分馏建模的关键。本文提出用人工免疫网络多Agent（Maopt-aiNet）确定最佳的Murphree效率。不同于其他智能算法，Maopt-aiNet结合人工免疫网络的核心思想与多Agent技术，搜索算子包括：邻域克隆选择、邻域竞争、自信度激励、自信度邻域学习和邻域协作算子，算法有机结合全局与局部搜索能力，实验表明其对高维系统搜索能力较强。在分馏装置建模应用中，用Maopt-aiNet确定的Murphree效率，能够使分馏塔的塔板温度分布及塔顶、塔釜主要产品的产出与实际吻合得较好，表明用Maopt-aiNet建立的分馏塔模型能较好地描述实际分馏塔的生产过程，可以用来指导分馏装置的操作优化。