化工过程中，反应釜是一种非常常见的反应容器，其主要控制量是温度，将温度控制在物料化学反应所需要的温度不仅是保证产品质量的一个重要因素，同时也是维护生产安全的重要保障。

由于物理复杂性以及考虑到反应动力学，测量和控制反应釜内温度是非常具有挑战性的。反应釜内一些参数不可测量或者测量本身可能需要长时间刻度。同时非线性和多变量的性质是该系统的其它困难所在。其中反应釜内温度最常见的工业控制目标是保持或跟踪期望的轨迹。因此，精确的温度控制是必需的。在许多情况下，传统的线性控制算法报告不满足这一需求。

近年来，大量的研究人员已经证明反应釜基于模型控制的非线性。由于他们捕捉非线性动态过程的能力，各种基于模型非线性的控制技术，诸如MPC，基于神经网络的控制器和模糊逻辑控制器（FC）出现在文献中了。由于MPC 的期望的性质，如动态优化和控制，在所有基于模型的非线性控制器中这是非常常用的控制器。目前已经有超过4500 个工业应用的MPC，而他们大多是在石化行业。