探究考虑能量集成与柔性的用水网络设计方法研究

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1、大连理工大学博士学位论文考虑能量集成与柔性的用水网络设计方法研究姓名：都健申请学位级别：博士专业：化学工程指导教师：姚平经;樊希山20040101—————————————————————————————————————j!ij!!———————————————————————————————————————一摘要水和能量在过程工业的发展中占有极其重要的地位。水是可持续发展的关键因素，并将成为2l世纪全球资源和环境的首要问题。目前能量集成技术相对比较成熟，已经在实际过程工业中得到了较为广泛的应用。质量集成技术起步较晚，但在理论研究

2、上也取得了一定的进展。而水网络是一种特殊的质量交换网络，由于水资源的逐年匮乏和环境污染的日趋严重，水网络的研究引起了普遍关注。但在水网络设计中同时考虑能量集成却很少见报道，并且现有的研究方法仅限于单杂质系统，能量集成仅局限于水网络内，同时并没有实现真正意义上的用水与用能同时最小化；并且在水网络的设计中没有考虑柔性分析，不一定能够保证水网络结构的稳定性。在这种背景下，本论文对多杂质系统考虑能量集成和柔性的用水网络的优化设计进行了尝试。在全面分析水网络集成和能量集成以及过程工业柔性分析的研究现状和发展趋势基础上，对其过程集成方法进行了

3、深入的研究，以期对过程工业的节水、节能提供一定的理论指导。本论文的主要研究内容有：(1)对于过程工业中用水和用能同时最小化的多蟊标优化问题，本文采用目标分层法的思想进行优化，即分步优化法。首先把用水量最小化看作重要的目标，用夹点分析法或数学规划法求解优化的水网络结构：然后在这一目标的最优解下进行全过程系统的能量集成，最后求得考虑能量集成豹优化的用水网络结构。该方法不仅可以应用于单杂质系统，也可以应用于多杂质系统；且能量集成不局限于水网络内，可以在整个过程系统中进行，使能量的综合利用更加合理。采用文献上的实例进行了验证。(2)以上用

4、水与用能分步优化的设计方法，通常不能保证实现真正意义上的用水与用能同时最小化。数学规划因具有同步优化和同时处理多目标权衡的优点成为同步设计的有效方法。由于工业生产中水网络和能量网络之间存在着交互性，且考虑能量集成的水网络设计数学规模较大，因此水网络设计中用水与用能同时最小化成为研究的难点和热点。本文在以上分步优化方法的基础上，利用数学规划，以系统用水与用能的总费用为目标函数，将多目标优化问题转化为单目标优化问题，利用进化算法一模拟退火和遗传算法的混合算法在较大的一个范围内搜索，实现用水与用能的同步优化设计。该方法同样可以用于多杂质

5、系统，也是该方法的特点之一，且能量集成可以在全过程系统内进行，与分步设计法的优化结果比摘要较说明同步优化设计法是更为准确和有效的。(3)为了求解用水网络优化设计所形成的非凸NLP问题或混合整数NLP问题，本文开发了自适应模拟退火遗传算法，为了提高运算速率，减小运算规模，在多杂质水网络设计这一问题上，对该算法的评价函数进行了改进，即在保证准确的基础上尽量减少变量的维数。它克服了确定性算法由于数值奇异找不到可行解而收敛困难或容易陷入局部最优的局限性，自适应调整步长和温降的策略提高了算法的运算速度和稳定性，并且遗传算法的加入弥补了其内层

6、由于具有历史遗忘性难以实现全局优化的不足。经过对非凸NLP问题的测试，表明该算法在收敛速度、以更大概率获得全局最优解方面具有良好的性能。该算法与用于能量集成的遗传模拟退火算法的结合应用，使过程工业用水与用能实现同步优化设计成为可能。(4)在水网络设计中考虑能量集成的基础上，对现有水网络进行了柔性分析；或者在水网络的设计中考虑柔性设计，以保证在水网络操作参数发生变化时，水网络结构具有一定的稳定性，使水网络的设计更接近实际过程工业的需要。关键词：用水：用能；最小化：同步设计：自适应模拟退火遗传算法：柔性分析与设计些!坐篁!．ABSTR

7、ACTEffectiveutilizationofwaterandenergyisthekeyfactorofsustmnabledevelopmentinprocessindustries，itisalsoallimportantscienceandtechnologyproblemneededtObesolvedinsystemsengineeringacademicresearch．Nowenergyintegrationtechnologyismoremature，andhasbeenappliedinprocessind

8、ustrieswidely．Massintegrationtechnologyrisesjustrecently,andhassomeimprovementsintheory．Waternetworkisakindofspecialmassexch