1、工業(yè)過(guò)程需要消耗大量的水和能量。隨著工業(yè)化進(jìn)展的日益加快，水資源短缺成為了當(dāng)前困擾人類的難題。能源是國(guó)民經(jīng)濟(jì)的命脈，我國(guó)對(duì)能源的需求量呈現(xiàn)逐年上升的趨勢(shì)，并成為全球第二大的能源消耗國(guó)。水和能量消耗同時(shí)會(huì)導(dǎo)致嚴(yán)重的環(huán)境問(wèn)題。龐大的水和能源消耗中有一部分是由于錯(cuò)誤的系統(tǒng)結(jié)構(gòu)，不合理的技術(shù)運(yùn)用，錯(cuò)誤的管理理念導(dǎo)致的。如何通過(guò)換熱網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)化（heat exchanger network synthesis-HENS）、用水網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)化（water

2、 networks synthesis-WNS）、水熱網(wǎng)絡(luò)集成優(yōu)化（heat-integrated water networks synthesis-HIWNS）達(dá)到節(jié)能、節(jié)水的目標(biāo)迫在眉睫。用水網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化的方法比較成熟，但評(píng)估用水網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化結(jié)果方面的研究稀少；換熱網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化和水熱集成優(yōu)化主要依賴于數(shù)學(xué)優(yōu)化法尤其是同步優(yōu)化法，傳統(tǒng)的混合整形模型（mixed integer nonlinear programming-MINLP）對(duì)初值的依賴性

3、強(qiáng)。本文的工作主要針對(duì)上述問(wèn)題展開。
　　首先，提出折點(diǎn)法（inflection point method–IPM）用于單一污染物的用水網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化。折點(diǎn)法是基于物料衡算得出的一組理論公式，用于計(jì)算用水網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化的目標(biāo)值：新鮮水的最低消耗量、再生水的最低消耗量、新鮮水和再生水用量之間的關(guān)系。通過(guò)上述目標(biāo)值進(jìn)而可以計(jì)算得到新鮮水用量和成本之間的多目標(biāo)優(yōu)化結(jié)果。由于折點(diǎn)法得到的是全局最優(yōu)解，可以用于評(píng)估夾點(diǎn)技術(shù)、數(shù)學(xué)優(yōu)化等方法優(yōu)化設(shè)計(jì)的結(jié)果

4、。
　　其次，建立非線性模型（nonlinear programming-NLP）用于換熱網(wǎng)絡(luò)的同步優(yōu)化。換熱網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化主要采用混合整形非線性模型?；?Yee和Grossmann（Comput. Chem. Eng.1990,14,1165-1184）建立的混合整形非線性模型，本文除去整型變量建立非線性換熱網(wǎng)絡(luò)模型。該模型引入非線性約束達(dá)到除去整形變量的目的。計(jì)算換熱面積所需的總傳熱溫差計(jì)算過(guò)程融合在目標(biāo)函數(shù)中，因此非線性模型不需

5、要傳熱溫差變量。變量個(gè)數(shù)和類型的減少，降低了求解過(guò)程的復(fù)雜性。應(yīng)用GAMS中的Branch-And-Reduce Optimization Navigator（BARON）求解器求解非線性換熱網(wǎng)絡(luò)模型，求解過(guò)程不需要進(jìn)行初值的選取。本文選取12個(gè)案例驗(yàn)證非線性換熱網(wǎng)絡(luò)模型，案例包含多種規(guī)模：流股數(shù)在4-39范圍內(nèi)，其中39個(gè)流股的案例是文獻(xiàn)所報(bào)道的最大案例。通過(guò)12個(gè)案例分析發(fā)現(xiàn)本文建立的非線性模型不僅可以應(yīng)用于中小型換熱網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化設(shè)計(jì)而

6、且可以準(zhǔn)確的求解大型換熱網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化設(shè)計(jì)問(wèn)題。
　　最后，以建立的非線性換熱網(wǎng)絡(luò)模型為基礎(chǔ)，建立非線性水熱集成優(yōu)化模型。水熱集成優(yōu)化過(guò)程需要應(yīng)用整形變量判斷流股的性質(zhì)-冷流股、熱流股，非線性水熱集成優(yōu)化模型采用非線性約束替代該過(guò)程中的整形變量。在非線性換熱網(wǎng)絡(luò)模型降低變量個(gè)數(shù)基礎(chǔ)上，非線性水熱集成優(yōu)化模型進(jìn)一步降低了水熱集成優(yōu)化模型的變量個(gè)數(shù)。變量個(gè)數(shù)的減少，降低了求解過(guò)程的復(fù)雜性。應(yīng)用 GAMS中的BARON求解器非線性水熱集成優(yōu)化