基于CFD与遗传算法的螺旋流逆变器几何优化提升生物柴油生产效率研究

为解决生物柴油生产效率优化难题，研究人员通过计算流体力学(CFD)模拟9种螺旋流逆变器(CFIs)构型，结合遗传算法(GA)开展多目标几何优化。研究建立了基于长径比、雷诺数(Re)和90°弯头数的摩擦因子与油转化率预测模型，揭示了流体动力学特性与反应效率的平衡机制，为生物柴油工业化生产提供了创新设计范式。

　　

这项突破性研究通过计算流体力学(Computational Fluid Dynamics, CFD)对九种不同几何结构的螺旋流逆变器(Coiled Flow Inverters, CFIs)进行精细化模拟，巧妙结合遗传算法(Genetic Algorithm, GA)实现多目标优化。研究团队不仅获取了关键的流体动力学参数和摩擦因子数据，更创新性地从文献中提取生物柴油油转化率指标，构建了CFD-GA协同优化框架。

研究首次提出两个具有工程指导价值的关联式：其一是基于线圈长径比(L/D)、雷诺数(Re_D)和90°弯头数(N)的摩擦因子预测模型；其二是油转化率计算模型。通过Pareto最优解分析，成功实现了反应效率与压降损失的最佳平衡，特别揭示了提高油转化率与系统压力升高之间的非线性关系。

该工作深度解析了CFIs中二次流、迪恩涡(Dean vortices)等复杂流态对传质-反应耦合过程的影响机制，为生物柴油连续化生产装置的智能设计提供了新范式。研究采用的CFD-GA跨学科方法，显著提升了传统试错法在化工设备优化中的局限性，相关成果对可再生能源装备的微型化、高效化发展具有重要启示。