面向可持续工业过程的数据驱动两阶段随机优化框架：耦合经济-环境-能源系统的大规模生产决策研究

《Engineering Applications of Artificial Intelligence》：Large-scale stochastic production decision-making for coupled economy-environment-energy systems in sustainable industrial processes under uncertainty: A data-driven two-stage multi-objective optimization framework

本文提出一种数据驱动的两阶段随机优化框架，通过机器学习辅助的经济-环境-能源（3E）耦合评估方法，解决复杂工业过程在碳税不确定性下的低碳生产决策难题。该框架结合生命周期评估（LCA）与动态排放因子校准，显著提升碳排放评估精度与方案灵活性，为工业过程可持续发展提供创新解决方案。

　　

章节亮点

工业过程描述

通常，大型炼化一体化（IRP）基地指年原油加工能力达800-1500万吨的生产设施。这些基地包含超过25套炼油与化工生产装置，高效生产柴油、汽油、液化石油气（LPG）等石油产品，以及乙烯、苯、聚乙烯等关键化学品。由于装置众多且流程复杂...

数据驱动的经济-环境-能源耦合评估模型

本节开发了IRP过程的数据驱动型3E耦合评估模型。如图2所示，该框架包含三个子模块：基于生命周期评估（LCA）的经济评估模块通过捕捉原料获取、加工和产品分销的全周期成本来量化经济足迹；基于LCA的数据驱动环境评估模块借助机器学习动态校准排放因子，实现碳足迹精准追踪；能源评估模块则整合能耗监测与效率分析，构建三维耦合评估体系。

碳税不确定性下的数据驱动两阶段随机优化框架

在大型IRP过程中，生产路径复杂性、物料流多样性及碳排放特征差异为传统优化方法带来挑战。碳税不确定性进一步影响不同生产路径的经济性与排放性能。本研究建立了一种能动态响应政策波动的优化框架：第一阶段通过确定性多目标优化生成基准方案；第二阶段利用数据驱动技术智能识别碳税情景及其概率分布，通过随机规划实现生产结构的动态调整，宛如为生产线安装了"政策感应器"。

案例描述

本案例选取2024年3月某IRP基地实际生产数据，基于图1所示生产序列开展月度分析。主要物料流输入输出（附录A）与能源消耗数据（附录B）均采用现场采集值，能源载体的标准煤换算系数详见附录B。

结论

本研究提出的两阶段随机优化框架通过机器学习增强的3E评估模型与碳税不确定性分析，显著提升碳足迹追踪精度与决策适应性。实际案例表明该方法可降低生产成本8.5%，提升排放评估精度7%，为不确定环境下工业过程资源高效利用提供新范式。