基于生态位增强元启发式算法的液化天然气多解优化：提升能效与经济性的创新路径

为解决LNG液化过程中传统单解优化方法忽略多模态解空间的问题，Mohamed Hamdy团队首次将生态位增强元启发式算法（niching-enhanced meta-heuristics）应用于双效单混合制冷剂（DSMR）工艺优化。研究提出Quantity-Quality评估方法，验证了15/17多解算法优于传统遗传算法（GA），实现能耗降低3%、火用效率提升37.73%及资本成本最高降5.22%，为工程决策提供多解选择。成果发表于《Engineering Applications of Artificial Intelligence》，代码开源。

　　

全球能源需求激增与碳中和目标下，液化天然气（LNG）作为过渡能源的地位日益凸显，但其液化过程能耗占项目总成本的42%，成为行业痛点。传统优化方法如遗传算法（GA）和序列二次规划（SQP）虽广泛应用，却仅能提供单一最优解，忽视了多模态解空间中大量经济可行的替代方案。这一局限使得工程师在应对设备约束或突发工况时缺乏灵活选择，制约了LNG工厂的能效提升与成本控制。

针对这一挑战，Sultan Qaboos University与Qatar University的研究团队创新性地将生态位技术（niching techniques）融入元启发式算法，首次实现LNG工艺的多解全局优化。研究以双效单混合制冷剂（DSMR）工艺为案例，通过17种生态位增强算法变体（如crowding DE、species-based PSO）挖掘解空间，结合Aspen HYSYS?模拟与Quantity-Quality评估体系，系统比较了多解与单解算法的性能差异。关键技术包括：1）基于Python重构的生态位算法库（含GA/DE/PSO变体）；2）火用经济分析（exergo-economic analysis）框架；3）并行计算接口实现Aspen-MATLAB协同优化。

结果与讨论

1. 算法性能对比：15种多解算法超越传统GA，其中crowding DE实现3%能耗降低；所有生态位算法均能稳定发现更多高质量解（HQFSs），验证DSMR工艺的多模态特性。
2. 火用效率提升：最优解较基准案例火用效率提升37.73%，主要源于压缩机可避免火用损（avoidable exergy destruction）的降低。
3. 经济性验证：资本成本降幅0.27%-5.22%，运营成本降0.24%-3.1%，证实多解方案兼具工程可行性与经济优势。

结论与意义
该研究突破LNG优化领域单解思维的局限，通过生态位技术首次实现多解协同优化，为决策者提供"一题多解"的弹性方案。火用经济分析揭示压缩机为能效改进关键靶点，而算法开源（GitHub/M-Hamdy-M）推动行业应用。未来可扩展至多目标优化与动态工况研究，为LNG工厂的低碳转型提供新范式。论文以方法论创新与工程实践的结合，被人工智能工程领域顶刊《Engineering Applications of Artificial Intelligence》收录。