综述：微生物电合成将CO2转化为多种碳产物的代谢途径、关键因素及可持续前景

这篇综述创新性地提出MIRA（多目标集成资源分配）智能决策框架，通过结合深度学习与热力学过程建模（HTC/SCWG），采用粒子群优化（PSO）算法实现有机废物（MSW/OHWD/AGR）的碳-能协同转化，为湿垃圾水热炭化（HTC）与超临界水气化（SCWG）集成系统提供了兼顾CO2减排与经济收益的优化方案。

　　

智能决策框架MIRA在废物能源化中的突破性应用

引言

湿垃圾（如市政固体废物MSW、农业残渣AGR和有机危险废物消化液OHWD）的水热炭化（HTC）技术因其免干燥、高碳转化率的特点成为循环经济的关键路径。然而，工业部署面临过程变量复杂（温度、停留时间、灰分含量）与多目标冲突（炭产率vs能源回收）的挑战。本研究开发的MIRA框架通过融合人工神经网络（ANN）、Aspen Plus热力学模拟和粒子群优化（PSO），首次实现了从预测到决策的全链条优化。

方法论创新

MIRA的核心是三层架构：

1. 1.

   数据驱动的HTC预测模型：基于243组实验数据构建的ANN模型，可预测炭产率、元素组成（C/H/O/N/S）和热值（HHV），R²达0.93。

2. 2.

   热力学过程模拟：在Aspen Plus中集成HTC反应器、超临界水气化（SCWG）和联合循环发电，严格遵循质量-能量守恒。

3. 3.

   多目标优化引擎：PSO算法动态调整三个关键变量——工艺选择（直接焚烧或HTC）、HTC温度（150-500°C）和炭分流比（0.1-0.5），平衡CO₂排放与收益。

关键发现

1. 1.

   原料特性决定转化效率：

   • •

     灰分与炭产率呈正相关（+0.31），但显著降低热值（-0.70）；

   • •

     AGR因高挥发分（70.2%）和低碳含量（44.1%）成为最优原料，每吨湿基可产生3.15 MWh电能；

   • •

     MSW的高灰分（55.5%）导致能量回收率降低40%。

2. 2.

   温度的双刃剑效应：

   • •

     低温区（150-300°C）利于炭产率，但高温（>300°C）促进液相有机物生成，通过SCWG产生H₂/CH₄提升收益；

   • •

     平衡方案选择202°C（AGR）和150°C（MSW/OHWD），而收益优先方案则倾向240°C。

3. 3.

   炭分流策略的环保-经济博弈：

   • •

     CO₂优先方案将50%炭用于封存，减排达1.294 kg/kg（AGR）；

   • •

     收益优先方案仅保留10%炭，通过发电使收入提升至0.274美元/kg（AGR）。

技术边界与拓展性

MIRA的创新在于突破传统黑箱模型局限：

• •

  ANN预测与Aspen物性数据库结合，确保高温区（>380°C）预测的物理合理性；

• •

  能量计价法（0.004285 USD/MJ）动态评估炭品质差异；

• •

  计算效率上，单次模拟仅需10秒，PSO在20次迭代内收敛。

未来展望

当前框架可扩展至热解/气化技术，并整合物流优化模块。开源平台（如DWSIM）的适配将加速其在全球废物管理系统的应用，尤其适用于东南亚等高湿度废物密集区。这一突破为《巴黎协定》下的碳中和目标提供了可量化的工程解决方案。