智能工厂级决策支持框架优化水热炭化与能源回收：实现废弃物高值化利用的多目标集成资源分配

推荐：本研究针对湿废弃物转化过程中复杂的环境经济权衡问题，开发了集成深度学习与热力学模拟的MIRA框架。通过耦合人工神经网络(ANN)与Aspen Plus流程模拟，结合粒子群优化(PSO)算法，实现了有机生活垃圾消化残渣(OHWD)、农业废弃物(AGR)和城市固体废弃物(MSW)在CO2减排与收益最大化目标下的水热炭化(HTC)工艺优化，为循环经济提供了可扩展的决策工具。

　　

在全球推进碳中和的背景下，如何高效转化有机废弃物成为实现循环经济的关键挑战。传统焚烧处理面临高水分废弃物能效低下、碳排放不可控等问题，而新兴的水热炭化(Hydrothermal Carbonization, HTC)技术虽能直接处理湿废弃物，却因复杂的工艺参数交互作用难以实现最优调控。更棘手的是，决策者常陷入"高炭产率vs高能源回收"、"低碳排放vs高经济效益"的多目标矛盾中。现有研究多采用单一目标的机器学习或简化模型，既无法保证质量能量守恒，也难以捕捉非线性工艺行为。

针对这些瓶颈，Mahidol大学的Prathana Nimmanterdwong团队在《Fuel Processing Technology》发表研究，提出革命性的MIRA(Multi-objective Integrated Resource Allocation)框架。该研究创新性地将深度学习预测能力与热力学模拟的物理约束相结合，通过粒子群优化算法动态平衡环境与经济目标，为废弃物转化提供了智能决策方案。

研究采用三项关键技术：首先构建基于243组实验数据的HTC人工神经网络模型，可预测不同温度(150-500°C)下的炭产率与元素组成；其次开发包含直接焚烧与HTC-超临界水气化(SCWG)双路线的Aspen Plus全厂模拟，确保质量能量守恒；最后运用改进的粒子群优化算法，同步优化工艺选择、HTC温度与炭分流比例三组决策变量。

【HTC和SCWG模型验证】

通过实验数据验证显示，ANN模型对炭特性的预测R²达0.93，SCWG过程的气相组成预测误差<5%。热力学模拟准确再现了HTC液相产物中乙酸、糠醛等有机物的分布规律，证实了模型的可靠性。

【原料特性对炭性质的影响】

皮尔逊相关性分析揭示：原料灰分与炭产率呈正相关(+0.31)，但与无灰基产率强负相关(-0.58)。农业废弃物(AGR)因高挥发分(70.2%)和低灰分(16%)表现最优，其炭热值达20MJ/kg；而城市垃圾(MSW)受55.5%高灰分制约，炭能量密度降低40%。

【优化变量对系统性能的影响】

表面响应分析表明：在150-300°C区间，升高温度可提升炭能量产率，但超过300°C后因液化反应主导导致固体产率骤降。优化结果显示，AGR在242°C和10%炭分流比例下实现最大收益(0.274美元/kg)，发电量达3.146kWh/kg；而CO₂优先方案选择202°C和50%分流，使碳排放降低20%。

该研究突破性地证明：HTC路径在各类情境下均优于直接焚烧。通过机理建模与数据驱动的有机融合，MIRA框架首次实现了废弃物转化系统的多目标协同优化。特别值得注意的是，高温操作虽降低炭产率，但通过液相有机物在SCWG单元的二次转化，可额外获得13%的能源收益，这一发现为过程集成提供了新思路。研究建立的0.004285美元/MJ的炭定价模型，也为生物炭商业化提供了量化工具。

未来通过对接DWSIM等开源平台，该框架可扩展至热解、气化等热化学过程，其10秒/次的快速模拟性能更具备工业部署潜力。这项来自泰国研究团队的成果，为发展中国家高湿度废弃物的低碳处理提供了量身定制的解决方案，标志着废弃物资源化从经验驱动迈向智能决策的新阶段。