丙酮回收间歇精馏工艺的经济与环境多目标优化研究：从单目标到多目标策略的比较分析

本综述系统探讨了采用间歇精馏（BD）技术从含丙酮废水溶剂中回收目标产物的工艺优化策略，通过引入分步前馏分切割与循环操作（Base case），结合敏感性分析、单目标优化（SOO，Box-complex法）与多目标优化（MOO，NSGA-II算法），显著提升了过程的经济性（Profit, P）与环境可持续性（如CO2,s、PEIs等指标），为化工分离过程的绿色设计提供了量化方法与决策支持。

　　

Phase equilibrium conditions

从含有微量二氯甲烷（DCM, A）和甲基叔丁基醚（MTBE, B）污染物的水性废溶剂混合物中，需通过间歇精馏（BD）回收丙酮（C）。进料组成为：1质量% A、1% B、49% C和49%水（D）。丙酮产品的纯度要求为：≤0.1质量% A、≤0.1% B 且 ≤0.25% D。

表1显示了纯组分和共沸物的实测沸点，以及按沸点升序排列的共沸组成。

Process description

C的回收在一个具有25块理论塔板（不包括再沸器和冷凝器）的常压间歇精馏柱中进行。塔压降为0.25 bar。冷凝器持液量为45 dm3，塔板持液量为5 dm3/板。进料量为20 m3（17,785.9 kg）。再沸器恒定热负荷为Q_r = 1800 MJ/h，由低压（4 bar）加热蒸汽提供。工艺步骤包括：

1. 1.
   A和大部分B在前馏分中移除；

Single-objective optimisation

采用Box-complex方法（比广泛使用的遗传算法更快）求解两个单目标优化问题。该算法通过在优化变量范围内随机生成k ≥ n + 1个点（n为变量数）启动，评估各点的目标函数值，将最差点以因子α通过其余点的质心进行反射，生成新点。

Results

本节展示了针对该间歇精馏工艺进行的敏感性分析、SOO和MOO的研究结果。详细评估了操作参数对经济与环境绩效指标（如P和CO₂）的影响，旨在识别其间的权衡关系，并与先前研究结果进行对比。

Conclusion

对从含二氯甲烷（A）和甲基叔丁基醚（B）污染物的水性废溶剂中回收丙酮（C）的过程进行了模拟与优化。该间歇精馏主要步骤包括：移除A和B（前馏分）、生产C（主馏分）、残液纯化及减少C损失（后馏分）。Hegely等人[8]此前已从经济与环境角度研究了该工艺（未优化），采用分步前馏分策略……