通过人工智能优化热回收技术，减少水热液化过程中的碳足迹

《Results in Engineering》：Reducing carbon footprint in hydrothermal liquefaction through AI-optimized thermal recovery

本研究通过Aspen Plus模拟和基因算法优化，提出了一种增强的热集成策略，在微藻水热液化过程中实现能量效率提升（从54%增至56%）和CO?当量排放降低（从0.54降至0.43 kg/kg油），并揭示了生物柴油产率与原料浓度对系统性能的关键影响。

　　微藻的水热液化（Hydrothermal Liquefaction, HTL）技术被认为是生产生物原油的一种有前景的方法，然而，其高能耗仍然是制约该技术广泛应用的关键问题之一。本研究通过开发和优化一种增强的热集成策略，结合Aspen Plus?软件与遗传算法（Genetic Algorithm, GA），探索如何在不牺牲效率的前提下降低HTL过程的能耗和碳排放。通过引入蒸发步骤以及额外的热交换器，该策略旨在提高微藻浆料的浓度，并从反应器出口的废热中回收能量，从而提升整体系统的可持续性。研究结果显示，优化后的热集成策略在提高能源效率的同时，显著降低了碳排放，这为未来工业规模的微藻生物燃料生产提供了新的思路。

微藻作为一种具有高生物量产出能力的生物质资源，具备多种优势，例如可以在非耕地环境中生长、具有较高的生物燃料转化潜力，以及能够用于废水处理等。然而，由于微藻本身含有大量水分（约80%），在HTL过程中需要消耗大量能量用于泵送和加热。为了减少这部分能量消耗，研究者提出在HTL前通过蒸发手段提高微藻浆料的固体含量。尽管这种方法可以减少后续操作中的能耗，但蒸发过程本身也需要额外的能源输入，因此需要全面评估其对整体系统能耗和环境影响的综合影响。研究中通过引入新的热交换器HX-50和闪蒸分离器，尝试在反应器前实现部分水分的去除，并利用回收的热量进行预热，从而在提升微藻浆料浓度的同时，减少整体能耗。

在优化过程中，研究团队采用遗传算法进行多目标优化，旨在同时提高能源效率并降低CO?等效（CO?e）排放。优化的关键变量包括泵的出口压力和热交换器的温度。通过调整这些参数，团队发现降低泵的出口压力可以有效减少电能消耗，同时将压力提升的任务转移到后续的加热单元，以利用自然气体的热能而非高能耗的电能。优化后的系统不仅在能耗方面表现出色，还显著降低了CO?e排放，使得单位生物原油的碳排放量减少了20%。这些结果表明，通过合理的热集成设计和参数优化，HTL技术可以在提高效率的同时，减少对环境的影响，从而推动其在生物燃料生产中的应用。

此外，研究团队还进行了敏感性分析，以评估关键过程参数对HTL效率和碳排放的影响。分析结果显示，生物原油的产量和微藻原料的浓度是影响整体性能的最主要因素。提高生物原油的产量可以显著改善能源效率，而增加原料浓度则有助于提升系统的整体性能。这些参数的变化对系统的影响远大于其他次要因素，如废热回收效率或反应器的热输入。因此，未来的优化工作应重点聚焦于如何提升生物原油的产量以及提高原料的浓度，以实现更高效的HTL过程。

然而，尽管在实验室和模拟研究中取得了显著成果，将这些优化策略应用于实际工业生产仍面临诸多挑战。首先，设备的结垢问题是一个重要的技术障碍。微藻浆料中含有大量固体和溶解有机物，容易在热交换器表面沉积，影响传热效率并增加维护成本。为解决这一问题，可以采用高湍流设计的热交换器，或者引入定期的化学或机械清洗方案。其次，材料的耐腐蚀性也是关键因素。由于HTL过程涉及高温高压，且废水中可能含有有机酸等腐蚀性物质，因此反应器及配套管道需要使用耐腐蚀材料，这将直接影响系统的经济性。目前的研究主要关注于能量和碳排放的优化，而未充分考虑这些技术经济因素，因此未来的工作应将这些方面纳入考量，以提供更全面的评估。

总体而言，本研究通过热集成策略和遗传算法优化，为微藻生物燃料的生产提供了一种可行且低碳的路径。优化后的系统在提高能源效率的同时，显著降低了碳排放，这不仅有助于实现可持续的能源转型，也为未来的大规模应用提供了理论支持。研究结果表明，通过合理设计热回收系统和优化关键操作参数，可以有效提升HTL过程的经济性和环境友好性。此外，敏感性分析揭示了生物原油产量和原料浓度对系统性能的关键影响，为后续研究提供了明确的方向。随着技术的不断进步和对热集成策略的深入研究，HTL有望成为一种高效、环保的生物燃料生产方式，为减少对化石燃料的依赖和实现碳中和目标提供重要的技术支持。