通过利用烟气废热回收与二氧化碳捕集实现的生态工程化多产品可持续能源系统：集成 6E 分析与卷积神经网络辅助的多目标蛾焰优化

《Energy》：Eco-engineered multi-product sustainable energy system by utilization waste-heat recovery from flue-gas and CO 2 capture: Integrated 6E analysis and convolutional neural network assisted multi-objective moth-flame optimization

　　

•提出一种利用烟气作为能源的生态工程设计多产品系统•利用CO?化学吸收法有效从烟气中回收CO?•应用基于能量/?/能值的评价过程•实现34.02%的效率，TUCP为6.76美元/GJ，SI为1.516•神经网络辅助优化，实现11.2%的提升

引言

尽管能源消耗对于提高生活水平、促进经济增长和推动工业扩张至关重要，但持续依赖传统化石燃料会加剧环境恶化、加速全球变暖，并增加与气候变化对能源基础设施影响相关的系统性脆弱性[1]、[2]。根据2015年IPCC报告[3]，燃煤电厂是全球温室气体排放的主要来源，对大气中47%的人为CO?排放量做出了重大贡献。为了应对这些相互关联的问题，需要采取创新方法，同时促进资源效率、环境管理和能源安全目标。因此，现代能源系统必须使用清洁燃料、低排放转换技术以及积极的燃料消耗削减、废热回收和先进的CO?捕获/利用/储存解决方案[3]、[4]。在这方面，MPS（多产品系统）拓扑结构已成为一种特别有前景的方法，它提供了一个综合框架，通过协同耦合能耗密集子系统来共同生产电力、热服务、燃料和其他重要产品[4]。MPS架构通过利用生态友好的副产品能源并促进相互连接模块之间的深度热力学协同作用，为高效运行、减少排放和强大的环境绩效提供了一条可行路径[5]、[6]。近期研究进一步表明，综合能源系统可以同时解决能源回收、环境绩效、资源利用和智能系统优化问题。例如，一项基于厌氧消化的最新联合发电系统将电力生产、淡水生产和热转换结合在一起，同时采用基于回归的机器学习来预测系统性能并支持多目标优化[7]、[8]。这些方法凸显了将综合热力学配置与数据驱动方法相结合在改进多产品能源系统评估和优化中的日益增长的重要性。

烟气通常是许多工业热力设备（如燃气轮机、锅炉、加热器或钢铁/水泥/玻璃窑）的燃烧后废气，是高、中和低品位热能的重要供应源，可以作为核心驱动源战略性地整合到MPS配置中[9]、[10]。由于其热物性，它是一种用于热能级联回收的极具价值的资源，包括高温（通常为200–600°C [11]）、取决于燃烧类型的高压，以及富含CO?、氮气和水蒸气的质量流量[12]。在现代MPS架构中，采用分层级联的热力学循环来系统地利用烟气中嵌入的温度梯度，以最大化资源利用并最小化?退化[13]。对于高温烟气，CO?卓越的热物性（高密度、近等温压缩特性和优越的传热特性）允许紧凑型透平机械和基于CO?的超临界回收循环的无缝集成，用于脱碳和碳封闭运行[14]、[15]。当烟气温度略微降至中等范围时，其剩余焓非常适合驱动复杂的基于Kalina的装置[16]（以水-氨为工质）和基于朗肯的模块[17]、[18]（以蒸汽/有机物为工质），将中等品位热转化为热电联产应用所需的额外电力、工艺热或热水流。在MPS的最终阶段，通过利用制冷[19]和热驱动淡化[20]来回收烟气在热光谱最低端的残余能量，可以将烟气流的产出性扩展到冷却、淡水资源生成和其他辅助服务，而这些残余能量在传统工厂中通常被当作废物忽视。在从烟气中提取功和热能之后，将富含CO?的烟气转化为有用产品而不是排放到大气中的一种复杂方法是碳捕获/储存/利用[21]。残余的CO?可以被分离并输入下游利用单元，如甲烷化、甲醇合成或矿化过程[22]。近期研究探索了CO?在热化学转化中的利用，特别是CO?辅助气化以生产富H?合成气。一项最新的综合系统应用机器学习模型和双目标优化来提高冷气体效率和H?/CO比率，突显了在综合MPS配置中结合CO?利用、合成气生产和数据驱动优化的潜力[8]。

关于烟气热量的利用和回收以实现有益的共同生产，该领域出现了两条主要研究路线。研究最为广泛的方法集中在开发中的MPS上，其中燃气轮机首先产生高温/?烟气，随后作为几个下游子系统的热驱动力。例如，Liang等人[23]创建了一个将天然气涡轮与冷热电模块、淡化和双温度有机物朗肯单元连接起来的MPS，实现了42.95%的?效率。Kelem和Yilmaz[24]提出了另一种甲烷燃料MPS构想，将燃气轮机与基于蒸汽的朗肯单元、基于CO?的超临界部分、淡化、电解和水加热子系统结合起来。为了改进高品位烟气能量的利用，Tan等人[25]提出了一种环保MPS，利用燃气轮机的废热用于氨/有机物朗肯单元、基于CO?的超临界单元和电解槽。该系统的总效率和?效率分别为68.73%和32.03。此外，Yan等人[26]建议了另一种天然气燃料装置，包括燃气轮机输出与冷水器、淡化和氢/甲醇合成过程。Haghghi等人[27]提出了一种基于氧燃料的MPS架构，专门用于深层多级热回收，这是一种热力学更密集的方法。他们将基于蒸汽的朗肯循环用于中品位热转换，并结合冷水器和淡化单元，利用甲烷燃料燃气轮机的残余低品位能量。Chen等人[28]提出了一种MPS结构，战略性地将燃气轮机与有机朗肯和高温燃料电池模块结合起来，以促进级联废热利用和加强热自平衡。此外，当前研究已将智能能源管理纳入灵活的多元发电系统。一个智能医院能源系统集成了废热气化、固体氧化物燃料电池、压缩空气储能、燃气轮机和废热回收，使用回归分析和多准则决策来确定合适的运行场景[29]。这些发现凸显了将能源管理和数据驱动方法与废物衍生能源系统相结合，以提高灵活性、可靠性和运行条件优化的潜力。

第二条研究路线直接关注使用烟气（来自冶金、石化或工业部门的燃料气流）作为主要能源，而不需要专门的燃气轮机。这些项目的重点是直接热化学集成，利用部门特定烟气的天然能量内容来驱动多元发电平台。例如，Pang等人[30]旨在通过高效MPS实现可持续生产，将烟气驱动的子系统（液化天然气再气化、Kalina装置、淡化和供暖/制冷模块）与地热单元和电解连接起来。该配置的总性能在能量和?效率方面分别为64.82%和88.57%，与生物质基系统相比，CO?排放量显著降低至0.211 kg/kWh。Yosaf和Ozcan[31]研究了低温烟气驱动的基于吸收的发电单元与电解槽的耦合，利用小型燃煤电厂的废热产生更多电力并生产氢气/氧气。在最高循环温度140°C时，系统的能量和?效率分别为5.9%和17.8%。Oymak和Yilmaz[32]考察了使用工厂烟气232°C废热回收策略的MPS可行性性能。该系统结合了异丁烷朗肯单元、基于氨-水的吸收制冷、电解和太阳能电站。在特定条件下，MPS的能量和?效率分别为38.83%和16.50%，表明其系统相对提高了工业效率并有助于实现净零目标。此外，近期的生物质和废物基系统将气化与先进的发电循环和废热回收整合在一起，以生产富H?合成气和多种能源产品。一个桉树气化系统结合了生物质气化器与超临界CO?布雷顿循环和有机朗肯循环（ORC），同时应用热力学、?经济学、环境和基于回归的机器学习分析进行多目标优化[33]。

文献调查发现了先前研究中的一些显著缺陷。只有少数研究考察了直接将石化或工业运行产生的烟气用作主要高品位能源源。大多数研究专注于燃料燃烧MPS配置，特别是天然气和生物质，以及随后利用其烟气进行有限的共同生产路径。此外，尽管碳捕获技术对于改善烟气质量、促进下游利用路径和支持脱碳目标至关重要，但这些技术很少被整合为功能单元。在性能评估方面，先前研究通常依赖于简单的基于能量的评估，很少使用复杂的基于?的、基于能值的经济/环境影响评估，这些评估可能提供更深刻的可持续性见解。此外，确定最佳运行框架——这对实现平衡的能源、经济和环境绩效至关重要——受到的关注很少。事实上，这些研究未能使用严格的决策技术或现代多目标优化来确定最佳MPS配置。尽管近期研究已开始通过基于回归的机器学习、多目标优化、智能能源管理和CO?利用来解决这些限制，但这些方法通常仅在生物质基、废物基或其他专用能源转换配置中得到验证。相比之下，直接工业烟气利用、级联热能回收、CO?捕获与利用、多产品生产以及数据驱动多目标优化的同时集成仍然研究不足。特别是，需要一个综合框架，该框架在识别相互连接子系统之间最佳运行条件的同时，考虑回收能量的热力学品质以及资源利用和环境绩效。

本研究提出了一种生态工程设计的MPS过程，以水泥窑释放的燃烧后烟气流作为主要热能资源。为了从高至中品位排气烟气中提取能量潜力，其中一小部分用于基于朗肯的模块，而大部分气体则路由至基于Kalina的装置以优化能源回收。该系统战略性地使用两种不同的基于朗肯的模块，包括OOPC（双有机朗肯动力循环）和SPC（基于蒸汽的动力循环），用于共同生产电力和热水。另一方面，将基于Kalina的装置作为WAPC（水-氨基动力循环）的使用，由于对各种热源优越的热力学适应性，允许提高电力生产和热水产出。为了确保在整个温度范围内完全热利用，烟气级联的低温尾部被送至WDU（水淡化单元）进行淡水共同生产。在过程中整合CO?捕获单元（CCU），允许在不需大量外部基础设施的情况下顺利回收CO?，这是所建议MPS最重要的创新之一。水泥窑释放的烟气特别适合基于吸收（化学）的CCU，因为它天然富含高浓度CO?和适当的温度范围。通过结合?和能值方法，本研究超越了传统能量分析，从评估角度使同时测量多循环系统中的不可逆性、资源品质退化以及环境负荷波动成为可能。此外，在各种操作场景中使用了数据驱动优化框架，利用先进的机器学习辅助元启发式算法来找到全局最优配置，识别最重要的热力学和经济参数，并系统地探索设计空间。

片段小节

系统描述

图1描绘了建议的配置架构，旨在提高从烟气流中提取的整体能量。OOPC子系统使用来自水泥窑烟气的高品位热能，通过两级换热器（E-200和E-202）。在该单元中，P-200和P-201泵将工作流体（辛烷）加压，利用E-200和E-202提供的回收热进行蒸发。回收的热能由……转化为电能

建议的方法论

建议的方法由三个步骤组成（见图2）：系统模拟、性能评估和多目标优化。首先，整个MPS在Aspen中建模，使用稳态热力学假设，以实现精确的质量、能量和?流量。然后，使用这些数据计算作为评估系统行为基础的基于能量/?/能值的效率、经济指标和环境影响。最后，竞争性的目标是通过……

能量与?

使用能量和?平衡的基本控制方程来热力学地评估建议的安排。能量分析通过量化各组件间的质量/能量守恒来确保所有流量遵守热力学第一定律。

以下为控制体积的一般能量平衡方程[51]、[52]：其中，$\dot{Q}$ 和 $\dot{W}_{gen}$ 分别表示热传递速率和功率产生速率，而 $\dot{m}_{in}$ 和 $\dot{m}_{out}$ 则表示质量流量。$\eta_{gen}$ 参数指的是……

**系统验证**

为保证所提出的多产品系统（MPS）的可靠性，其主要子系统——有机朗肯循环发电系统（OOPC）、水-氨功率循环系统（WAPC）、水驱动吸收式制冷系统（WDU）和压缩冷却单元（CCU）——均进行了系统验证。通过将预期结果与文献中权威参考数据进行直接比较，图4(a)–(c)和表10展示了OOPC[81]、WAPC[82]、WDU[83]、[84]和CCU[85]子系统的验证结果。这些数据的高度吻合和低变异证实了所建立的子系统模型能够准确表征……

**结论**

本研究提出了一种环保的多产品系统，以水泥窑后燃烧烟道气为主要热源。为有效利用高、中、低品位热能，实现电力、热水和淡水的联合生产，该系统采用了一种结合基于朗肯循环与基于柯林纳循环模块的级联热回收策略。在该配置中，两阶段有机朗肯循环和水-氨柯林纳单元……

**作者贡献声明**

Yin Zhang：撰写初稿、可视化、验证、软件、方法论、形式分析、数据管理。Xiangqing Yang：撰写审核与编辑、监督、项目管理、方法论、形式分析、概念设计。

**利益冲突声明**

? 作者声明不存在已知的可能影响本文所报告工作的竞争性经济利益或个人关系。

XiangQing Yang | Yin Zhang