基于能量经济学和生命周期能量环境的机器学习方法（PESA-II）对生物质能转化为液化氢的工艺路线进行了优化，该工艺结合了厌氧消化、电化学和热能转换技术

《Biomass and Bioenergy》：Exergoeconomic- and life-cycle exergoenvironmental-based machine learning-PESA-II optimization of a Bioenergy-to-liquefied hydrogen route using anaerobic digestion, electrochemical, and thermal integration

　　•MSW厌氧消化与HSOFC相结合，以实现可持续能源回收。•废热和HSOFC电力支持海水淡化和氢气生产-液化。•一个4E框架评估了热力学、经济和环境性能。•基于人工神经网络（ANN）的PESA-II和TOPSIS算法实现了三重目标系统优化。•最优LH2产量（LH2R）、单位成本（UCOP）和特定环境影响（SEI）分别为822.1公斤/天、24.88美元/吉焦和8.41米珀特/吉焦。

引言
全球能源需求的最新变化以及对化石燃料枯竭、温室气体排放和环境退化的担忧，加速了向低碳和可持续能源项目的转变[1][2]。在可用的可再生能源中，生物质因其广泛的可用性、可再生性、可调度的特性以及同时解决能源生产和废物管理挑战的潜力而成为一种特别有吸引力的能源载体[3][4]。生物质不仅可以提供可控的能量生成，还能将有机废物转化为有价值的燃料和产品。特别是城市固体废物（MSW）含有相当大的可生物降解部分，可以通过适当的转化技术加以利用，而不是将其填埋，从而减轻相关的环境负担[5][6]。
厌氧消化（AD）是在无氧（O2）条件下将可生物降解的生物质和有机废物转化为富含甲烷（CH4）的生物气的一种成熟生化途径[7]。通过水解、酸生成、乙酸生成和甲烷生成，AD在回收能源的同时减少了可生物降解废物和与填埋相关的环境影响[8]。其适中的操作条件以及消化物的回收潜力进一步增强了其可持续性。对于城市固体废物（MSW），生物气的成分和产量取决于原料特性、挥发性固体含量、水分、有机负荷、停留时间和温度[9]。嗜热型AD具有有利的反应动力学和病原体减少效果。然而，生物气中的杂质和较低的CH4含量需要适当的下游处理或与高效的能源转换技术相结合[10]。
Naqi等人[11]开发了一个将生物质转化为液体的系统，该系统结合了AD、生物气升级、三重整和费托合成。针对每年处理90,000吨生物质的情景进行了技术经济建模。该系统生产了运输燃料，柴油的盈亏平衡成本为1.30美元/升（不含倾倒费用），而资本投资和原料成本对经济性能有显著影响。Cao等人[12]比较了基于生物质消化和气化的电力-氢气（H2）联产系统，这些系统结合了微型燃气轮机-吸收式动力循环和碱性电解槽。采用了热力学、经济和环境模型以及三重目标优化。基于消化的配置实现了更高的电力和H2产量，并且二氧化碳（CO2）排放量低于基于气化的方案。Liu等人[13]提出了一个三联产结构，使用布莱顿-卡利纳循环、多效海水淡化和由消化物衍生的生物质气体驱动的加热单元。通过多标准优化找到了最佳运行状态。该优化结构的能源效率达到45.51%，投资回收期为5.05年，显示出有希望的热力学和经济性能。Taramasso等人[14]研究了为产生生物甲烷的AD系统提供热能和电力的技术选项，考虑了有机废物、牲畜粪便和污泥。评估了热泵和光伏板在能源供应中的作用。热泵的投资回收期为1.5至5.4年，同时减少了47-83%的排放量。Aich等人[15]建立了一个由生物质驱动的多联产系统，结合了光伏辅助的质子交换膜电解槽（PEME）、超临界CO2循环、热电发电机、烟气冷凝和多效海水淡化。进行了热力学和环境评估以优化系统性能。优化后的配置实现了32.9%的能源效率，排放指数为75.5公斤/兆瓦时。Aravani和Papadakis[16]评估了位于希腊西部的一个集成了AD和热解的工厂，用于利用农产品和动物残余物。针对每年328,716吨的处理量进行了技术经济评估。该系统需要1,150万欧元的固定资本，每年创造了310万欧元的净利润，投资回收期为4.4年。Gasmi等人[17]研究了一种由生物气驱动的混合系统，结合了熔融碳酸盐燃料电池、Graz循环和带有内部CO2回收的甲醇-CH4合成。该系统实现了54.82%的能源效率，净功率为10.773兆瓦，产品成本在131.14至193.89美元/吉焦之间，与传统的生物气系统相比，CO2排放量减少了80%以上。
质子传导固体氧化物燃料电池（HSOFC）由于其燃料灵活性、高电能效率和通过有效回收废热实现联产的能力而成为有前景的能源转换技术[18]。在HSOFC中，H2离子（质子）通过质子传导电解质迁移，使得富含H2的燃料在阴极侧转化为电能并产生水[19]。Ma等人[20]提出了一个生物质气化-SOFC系统，用于生物乙醇的生产，并实现了能量的级联利用。进行了参数化、灵敏度和基于TOPSIS的多目标优化。优化后的配置达到了55%的能源效率，最低年成本和总产品价格分别为1,990万欧元和6,450万欧元，展示了改进的能量利用和经济可行性。Cao等人[21]研究了结合太阳能驱动的H2生产的生物质气化-SOFC系统，采用了两种H2注入方式。阳极H2注入方式的表现优于后燃器注入方式，实现了24.85%的能源效率、0.257公斤/千瓦时的CO2排放量和0.091美元/千瓦时的电力成本。Yu等人[22]开发了一个集成了生物质和斯特林发动机废热回收以及PEME的SOFC系统。优化后的配置每天生产138.2公斤H2，能源效率为46.61%，能源效率为29.28%，单位成本（UCOP）为57.58美元/吉焦。Sinha等人[23]评估了一种使用杨木锯末、松木锯末和杏仁壳的生物质燃料SOFC-燃气轮机配置。最佳条件下的能源效率为63.12%，能量破坏率为2,653.14千瓦。Wei等人[24]提出了一种灵活的基于生物质的联合热电系统，结合了气化、SOFC、燃气轮机、吸收式热泵和氧燃料燃烧。对不同热电比进行了能源、能量、经济和能量经济分析。该系统实现了49.54%的能源效率，单位成本（UCOP）为0.0998美元/千瓦时。Rabet等人[25]建议了一种生物质-太阳能混合配置，结合了SOFC、热光伏发电、碱性电解、氨合成和甲烷化。最佳点的能源效率为33.23%，单位成本（UCOP）为36.06美元/吉焦。Haghghi等人[26]提出了一种生物质气化-HSOFC系统，通过超临界和超临界CO2循环实现级联能量回收，HSOFC的废热用于多效海水淡化。应用了基于4E的生物质选择、参数分析和多目标优化。在最佳状态下，能源效率为37.53%，单位成本（UCOP）为11.36美元/吉焦，特定环境影响（SEI）为48.90米珀特/吉焦，确定了锯末作为首选原料。
Claude循环是一种有前景的低温过程，用于生产液化氢气（LH2），因为它结合了气体膨胀和再生热交换，以达到将气态H2转化为LH2所需的极低温度[27]。将其集成到多联产系统中可以高效利用可用的电力和热能资源来生产LH2，同时生产或供应其他有用的能源和公用产品[28]。因此，基于Claude的液化技术在寻求高密度H2储存和提高整体能源利用效率的集成能源系统中受到了越来越多的关注。
Tamarona等人[29]使用Aspen Process Economic Analyzer评估了一个每天生产125吨LH2的高压Claude循环。技术和经济分析表明，在0.1欧元/千瓦时的电价下，特定液化成本为1.55欧元/公斤。高速离心压缩机使成本降低了5.42%，而更大的工厂容量进一步改善了经济性能。Yang等人[30]开发了三种不同入口压力下的Claude循环配置用于LH2生产，并通过热力学、换热器和能量分析评估了它们的适用性。传统配置适用于3500千帕以上压力，而交叉排列和分流流变体在较低压力下更受青睐，分别实现了最低的4.98、5.02和5.27千瓦时/公斤LH2的特定能耗。Yang等人[31]使用HYSYS基的灵敏度和能量分析比较了每天生产120吨LH2的Claude循环和Brayton循环。Claude配置的能源损失为18.98兆瓦，特定能耗为5.6千瓦时/公斤LH2，分别比Brayton系统低6.6%和4.4%，表明其更适合大规模液化。Eyvazi等人[32]研究了一个结合PEME、级联有机朗肯循环和LH2生产子系统的地热多联产系统。进行了热力学和财务分析以及双目标遗传优化。最佳状态下的能源效率为54%，功率输出为7,103千瓦，LH2产量为4.375公斤/小时，价格为16.54美元/公斤。Feili等人[33]提出了一种由生物气驱动的三联产配置，结合了S-Graz循环、碳捕获、蒸汽重整和Claude液化循环用于LH2的生产和储存。最佳设计实现了51.54%的能源效率，LH2产量为2.23升/秒，单位成本（UCOP）为17.88美元/吉焦。Li等人[34]提出了一种太阳能驱动的多联产配置，结合了热存储、有机朗肯循环、碱性电解、反渗透海水淡化和Claude循环。最佳配置实现了25.24%的能源效率，LH2产量为5,258百万公斤/年，淡化水量为643.05百万公斤/年，LH2生产能量为5.73千瓦时/公斤，净现值（NPV）为16.15百万美元。Eyvazi等人[35]开发了一个基于地热的多联产系统，结合了PEME、双效吸收式制冷和级联H2液化。该系统实现了43%的能源效率和56%的能量效率，产生了36,558千瓦的功率和114公斤/小时的LH2，LH2生产成本为2.009美元/公斤。
回顾的研究总体上表明，生物质作为一种可再生原料，具有减少对有限气体化石燃料资源的依赖以及减轻与其提取、加工和利用相关的生态影响的有力潜力。通过气化或厌氧消化转化的生物质可以提供合成气或生物气，作为高效SOFC基能源转换系统的合适燃料。在这些途径中，生物质衍生的气体燃料可以促进高效的电力和热能生成，同时能够与下游的能源回收和多联产技术相结合。此外，将基于生物质的燃料电池系统与H2生产和储存相结合，代表了将可再生生物质资源转化为灵活且高密度能源载体的有前景策略。因此，回顾的文献支持了集成生物质-SOFC系统的发展，在这些系统中可以同时产生电力、热能、H2和其他有用产品，为更可持续、灵活和资源高效的能源系统提供了途径。如表1所概述的，发现了以下研究空白和新方面：
•以往的研究主要使用生物质气化来生产SOFC所需的合成气，而将AD衍生的生物气与HSOFC相结合的集成方法尚未得到探索。
•基于气化的系统在压缩和SOFC使用之前需要冷却和高温合成气的热管理，这增加了系统的复杂性、辅助能源消耗和不可逆性。
•以往的研究分别研究了生物质转化、燃料电池发电和H2生产，但从生物质到H2生产、液化和储存的集成途径尚未受到充分关注。
•现有研究主要关注热力学和能量经济性能，而基于生命周期评估（LCA）的能量环境分析的全面整合仍然很少。
因此，本研究的创新方面包括：
•提出了一种集成系统，其中MSW通过AD转化为生物气，然后作为HSOFC的燃料用于电力和热能生成。
•所建议的配置使用AD产生的生物气作为HSOFC的燃料，提供了替代气化衍生合成气的方案，避免了传统生物质-SOFC系统所需的复杂合成气冷却和调节要求。
•HSOFC的废热依次被回收，以满足AD、加湿除湿（HDH）海水淡化以及PEME的热需求，从而增强了热集成和资源利用。
•HSOFC产生的电力驱动PEME进行H2生产，而产生的H2随后通过Claude循环进行液化以实现高密度储存。
•所提出的架构同时提供电力、淡化水（DW）和LH2，同时实现了MSW的增值和废热的回收，提供了一种可能更简单且资源效率更高的替代方案，相比较传统的基于生物质的多联产配置。
•从能源、能量、经济和环境的角度对所建议的配置进行了评估，包括能量经济分析、净现值（NPV）、基于LCA的能量环境影响以及CO2排放。
•开发了基于人工神经网络（ANN）的机器学习替代模型，用于输出LH2产量（LH2R）、单位成本（UCOP）和特定环境影响（SEI），并结合Pareto envelope-based selection algorithm-II（PESA-II）进行三重标准优化，随后使用TOPSIS选择最终折中方案。

系统描述
当前研究中提出的安排包括一系列热力和功能上相互连接的子系统，旨在提高能源回收率，并允许同时生成电力、淡化水（DW）和LH2。主要组成部分包括：(i) 一种将生物质原料转化为沼气的厌氧消化器(AD)；(ii) 用于发电的固体氧化物燃料电池(SOHFC)；(iii) 用于生产饮用水(DW)的氢蒸馏(HDH)脱盐装置；(iv) 用于生产氢气(H2)的质子交换膜电解器(PEME)；(v) 用于将气态氢液化成液态氢的Claude液化循环。

**方法论**
所提出的系统配置的数学仿真是在工程方程求解器(EES)环境中开发的，该环境能够求解相互关联的非线性方程，并提供了对广泛热物理性质数据库的访问。这一功能使得可以同时评估各个子系统的控制方程，因此非常适合模拟复杂的能量转换过程。随后使用MATLAB对仿真结果进行了验证。

**验证**
通过将仿真结果与先前公布的数值和实验结果进行比较来检验其可靠性。验证过程重点关注在与所述参考研究一致的运行条件下，HSOFC、PEME和HDH子系统的关键输出参数（见图4）。相对误差(RE)被用作衡量当前预测值与参考值之间一致性的定量指标，其计算公式为：
**RE = ∑_{i=1}^{n} |xi_ref - xi_this_study|**

**结果与讨论**
本节包含了参数研究、敏感性分析、机器学习验证、PESA-II优化以及最优状态结果的详细信息。

- **参数研究**
图5展示了Tin（固体氧化物燃料电池的工作温度）对所提配置的产品产能以及热经济环境性能的影响。随着Tin从600°C升至700°C，净输出功率显著增加，从622.9 kW增加到1143 kW，增幅达83.5%。这一改进主要归因于...（原文此处信息不完整）

**结论**
本研究探讨了一种基于厌氧消化的集成系统，该系统结合了城市固体废物(MSW)的增值处理、发电、海水淡化、氢气生产以及氢气液化功能。所提出的配置整合了SOHFC、HDH脱盐装置、PEME和Claude液化循环，以提高生物质能量的利用率和可回收废热的回收率。该系统通过包括能量、熵值、经济和环境评估在内的4E框架进行了全面评估。

**CRediT作者贡献声明**
- Maghsoud Abdollahi Haghghi：撰写初稿、验证、软件开发、方法论设计、数据分析、概念构建
- Shahram Khalilarya：审阅与编辑、可视化设计、项目监督、资源协调
- Mohammad Mohsen Soltani：撰写初稿、可视化设计、软件开发、方法论设计、数据分析、概念构建
- Mohammad Kaveh：审阅与编辑、软件开发、方法论设计、数据分析、概念构建