一种集成梯级热回收与碱性水电解的新型市政固体废物生物质基多联产系统的 4E 分析与多目标灰狼优化：蒙特卡洛风险评估

《International Communications in Heat and Mass Transfer》：4E analysis and multi-objective GWO of a novel MSW-fed biomass based multigeneration system integrated with cascaded thermal recovery and alkaline water electrolysis: Monte Carlo risk assessment

　　

•提出了一种新型以城市固体废物为燃料的多联产系统，用于发电、制冷、供水和绿氢制备。
•采用带有 1,4-丁二醇 (BDO) 和甲苯的 CORC 优化了涡轮机排气的热回收。
•多目标灰狼优化算法 (GWO) 结合人工神经网络 (ANN) 代理模型优化了两个不同场景。
•蒙特卡洛模拟证实，净现值 (NPV) 为正的概率为 100%，且 5 年以下回收期的概率为 89.45%。
•优化后实现了 59.43% 的?效率和 39.55 kg/h 的绿氢产量。

引言

受快速的城市扩张、蓬勃发展的金融市场以及生活质量提高的推动，世界正见证着电力需求的显著增长。国际能源署 (IEA) 的研究表明，到 2026 年，全球电力使用量有望保持每年约 3.4% 的增长 [1]。这种上升趋势主要由工业进步以及工业化国家和发展中地区日益增长的公用事业需求所驱动。为了应对有害大气污染物的排放并保证持续、长期的电力流，采用绿色能源替代方案已成为优先策略 [2]。这些生态电力解决方案对于在不损害环境健康的情况下满足世界日益增长的电力需求至关重要。因此，向无碳公用事业结构的过渡现在是应对全球变暖的当务之急。这一目标处于 IEA 到本世纪中叶实现完全碳中和的战略愿景的核心。在此领域的成功依赖于更广泛地推广环保电力替代方案，以及从燃烧向通过电网运行最终应用的转变。因此，这些变化需要对当前电力分配网络进行根本性的重新设计和现代化改造。该机构的估计表明，到本世纪中叶，绿色电力将占世界总电力输出的近 90% [3]。即便如此，通往完全无排放电力框架的道路仍受到重大障碍的阻碍。这些困难源于自然能源来源不可预测的输出模式，以及将这些技术与各国特定的公用事业法规对齐的复杂任务。随着应对全球环境变化的压力变得日益严峻，现在必须开发新方法以最大化各种行业中生态能源的效率。寻找更有效地利用这些自然资源的复杂方式是现代社会的首要任务 [4]。

为了克服以前的障碍，研究人员正专注于将绿色电力与多功能分配网络和复杂储备硬件相结合的通用设施。最近，对这些混合配置的配置和细化产生了浓厚的兴趣。它们的受欢迎程度源于能够在削减碳足迹的同时，保持财务盈利性、一致性能以及承受系统冲击的能力之间的平衡 [5]。在众多可能的配置中，能够同时产生制冷、氢气 (H2) 能源、淡水和电力的框架代表了一种特别成功的方法论。通过从单一原动机产生多股公用事业流，这些安装提供了最大化资源生产率的优越方式。最近文献中强调的一个主要好处是总公用事业性能的显著提高。通过捕获通常会废弃的热副产品，这些多功能框架可以实现超过 90% 的总体燃料利用率。研究人员指出，将高温工艺与底循环（如 CORC 或喷射制冷循环 (ERCs)）配对，能显著提高整个系统的?效率。这意味着从主要来源提取的能量比独立安装更有效地被利用 [6]。

各种环保输入，如风能、太阳辐射和生物质，可作为这些安装的主要能源驱动器。其中，有机物质特别引人注目，因为它们几乎是零排放资源，对自然世界构成的威胁非常小。这一特性使它们成为维持长期能源输出的明智选择，同时也提供了一种有效处置废物的方法。未来几年，有机材料预计将作为经济增长的基本引擎 [7]。这种重要性源于其供应充足以及将其转化为可用电力相对简单的方法。目前，这些资源满足了世界约 14 到 15% 的基本公用事业需求 [8]。在新兴市场，这种影响更为明显，约 38 到 43% 的基本电力需求由此类来源满足。这种广泛的原料种类开采自众多来源，包括城市废物、牲畜排泄物、木材、水生植物和农业活动残留物 [9]。尽管生物资源在许多地点都很丰富，但由于管理不善，其全部经济价值仍未被开发。因此，细化利用这些有机输入发电的方法对于建立奖励财政和生态系统的可靠公用事业框架至关重要 [10]。特别是，从生物质产生各种能量形式的复杂设置，对于从多个工业领域去除碳并将社会推向更可持续的增长至关重要 [11]。

基于生物质的多联产系统因其可持续能源生产的潜力而引起了显著的研究关注。在这方面，Assareh 等人 [12] 调查了一种以生物质为燃料的框架，集成了改进的布雷顿循环与朗肯循环、热电和吸收冷却系统，通过遗传算法优化实现了优化的?效率。Safari 和 Dincer [13] 建模了一个利用污水污泥的沼气驱动多联产工厂，显示出稳健的热力学性能，能量和?效率分别为 63.6% 和 40%。Yilmaz 等人 [14] 评估了一个以松木锯末为燃料的多联产设施，集成了双布雷顿循环与多效蒸馏 (MSF) 和质子交换膜电解 (PEME)，实现了 2674 kW 的净功率输出，能量和?效率分别为 44.50% 和 30.01%。Kermani Alghorayshi 等人 [15] 开发了一种连续的生物质三联产系统，以消除与太阳能辅助设计相关的高成本和间歇性。提出的配置显著改善了性能，能量效率从 42.2% 增加到 82.5%，?效率从 35.5% 上升到 61.2%。Fu 等人 [16] 利用 ANN-GA 优化用于基于双床吸附制冷的生物质系统，实现了 64.57% 的最大?效率，同时将总成本率降至 43.90 $/h。Zhang 和 Sobhani [17] 采用多目标粒子群优化用于基于生物质的级联热集成系统，实现了 38.54% 的最大?效率。Ghiyami 等人 [18] 提出了一种连续的生物质多联产系统。通过吉布斯自由能最小化建模的生物质气化过程，实现了 H2、电力、液态 CO?和沉淀碳酸钙 (PCC) 的同时生产。机器学习模型，特别是 ANN、随机森林和 Extra Trees，显示出高预测精度 (R2 > 0.99)，估计平均产量为 130 kg/h H2、375 kWh 电力、2600 kg/h PCC 和 531 kg/h 液态 CO?。Rabet 等人 [19] 提出了一种集成消化器、气化器、地热单元、卡琳娜循环和脱盐子系统的多联产系统，实现了 31.97% 的?效率，并确定了多效脱盐单元 (37%) 和消化器 (22.9%) 为主要的?破坏源。Sun 等人 [20] 开发了一种集成布雷顿循环、超临界 CO?、ORC 和热电子系统的基于生物质的多联产系统，用于同时生产电力、淡水和 H2。在基准条件下，该系统生产 1.99 MW 电力、9.38 kg/h H2 和 88.6 m3/h 淡水，总体?效率为 20.25%，回收期 (PP) 为 5.87 年。Sharifi Laleh 等人 [21] 提出了一种新型 PVT-PEME-气化-SOFC-朗肯混合系统，具有太阳能辅助气化以提高合成气质量和向 SOFC 阴极注入 PEME 氧气以增强电化学性能。该系统实现了 50.64% 的?效率和 74.88% 的优化能量效率，产品成本为 0.125 $/kWh。Alamri 等人 [22] 提出了一种集成脱盐、电解器、有机和氨朗肯循环 (RC) 以及 LNG 冷能回收的生物质多联产系统，用于同时生产电力、冷冻水和家庭天然气。四 E 分析显示总体能量、?和电气效率分别为 29.90%、14.38% 和 16.91%。使用极限学习机 - 多宇宙优化器 (ELM-MVO) 优化，?效率提高至 15.11%，而成本和排放降低至 14.81 $/GJ 和 0.600 kg/kWh。Pan 等人 [23] 开发了一种以生物质为燃料的联合制冷和发电系统，使用枣核，集成了燃气轮机、回热 ORC、ARC 和脱盐，通过 MVO 优化将?效率提高至 71.38%。

多联产系统的近期进展探索了用于增强能源回收和多样化产品输出的新配置。Sharifi Laleh 等人 [24] 开发了一种以沼气为燃料的多联产系统，将氧气燃烧与氯化钒 (VCl) 热化学循环集成用于制氢，通过基于 GWO 的多目标优化实现了 47.60% 的?效率和 19.21 $/GJ 的产品成本。Rabet 等人 [25] 提出了一种太阳能和生物质辅助混合系统，结合了 SOFC、TPV 单元、PV 供电的碱性电解器和下游甲烷化及氨合成单元，实现了 32.74% 的?效率，并展示了基于 TPV 的高温辐射回收用于发电。同样，Rabet 等人 [26] 引入了一种以生物质为燃料的 SOFC-TPV 系统，集成了闭式布雷顿循环、氯化钒制氢循环和 CO?液化模块，实现了 35.44% 的?效率和 0.01285 kg/s 的氢气产量，突出了辐射热回收和低温 CO?捕获在提高能源利用和环境性能方面的潜力。太阳能与热存储和多联产能力的集成也受到了极大关注。Arashrad 等人 [27] 展示了一个带有再生 ORC、PEME 和 RO 脱盐单元的抛物线槽太阳能系统，用于同时生产电力、氢气和淡水，实现了 26.5% 和 28.5% 的能量和?效率，产品平准化成本为 0.106 $/kWh。Safapour 等人 [28] 提供了对体育场太阳能利用的全面定性评估，确定了经济、结构、法规和技术挑战以及排放减少和成本节约等好处，加强了可再生能源集成的更广泛可持续性动机。关于制氢路线的比较研究揭示了性能、成本和运营复杂性之间的重要权衡。Yari 等人 [29] 对碱性电解、PEME 和氯化钒热化学循环进行了用于可再生甲烷合成的比较分析，表明碱性电解实现了与 PEME (31.65%) 相当的可?效率 (31.84%)，且运营复杂性更低，而氯化钒系统优于两者 (38.82% ?效率，0.106 $/kWh LCOP)。这一发现支持了在本研究中战略性地选择碱性水电解而非 PEME，从而在不损害热力学性能的情况下消除了昂贵的水纯化子系统。此外，Arashrad 等人 [30] 调查了废热辅助泵热储能系统中的非共沸工质，表明环己烷/戊烷在分析的混合物中实现了最高效率和最低成本。Athari 等人 [31] 证明，喷雾冷却蒸汽注入燃气轮机循环实现了优越的功率输出和效率，尽管喷雾冷却增加了?破坏，但燃烧室被确定为主要的不可逆性源。他们的发现强调了先进热集成在平衡热力学和经济性能方面的重要性，直接为本研究基于 CORC 的热回收方法提供了信息。

尽管生物质集成系统取得了进展，但目前研究领域中仍存在几个关键差距。如表 1 中列出的参考文献比较所示，大多数现有研究对多联产采取碎片化方法，通常在单个框架中省略冷却和绿 H2 的同时生产。文献中一个特别严重的疏忽是不加批判地采用 PEME 进行 H2 集成，而不解决其严格的超纯水要求，这一约束需要昂贵的预处理子系统，使总电解器资本支出 (CAPEX) 增加 8–15%，绿氢平准化成本增加 3–7%。在传统工厂中，可用水流天然包含与 PEM 膜不兼容的变量杂质，需要昂贵的抛光，这使得这一纯化负担变得特别令人望而却步。形成鲜明对比的是，AWE 有效运行于自来水质量进料，消除或大幅减少预处理复杂性及相关运营支出，这是在废物转化为能源集成研究中被系统性忽视的决定性经济优势。在方法上，明显缺乏结合全面四 E 分析（能量、?、经济和环境）与用于不确定性量化的蒙特卡洛模拟以及用于性能预测的机器学习的研 究。此外，尽管已经探索了各种优化算法如 GA 和 PSO，但 GWO 在利用 BDO 和甲苯等专业流体的 CORC 上的应用仍未得到充分调查。

现有文献也缺乏对这些先进热力循环如何与碱性水电解（AWE）技术协同耦合，以在保持经济和环境可行性的同时最大化市政固体废物（MSW）制氢（H2）转换效率的统一研究，这一空白使得系统设计次优，受限于质子交换膜电解（PEME）隐藏的水净化成本和实际市政废物环境中的操作灵活性不足。本研究的主要创新之处在于开发并严格评估了一种独特的基于 MSW 的多联产工厂，旨在同时生产电力、冷却、淡水和绿色 H2。一项独特的技术贡献是在废物转能源集成研究中战略性地选择 AWE 而不是主要使用的 PEME。这一选择消除了对稀缺铱催化剂的依赖（这是限制 PEM 可扩展性的关键供应链瓶颈），同时利用镍基非贵金属催化剂在不影响耐用性的情况下将资本支出减少 30–40%。与以前的工作不同，本研究引入了一种组合有机朗肯循环（CORC）架构，通过使用 1,4-丁二醇（BDO）和甲苯的双循环系统优化热能收集，显著提高了从燃气轮机排气中回收的?。此外，AWE 的操作稳健性（使用寿命超过 20 年，降解极少）和对可变水质水流的耐受性，这是 PEM 系统的一个关键限制，因为 PEM 系统需要超纯水和稳定的操作条件。本工作的主要贡献是集成基于蒙特卡洛的敏感性分析，该分析考虑了经济参数的随机波动，提供了比确定性模型更可靠的可靠性评估。此外，本研究率先应用灰狼优化器（GWO）结合机器学习技术来识别此特定配置的全局最优运行点。通过填补废物转能源转换与通过 AWE 生产高纯度 H2 之间的技术空白，本研究提供了一个全面且可扩展的可持续市政资源管理模型，其多功能性和分析深度优于目前记录的系统。

片段
系统描述
如图 1 所示，集成的基于市政固体废物（MSW）的多联产系统始于气化器内生物质的热化学转化，生成的合成气被导向燃烧室以产生高温烟气。如图所示，这些气体通过由高压燃气轮机（HPGT，状态 6–7）和低压燃气轮机（LPGT，状态 7–8）组成的顺序功率回收组件进行膨胀，以提取

数学公式化
图 2 提供了本研究中开发的集成 4E 建模框架的概念路线图。数学公式化在 MATLAB 中实现，并与 REFPROP 耦合以进行高保真热物性评估，系统地量化能量流、?破坏率、产品平准化成本和 CO?排放。每个分析支柱都通过共享的质量/能量平衡和操作约束严格连接，确保内部一致性。该框架

验证
图 7 展示了所提出模型与已发表参考数据的比较验证。在图 7(a) 中，预测的合成气组成与 Jayah 等人 [85] 报告的结果进行了比较，所有主要物种（H?、CH?、CO、CO?和 N?）均显示良好的一致性，偏差低于约 5%，这证实了气化模型的可靠性。图 7(b) 将 ORC 子系统的净功率输出与 Ren 等人 [36] 的发现进行了比较，其中目前的预测

结论
本研究提出了一种新型的基于 MSW 的多联产系统，集成了一种使用 BDO 和甲苯工作流体的 CORC 和 AWE，用于同时生产电力、冷却、淡水和绿色氢气。战略性地选择 AWE 而不是 PEME 消除了昂贵的水净化子系统，这是废物转能源集成的一项重要贡献。进行了全面的 4E 分析、蒙特卡洛不确定性量化和人工神经网络 - 多目标灰狼优化器（ANN-MOGWO）优化，以评估系统性能

CRediT 作者贡献声明
李永辉：调查，形式分析。阿里·巴塞姆：形式分析，数据整理。海德尔·H·阿贝德·巴拉：调查，形式分析。穆罕默德·阿尔比·赫利菲：验证，数据整理。扎伊娜布·阿里·布·辛娜：写作 – 审查与编辑，形式分析。伊科姆·哈伊达罗夫：写作 – 审查与编辑，写作 – 原始草稿。亚斯敏·哈利里：资源，资金获取。欣德·阿尔巴劳伊：监督，项目管理，资金获取。亚塞尔·福阿德：监督，项目管理，

利益冲突声明
作者声明他们没有已知的竞争性经济利益或个人关系，这些利益或关系可能会影响本论文中报告的工作。

致谢
作者向哈立德国王大学科学研究院长办公室表示谢意，感谢其通过大型群体项目资助了这项工作，资助编号为 R.G.P2/215/47。努拉·宾特·阿卜杜勒拉赫曼公主大学研究人员支持项目编号 (PNURSP2026R29)，沙特阿拉伯利雅得努拉·宾特·阿卜杜勒拉赫曼公主大学。本工作获得了云南省哲学社会科学重点项目的资金支持：“规则协调与

李永辉|阿里·巴塞姆|海德尔·H·阿贝德·巴拉|穆罕默德·阿尔比·赫利菲|扎伊娜布·阿里·布·辛娜|伊科姆·哈伊达罗夫|亚斯敏·哈利里|欣德·阿尔巴劳伊|亚塞尔·福阿德|易卜拉欣·马哈里克