Mostafa Babaei，瑞士日內(nèi)瓦大學(xué)環(huán)境科學(xué)研究所

高溫?zé)岜谜蔀楣I(yè)脫碳的基石，為用清潔高效的替代方案替代化石燃料供暖提供了途徑。然而，如何以及在哪里有效整合它們，仍然是工程師和規(guī)劃人員面臨的重大挑戰(zhàn)。傳統(tǒng)上，系統(tǒng)設(shè)計依賴專家判斷和手工迭代，這種方法過慢，無法跟上工業(yè)轉(zhuǎn)型和工藝條件的多樣性。本文探討了如何將基于物理的推理與數(shù)據(jù)驅(qū)動的算法結(jié)合，實現(xiàn)設(shè)計和集成自動化，從而實現(xiàn)工業(yè)供能的更快更高效的電氣化。

介紹

工業(yè)占全球最終能源使用量的三分之一以上，其中近三分之二的能源用于產(chǎn)生熱能。盡管效率持續(xù)提升，全球約80%的工業(yè)熱量仍由燃燒化石燃料產(chǎn)生。因此，用可再生或基于電力的替代熱能替代熱能，是減少工業(yè)排放最直接且有影響力的步驟之一。

高溫?zé)岜茫℉THP）提供了實用的解決方案。它們可以回收冷卻流或廢氣中的低品位廢熱，并升級為所需溫度下提供工藝熱量。對于許多應(yīng)用，尤其是低于約200°C的應(yīng)用，HTHP已經(jīng)能夠?qū)崿F(xiàn)高效率和具有競爭力的運營成本。然而，它們的采用仍然有限，原因并非技術(shù)不成熟，而是因為每個工業(yè)場地都呈現(xiàn)出獨特的熱源、熱源和工藝限制。

設(shè)計高效的熱泵系統(tǒng)需要選擇合適的溫度提升點，識別積分點，并確定單元數(shù)量和尺寸。如今，這些決策仍高度依賴專家判斷和手工評估工藝熱剖面。雖然這種親力親為的方法可以為單個設(shè)施帶來穩(wěn)健的解決方案，但在擴展到多個站點或探索多個設(shè)計場景時，會變得耗時且不一致。

為了實現(xiàn)大規(guī)模部署，熱泵集成必須從手工、體驗驅(qū)動的設(shè)計向系統(tǒng)化和自動化的工作流程演進(jìn)。這種自動化可以利用熱力學(xué)推理識別技術(shù)上合理的作條件，而算法方法則處理復(fù)雜的配置和尺寸任務(wù)。通過將工程知識與計算智能結(jié)合，設(shè)計師可以在單一框架內(nèi)快速評估多種選項。這種轉(zhuǎn)變并不取代人類的專業(yè)知識;它放大了它，使工程師能夠?qū)Ｗ⒂趹?zhàn)略決策，而算法則承擔(dān)繁重的分析工作。編譯 陳講運

從專家設(shè)計到自動化集成

工業(yè)熱泵的集成是一項復(fù)雜的工程任務(wù)，需要在熱力學(xué)可行性、工藝兼容性和經(jīng)濟性能之間取得平衡。傳統(tǒng)上，這一過程依賴于專家驅(qū)動的研究，工程師手動分析過程數(shù)據(jù)，以確定適合熱泵運行的熱源、熱匯和溫度水平。此類評估通常利用大復(fù)合曲線（GCC）來可視化過程的加熱和冷卻需求，并識別熱回收的機會。雖然這些方法提供了寶貴的見解，但高度依賴工程經(jīng)驗，且在多個地點或場景中應(yīng)用時可能耗時。

隨著工業(yè)脫碳的推進(jìn)，對能夠系統(tǒng)評估大量集成機會的設(shè)計方法的需求日益增長。大規(guī)模應(yīng)用傳統(tǒng)方法需要大量努力，且由于工業(yè)工藝的多樣性和邊界條件，可能仍可能忽視可行的方案。自動化框架可以通過將工藝數(shù)據(jù)、熱力學(xué)推理和算法工具結(jié)合，幫助識別可行且具成本效益的熱泵解決方案，從而應(yīng)對這一挑戰(zhàn)。關(guān)鍵理念是從順序、由人主導(dǎo)的工作流程轉(zhuǎn)向能夠自動評估眾多潛在匹配的結(jié)構(gòu)化系統(tǒng)。在此背景下，利用簡化熱力學(xué)模型測試廢熱源和過程熱需求的每種可能組合。這些模型估算所需的溫度提升和預(yù)期性能是否在實際作范圍內(nèi)。技術(shù)上不現(xiàn)實或效率低下的配置可以在流程早期排除，只剩下需要詳細(xì)調(diào)查的配置。

這種熱力學(xué)篩選作為透明濾波器，縮小設(shè)計空間，確保后續(xù)優(yōu)化聚焦于有意義的案例。圖1展示了造紙廠的大復(fù)合曲線示例，其中夾點上下的區(qū)域代表高溫?zé)岜脻撛诘臒嵩春蜔釁R區(qū)。此類剖面為自動篩查奠定基礎(chǔ)，清晰勾勒出可行的溫度區(qū)間，幫助識別最有前景的整合水平。

圖1。大復(fù)合曲線，顯示熱泵集成的潛在熱源和熱匯區(qū)域。

熱力學(xué)可行性與工藝匹配

自動化設(shè)計的核心要素是熱力學(xué)可行性的評估。簡化模型不對所有可能配置進(jìn)行詳細(xì)測試，而是利用工藝流的溫度數(shù)據(jù)估算給定的源匯對是否兼容熱泵運行。以理想卡諾循環(huán)為參考，這些模型近似理論性能的最大值，并識別在給定效率閾值內(nèi)保持現(xiàn)實的溫度提升范圍。

通過將這些信息映射到所有工藝流，該框架生成了可能連接的熱源和熱匯的系統(tǒng)圖景。需要過高溫度升舉或?qū)е滦阅懿患训膶?yīng)，可以自動過濾掉。結(jié)果是減少了技術(shù)上合理的選項，這些選項構(gòu)成了進(jìn)一步系統(tǒng)級評估的基礎(chǔ)。這種方法加快了評估速度并提高了一致性，使得使用統(tǒng)一的熱力學(xué)標(biāo)準(zhǔn)能夠公平比較多個場地或工藝場景。

上層結(jié)構(gòu)與整合框架

一旦確定了可行的溫度水平和源匯組合，接下來的挑戰(zhàn)是確定如何配置一個或多個熱泵以滿足工藝需求。工業(yè)設(shè)施通常包含多個不同溫度和負(fù)載的供暖和制冷流，使得人工評估所有可能的配置變得困難。

基于超結(jié)構(gòu)的框架通過在單一模型中表示所有潛在配置來應(yīng)對這一挑戰(zhàn)。每種配置描述了連接蒸發(fā)器和冷凝器的特定方式，可能包括中間熱交換器或不同的工作流體。優(yōu)化算法探索這些配置，以找到既能最小化總年度成本又滿足熱力學(xué)和運營約束的組合。

該概念如圖2所示，在不同熱泵配置下評估多個熱源和熱匯。隨后，算法選擇符合工藝要求的最具成本效益的配置。這種方法能夠一致評估技術(shù)績效和經(jīng)濟表現(xiàn)，在同一分析框架內(nèi)統(tǒng)一地評估可行性、效率和成本。通過將熱力學(xué)篩選和成本評估整合到一個結(jié)構(gòu)中，上層建筑框架彌合了早期可行性與詳細(xì)設(shè)計之間的鴻溝。它使工程師能夠通過一個可復(fù)現(xiàn)的流程快速且透明地探索多種集成方案，該過程補充而非取代工程專業(yè)知識。

圖2。熱泵上層結(jié)構(gòu)通過替代熱泵配置連接多個源頭/水槽。

結(jié)論

自動化工業(yè)熱泵的設(shè)計和集成可以顯著加快其部署速度，提高決策一致性。通過結(jié)合熱力學(xué)推理與算法探索，能夠高效識別多樣化工業(yè)流程中的可行溫度水平和最優(yōu)系統(tǒng)配置。上層結(jié)構(gòu)框架提供了一個統(tǒng)一的平臺，用于比較各種替代方案，在單一工具中平衡技術(shù)可行性和經(jīng)濟性能。

除了單個項目外，這些方法還可以通過識別最具前景的電氣化工業(yè)供能機會，支持更廣泛的能源轉(zhuǎn)型策略。隨著計算方法的普及，自動化將越來越多地補充工程專業(yè)知識，實現(xiàn)工業(yè)用高溫?zé)岜孟到y(tǒng)設(shè)計的更快、更透明和數(shù)據(jù)驅(qū)動。

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