【摘要】： 隨著化學(xué)工業(yè)的迅速發(fā)展，化學(xué)工業(yè)的生產(chǎn)活動在消耗大量的資源和能量的同時，產(chǎn)生了多方面的環(huán)境影響，化工過程的污染問題由于對人類和環(huán)境的影響已在全世界范圍內(nèi)引起越來越多的關(guān)注。廢物最小化是從源頭削減廢物的產(chǎn)生以及物質(zhì)的循環(huán)再利用，降低物質(zhì)和能量消耗，提高過程效率和產(chǎn)品質(zhì)量，最大限度減少生產(chǎn)過程對環(huán)境的污染，達(dá)到節(jié)約資源，保護(hù)人類賴以生存的環(huán)境的目的，是實施清潔生產(chǎn)、實現(xiàn)經(jīng)濟(jì)與環(huán)境的協(xié)調(diào)發(fā)展的重要措施。 本文針對化工過程環(huán)境污染問題，總結(jié)了目前清潔生產(chǎn)的研究狀況及發(fā)展趨勢，對解決環(huán)境問題的廢物最小化的過程集成方法進(jìn)行了理論與實例研究。論文主要內(nèi)容有： 1．過程集成是清潔生產(chǎn)實施的關(guān)鍵技術(shù)之一。它是通過最少的物質(zhì)和能量消耗和最大限度地回收物質(zhì)和能量實現(xiàn)最大設(shè)計效率，是廢物最小化過程設(shè)計的基礎(chǔ)。本文在總結(jié)清潔生產(chǎn)的研究現(xiàn)狀及廢物最小化的過程集成方法的研究進(jìn)展基礎(chǔ)之上討論了廢物最小化過程設(shè)計的總體策略，建立了以過程集成為基礎(chǔ)的廢物最小化過程設(shè)計的總體框架，將多目標(biāo)優(yōu)化作為過程經(jīng)濟(jì)、環(huán)境等性能協(xié)調(diào)優(yōu)化的實現(xiàn)工具。 2．由于廢物最小化問題需要在產(chǎn)品、過程設(shè)計中考慮環(huán)境因素，環(huán)境影響的定量化是進(jìn)行過程環(huán)境性能評價的基本前提。本文討論了基于污染物平衡原理的化工過程環(huán)境影響評價方法。將環(huán)境影響因素集成到過程路徑圖中，直觀地表示出全過程的環(huán)境影響負(fù)荷的變化情況。化工過程的環(huán)境影響評價可用于確定過程中環(huán)境影響較為嚴(yán)重的環(huán)節(jié)，確定過程改進(jìn)的目標(biāo)，也可用于環(huán)境友好過程方案的選擇。本文將化工過程的環(huán)境影響評價作為優(yōu)化問題初選的方法，并把環(huán)境因素納入過程優(yōu)化中，與過程設(shè)計的其他因數(shù)進(jìn)行權(quán)衡，實現(xiàn)過程經(jīng)濟(jì)、環(huán)境等性能的協(xié)調(diào)優(yōu)化。 3．考慮環(huán)境因素的過程設(shè)計需要同時考慮環(huán)境和經(jīng)濟(jì)等目標(biāo)，因此廢物最小化的過程設(shè)計往往需要進(jìn)行多個設(shè)計目標(biāo)的權(quán)衡，以實現(xiàn)過程性能的協(xié)調(diào)優(yōu)化。本文進(jìn)一步研究了多目標(biāo)優(yōu)化問題的求解方法，采用多目標(biāo)遺傳算法的非劣排序適應(yīng)度分配策略，把模擬退火算法的思想融入多目標(biāo)遺傳算法中，開 大連理工大學(xué)博土學(xué)位論文 發(fā)了多目標(biāo)遺傳－模擬退火算法。將模擬退火算法引入多目標(biāo)遺傳算法的變異操 作中，由于模擬退火算法采用MCtroPo仇準(zhǔn)則接受差的解，從而使算法具有逃 脫局部最優(yōu)解，向全局最優(yōu)解所在的區(qū)域靠近的優(yōu)點(diǎn)，減少了陷入局部最優(yōu)解 的可能性。通過測試函數(shù)的測試及其在廢物最小化多目標(biāo)優(yōu)化問題中的實際應(yīng) 用驗證了本文提出的方法的有效性。 4．本論文結(jié)合合成氨生產(chǎn)的工程實例，進(jìn)行化工過程廢物最小化造的實例研 究，并在廢物最小化過程設(shè)計的總體框架下，進(jìn)一步提出了基于過程模擬的廢物最 小化過程集成方法，井以凝液回收系統(tǒng)為例進(jìn)行說明。在過程模擬基礎(chǔ)上，通過神 經(jīng)網(wǎng)絡(luò)把物質(zhì)和能量信息以及變量間的關(guān)系從 Aspen Plus轉(zhuǎn)移到優(yōu)化模型上，從 而將過程模型與廢物最小化的優(yōu)化模型（環(huán)境、經(jīng)濟(jì)評價模型）結(jié)合起來，并通過 多目標(biāo)遺傳－模擬退火算法進(jìn)行過程方案的多目標(biāo)優(yōu)化，實現(xiàn)了在過程嚴(yán)格模擬基礎(chǔ) 上廢物最小化的過程集成，以及系統(tǒng)物質(zhì)和能量的綜合利用、過程環(huán)境和經(jīng)濟(jì)性能 的協(xié)調(diào)優(yōu)化。
【學(xué)位授予單位】：大連理工大學(xué)
【學(xué)位級別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2001
【分類號】：X701
【圖文】：

a初始種群分布，PM為物質(zhì)回收效益(10‘yuan/a)，PH為能量回收效益(10‘yuan/a)，E為過程的環(huán)境影響

b第100代種群分布，PM為物質(zhì)回收效益(lo6yuan/a)，PH為能量回收效益(106yu:n/:)，E為過程的環(huán)境影響

【引證文獻(xiàn)】

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本文編號：2726694