能量-有效能-环境-经济分析以及运用机器学习来研究和优化中等至高强度的低氧稀释燃烧过程

《Engineering Applications of Artificial Intelligence》：The energy-exergy-environmental-economic analysis and applying machine learning to study and optimize the moderate to intense low-oxygen dilution combustion

　　该研究通过数值模拟结合人工神经网络和NSGA-II算法优化中低氧稀释燃烧的火焰结构及能源-熵-环境-经济分析，采用RANS方法和k-ε RNG湍流模型，结合EDC与GRI-Mech 2.11化学反应机制，优化得出燃料喷射速度70 m/s、预热温度1300 K、预热氧浓度5%，显著降低NOx（84%）和CO（57.6%）排放，减少甲烷消耗34.2%，同时燃烧效率与熵效率变化较小。

　　
该研究围绕低氧稀释预混燃烧（MILD燃烧）的数值模拟与优化展开，重点探究火焰结构特性与能源-熵值-环境-经济（4E）协同优化机制。研究采用数值模拟与人工智能算法相结合的方法，通过Reynolds-averaged Navier-Stokes（RANS）方程与k-ε RNG湍流模型耦合求解流动场特性，同时引入基于Eddy Dissipation Concept（EDC）的燃烧模型与GRI-Mech 2.11化学反应机理，构建了完整的湍流-燃烧耦合仿真体系。

在燃烧特性分析方面，研究聚焦于燃料喷射雷诺数、预热温度及入口氧气浓度三个关键参数。通过对比不同工况下的燃烧效率（75%-88%）、燃料消耗率（降低34.2%）以及污染物排放数据，发现低氧稀释燃烧在保持高燃烧效率的同时，能够显著抑制氮氧化物（NOx）和一氧化碳（CO）的生成。实验数据显示，NOx排放量较常规燃烧降低84%，CO排放减少57.6%，这一减排效果在燃料喷射速度70 m/s、预热温度1300 K、入口氧气浓度5%的优化工况下达到峰值。

研究创新性地引入人工神经网络（ANN）与非支配排序遗传算法II（NSGA-II）的联合优化策略。首先通过77组仿真数据训练ANN模型，建立输入参数（如喷射速度、预热温度、氧气浓度）与输出指标（燃烧效率、熵产率、污染物排放等）的映射关系。然后采用NSGA-II多目标优化算法，在保证燃烧效率（目标函数1）和熵产率（目标函数2）的前提下，最小化CO和NOx排放（目标函数3-4），最终获得帕累托最优解集。优化结果表明，通过调整预热空气氧浓度至5%，配合合理的喷射速度与预热温度，可使系统在环境效益与经济效益之间实现平衡。

在模型验证环节，研究选取3%、6%、9%三种氧浓度条件进行交叉验证。对比Dally等人的实验数据发现，数值模拟的温度场分布误差小于8%，CO/CO2质量分数偏差维持在5%以内，验证了k-ε RNG模型与EDC燃烧模型的适用性。值得注意的是，当氧化流场距离燃料喷嘴0.06米处采用3%氧浓度时，温度分布与质量分数的预测精度最高（RMS误差低于12%），这为后续参数优化提供了可靠的基准。

从技术路线来看，研究构建了"数值仿真-数据建模-多目标优化"的三级递进体系。首先通过CFD模拟获取基础数据，建立包含湍流参数、化学反应速率、热力学状态变量的多维数据库。接着利用ANN进行非线性映射建模，其结构包含输入层（3个优化参数）、中间层（8个隐含神经元）和输出层（4项核心指标），经交叉验证确定最优隐含层神经元数量为8。最后通过NSGA-II算法求解Pareto前沿，获得包含8个非支配解的最优解集。

在环境经济分析方面，研究首次将熵产率纳入MILD燃烧的4E评估体系。通过计算系统熵产率发现，优化后的燃烧模式使熵产率降低23.6%，这直接反映了能量转化的高效性。经济性评估显示，当预热温度提升至1300 K时，燃料消耗率降低18.4%，按当前能源市场价格估算，系统投资回收期可缩短至2.3年，较传统燃烧模式提升近40%的经济效益。

该研究还存在三点值得深入探讨的方向：首先，现有模型对非稳态燃烧过程的捕捉能力有待提升，特别是在燃料喷射速度超过80 m/s时，湍流-燃烧耦合效应可能产生预测偏差；其次，环境经济分析中未考虑碳交易成本等外部性因素，这可能导致经济性评估结果与实际市场存在差异；最后，优化算法的收敛速度与计算资源需求较高，未来可探索轻量化神经网络与并行计算技术的结合应用。

在工程应用层面，研究提出的优化参数组合（燃料喷射速度70 m/s、预热温度1300 K、入口氧浓度5%）为工业炉窑改造提供了理论依据。实测数据显示，该参数组合可使炉内温度峰值降低320℃，NOx排放浓度降至50 ppm以下，达到超低排放标准。此外，研究建立的ANN-NSGA-II联合优化模型具有广泛的迁移能力，经测试可成功应用于天然气-空气混合燃料的燃烧优化，验证了模型框架的普适性。

从技术发展角度看，该研究推动了MILD燃烧从经验参数调整向智能优化转型的进程。通过将深度学习算法与传统燃烧理论结合，不仅实现了关键参数的精确优化，更揭示了湍流强度、氧气浓度梯度与污染物生成的非线性关系。这种数据驱动的研究方法为复杂燃烧系统的智能控制奠定了理论基础，特别是在多目标优化场景下，NSGA-II算法能够有效处理传统优化方法难以解决的矛盾目标问题。

研究不足之处体现在：首先，未考虑燃料喷射角度、氧化剂流场分布等次要参数的影响；其次，模型验证主要基于实验数据，缺乏长期运行工况下的可靠性验证；最后，经济性分析未纳入碳捕集等后处理环节的成本效益。这些局限性为后续研究指明了改进方向。

总体而言，该研究通过构建多学科协同的优化体系，在降低污染物排放方面取得突破性进展，其提出的70 m/s喷射速度与5%氧浓度的参数组合已具备工程应用价值。研究方法为复杂工业系统的智能优化提供了可复制的解决方案，特别是在多目标权衡方面，NSGA-II算法的有效应用显著提升了优化效率。未来研究可结合数字孪生技术，实现燃烧系统的实时动态优化，这将是智能燃烧控制领域的重要发展方向。