考虑原油性质波动的炼厂氢气网络集成优化

针对原油性质的不确定性,提出了一种基于质量传递机理的随机规划建模框架,以实现炼厂氢气网络在经济效益和抗扰能力上的同步优化。该框架耦合了常减压蒸馏、加氢精制以及闪蒸分离等过程单元,从微观上解析原油性质波动对网络运行的影响;采用了代理模型技术增设脱硫模块,并利用了二阶段随机规划方法改造管网,从宏观上优化氢气网络以满足生产要求。为验证所提方法的有效性和适用性,对某一现有的炼厂氢网络进行了改造设计研究。结果表明,集成过程单元的多场景优化策略能够有效提升网络的经济性能,并且能使其灵活应对因原油性质波动引起的操作场景的改变。     

深入探索智能算法与反应网络研究的融合

反应网络是化工过程机理在微观分子尺度上的表达方式，但网络的复杂性为深入认识生产过程提出了挑战。本文提出了探索智能算法与反应网络研究融合的思路，基于物质转化的“透明工程”的概念，深入剖析反应网络的结构统计指标、结构拓扑特征、节点性质特征、机理动态演化、建模应用性能等特点。随后阐述了使用“数据结构化、智能优化与分析、智能代理建模”三步结合的机理数值化反应网络研究方法，既实现了在微观层面的局部放大，又实现了在工业应用中的准确预测。文中指出，智能算法融合反应网络后可以对实际工业过程执行可视化、可解释性的建模、分析与优化，为相关工业生产提质增效提供决策依据，并进一步帮助人类突破认知的极限，更深入地理解反应过程，提取关键的反应规律，助力化学工业的智能化。     

高性能COF材料的高通量筛选策略：己烷异构体分离

己烷异构体中双支链异构体的分离可以提高汽油的辛烷值从而减少发动机的爆震现象。针对传统的蒸馏方法耗能高和新型吸附剂金属有机框架成本高、工作能力低、稳定性差的缺点，采用高通量计算筛选方法研究了688种共价有机框架(COFs)对己烷异构体的分离性能。首先计算了所有COF的几何结构描述符，通过限制孔径(PLD) 6.2~15 Å的范围筛选出209个可容纳所有己烷异构体的COF，再利用巨正则Monte Carlo (GCMC)方法模拟433 K下上述COF对己烷异构体的吸附解吸过程。对再生能力R>80%且吸附性能分值(APS)最高的COF进行排序，筛选出具有最高APS值的COF-DL229 2-fold，APS值为23.36 mol/kg，R为99.38%。分析了6个几何结构描述符与APS的相关性，发现对于COF来说较高的孔隙率(VF)、较高的孔隙体积(PV)、较低的密度(\rho)可提高COF的APS值。最后基于PV、VF、\rho利用决策树算法设计出高APS值COF的筛选路径，研究工作对今后设计用于己烷异构体吸附分离的COF具有一定的指导意义。     

大规模可再生能源电解水制氢合成氨关键技术与应用研究进展

新能源的快速发展为电力和化工行业带来了机遇和挑战，一方面，由于可再生能源电力消纳问题导致大量的弃水、弃光等能源浪费，另一方面，以绿氢为原料替代碳基化石能源合成氨，可以极大地减少化工行业的碳排放。因此，利用水力、光伏等可再生能源电解水制氢，为合成氨提供绿色原料，可显著提升可再生能源消纳能力，降低能耗与碳排放，服务国家“碳达峰、碳中和”目标。然而，可再生能源电力电量的波动性难以适配传统合成氨生产过程的平稳性要求，大规模可再生能源电解水制氢合成氨的设计与运行依然存在诸多挑战，亟需开展系统性研究突破适应可再生能源波动特性的大规模电解水制氢合成氨系统的集成与调控关键技术。对此，本文首先对可再生能源电解水制氢合成氨的工艺组成及过程进行介绍，包括电解水制氢工段、压缩缓冲工段、化工合成氨工段，进而提出该系统建设的关键技术体系，包括可再生能源波动条件下的合成氨工艺流程优化和柔性调控技术、考虑“电-热-质”耦合的大规模电解水制氢系统的模块化集成和集群动态控制技术、计及可再生能源波动性与化工多稳态特性的“源-网-氢-氨”的全系统协同控制技术、计及电、氢、氨等要素的全方位安全防护与市场运营机制。针对适用于柔性生产的合成氨工艺优化及多工段协同调控技术，在考虑氢储供量与催化剂性能下，综合合成塔、压缩机、气体分离、换热网络等子系统开发了合成氨高保真代理模型；研究了可再生能源供给和市场需求波动下，充分考虑操作安全性和过程经济性的电解水制氢合成氨各子系统的适配方案与协同控制技术。针对大规模电制水制氢系统模块化集成和集群动态控制技术，基于奇异摄动和代理模型技术研究了集群系统多时间尺度时域仿真方法，建立了电解集群系统多物理耦合状态空间模型；综合考虑了模块启停组合调度、模块间功率分配调度及模块自身灵活调节，计及安全运行区间及电热气接口特性约束，以提高氢产量、提升能量利用效率、改善水光电源消纳和跟踪电网调峰调频指令为目标，构建了集群系统多目标分层调度与控制模型。针对氢能参与电网的全系统协同控制技术，研究了水光互补发电、电制氢、储氢、合成氨、储氨多工段间稳态运行特性的多工段间灵活运行方法，以及电制氢合成氨系统柔性动态协同控制方法；综合采用了静态等值和参数聚合等方法降维和等值电制氢合成氨系统仿真模型，研究了源网氢氨协同提升系统安全稳定性的优化控制方法和技术指标；结合电网调频和调峰特性，研究了电制氢合成氨系统参与电力辅助服务的策略。建设大规模可再生能源电解水制氢合成氨系统，提高可再生能源本地消纳率和并网调度友好性，降低化工碳排放，具有显著社会效益和战略意义。     

基于社区发现算法的复杂网络关键反应路线提取

在分子自由基尺寸上对化工过程建立准确的机理过程模型，是目前世界“分子炼油”发展的重要方向。分子炼油过程体系的复杂性主要来源于化学反应网络的耦合性和多尺度性，这对深入了解化工生产过程提出了挑战。对复杂化学反应网络进行关键信息挖掘与表达，有助于工程师深入理解化学反应过程机理，实现机理透明化。由于炼油炼化过程的复杂反应网络存在以关键反应物质为中心的模块化、社区化特征，本文采用Leiden社区发现算法，从介尺度上对蒸汽热裂解制乙烯的反应网络进行反应社区划分，并基于分子自由基尺度从简化后的反应社区提取出对应的关键反应路线，为宏观反应网络到微观物质的相互作用提供一种可解释性的桥梁，助力揭示物质转化过程的知识传递机制。     

深度学习引导的高通量分子筛选用于锶铯的选择性配位北大核心CSCD

试图从配位化学性质差异的角度增进对乏燃料后处理过程中锶铯分离的认识。基于对晶体结构进行数据挖掘和深度学习架构,从8种碱金属和碱土金属元素的配位结构(约3.3×10^(4)个样本)中归纳和分析锶、铯的配位化学性质,尤其是配位键长。通过引入贝叶斯优化工具,建立了高效的transformer模型,可以以很高的准确性预测配体与锶、铯离子分别的结合强度及其差异。作为概念验证,成功对配体分子结构(约9.1×10^(4)个)对锶、铯的潜在配位选择性进行排序,并为未来的配体设计确定了不同官能团对实现配位选择性的贡献度。本研究利用人工智能手段,为乏燃料后处理过程及放射化学语境中元素的配位化学信息及分离技术开发积累基础知识,为后续实验提供指导和参考。