83、基于遗传算法的超临界水氧化过程设计优化与细粒度数据库访问控制策略一致性检查机制研究

基于遗传算法的超临界水氧化过程设计优化与细粒度数据库访问控制策略一致性检查机制研究

超临界水氧化过程设计优化

在当今，超临界水氧化（SCWO）过程被视为从有机废物中提取能量的有效方法。不过，该过程达到超临界状态需要消耗大量能量，同时氧化反应又会产生大量能量。因此，优化该过程的条件显得尤为重要。这些条件包含离散变量（如结构）和连续变量（如温度、压力），要同时搜索这些变量来优化条件是一项极具挑战性的任务。

超临界水氧化过程

• 目标过程 ：SCWO是一种将有机废物高效氧化为二氧化碳、氮气和水的过程。它基于在纯水临界点以上的均匀反应。氧化时，空气或浓缩氧气以及有机废物都需要被压缩和预热。该过程可通过单通或双通工艺实现。单通工艺使用一个高温（约650°C）高压（约15MPa）的反应器达到超临界状态；双通工艺使用两个中温（约450°C和300°C）高压（约15MPa）的反应器，第一通处于超临界状态，第二通处于亚临界状态。具体有以下4种可考虑的过程：
  • [A1]：使用空气氧化，采用单通工艺。
  • [O1]：使用浓缩氧气氧化，采用单通工艺。
  • [A2]：使用空气氧化，采用双通工艺。
  • [O2]：使用浓缩氧气氧化，采用双通工艺。
• 目标函数 ：本文通过评估目标过程的剩余能量来进行优化，剩余能量是输入能量和输出能量的差值，剩余能量越多的过程越好。为简化计算，剩余能量通过温度的目标函数来计算。不同过程的输入和输出能量计算如下：
  |过程|输入能量|输