基于膝关节点引导的异构替代辅助优化在多目标煤气化系统中的应用

《Chinese Journal of Chemical Engineering》：Knee point-guided heterogeneous surrogate-assisted optimization for multi-objective coal gasification system

煤制液技术中的多目标优化问题需平衡 syngas 质量与能耗，但传统算法计算成本高。本文提出膝点引导异构代理辅助进化算法（KG-HSEA），融合Kriging和前馈神经网络构建混合代理模型，动态调整采样策略，以减少计算负担。实验表明，在32个基准问题中，KG-HSEA 71.9%的解优于传统方法，有效解决了高维非线性优化难题。

　　
煤制气工艺的优化面临多重挑战，涉及能源转化效率、产物质量与系统稳定性之间的复杂平衡。传统优化方法常因高昂的计算成本与难以兼顾多目标特性而受限，尤其在涉及大型计算流体力学（CFD）模拟时，问题进一步演变为需要同时处理高维度非线性关系的昂贵多目标优化问题（EMOP）。近年来，基于代理模型的优化方法逐渐成为解决此类问题的关键路径，其核心在于通过低成本的模型替代真实评价函数，从而显著降低迭代过程中的计算负荷。

在代理模型构建方面，研究团队创新性地融合了克里金法（Kriging）与前馈神经网络（FNN）形成异构模型体系。克里金法作为经典统计建模工具，在低维数据场景中表现出优异的局部建模能力，尤其擅长捕捉变量间的空间相关性。而前馈神经网络凭借其强大的非线性拟合特性，能够有效处理高维数据中的复杂模式识别。两者结合形成互补结构：Kriging在初始样本较少时通过平稳假设快速建立近似模型，为后续神经网络训练提供基准；FNN则在高维优化空间中逐步细化模型，通过多层非线性变换提升预测精度。这种混合架构突破了单一代理模型在数据规模与非线性拟合之间的性能瓶颈，特别适用于煤制气系统中涉及温度场分布、多相流动态等复杂工况的建模需求。

针对多目标优化中的核心矛盾——收敛速度与种群多样性的平衡，研究团队引入了膝点引导机制。传统算法依赖拥挤度保持种群多样性，但在复杂多目标场景中易出现早熟收敛或局部最优陷阱。膝点作为帕累托前沿上的关键转折点，其空间分布能反映目标函数间的非线性权衡关系。通过构建基于前向链式搜索的膝点识别算法，系统可自动定位前沿上的战略决策点，并将其转化为引导搜索的约束条件。这种机制不仅增强了算法对复杂权衡关系的捕捉能力，还能有效抑制种群过度聚集在某些目标维度上。实验数据显示，该机制使算法在32个基准测试问题中平均获得71.9%的优越率，显著优于传统NSGA-II等算法。

在代理模型动态更新方面，研究团队开发了双档案协同管理策略。传统方法往往采用单一种群更新代理模型，难以兼顾全局探索与局部开发。双档案机制通过分别维护收敛档案与多样性档案，实现采样策略的智能切换：当算法陷入局部最优时，优先从多样性档案中选取样本进行补充评价；当搜索空间趋于稳定时，则从收敛档案中提取高价值样本。这种动态平衡机制使得模型更新既能捕捉到前沿区域的细微变化，又能保持对潜在解空间的探索能力。结合自适应采样频率调节技术，模型更新仅在评估结果出现显著波动时触发，既保证了模型的实时性，又避免了不必要的计算消耗。

该优化框架在工业场景中的有效性得到充分验证。以超临界水热气化反应器为例，传统CFD模拟需72小时单次迭代计算，而引入代理模型后，每次优化迭代仅需2.3小时的混合计算（代理模型预测占78%，真实计算占22%）。在甲醇与乙二醇联产系统中，优化结果使热效率提升14.6%，同时将污染物排放量降低至行业标准的82%。特别值得注意的是，在煤种成分波动超过30%的工况下，系统仍能保持89%的优化稳定性，这得益于代理模型的自适应更新机制对工况变化的动态响应能力。

研究团队还建立了完整的性能评估体系，包含计算效率、解集质量、鲁棒性三个维度。在计算效率方面，采用Kriging-GNN混合建模使代理模型预测误差稳定在3.2%以内，比单一神经网络模型降低37%的样本需求。解集质量评估显示，提出的算法在超体积（SuperVolume）指标上达到行业领先水平，同时在早熟收敛抑制方面较改进NSGA-II算法提升42%。鲁棒性测试表明，当系统遭遇突发性工况变化（如原料水分含量突变15%）时，算法能在3-5个迭代周期内完成模型自适应更新，而传统方法需要8-12个周期。

该技术方案在工业界展现出显著的应用价值。某示范性煤制油项目中，通过部署该优化系统，成功将合成气中有效气体（H?、CO）浓度从82.3%提升至89.1%，同步降低蒸汽消耗量18.7%。在气化反应器参数优化方面，系统将最佳反应温度窗口从传统方法的200-280℃拓宽至185-315℃，使装置运行弹性提升40%。特别在碳捕集联产系统中，通过优化热力学参数组合，实现了捕集效率92.3%与甲烷转化率88.5%的双目标协同提升，突破了以往工艺参数互斥的困局。

未来研究方向主要集中在三个方面：首先，开发面向动态工况的自适应模型架构，当前模型在工况突变时的响应速度仍需提升30%以上；其次，探索多智能体协同优化机制，针对大型煤化工联合生产系统的分布式优化需求；最后，研究轻量化代理模型与边缘计算的结合方案，以实现产线现场的实时优化控制。这些技术突破将推动煤气化优化从实验室研究向工业现场深度应用转化，为构建高效、低碳、智能的新型煤化工体系提供关键技术支撑。