一种结合进化算法和贝叶斯方法的混合框架，用于自动化设计高效节能的多组分共沸分离系统

《Separation and Purification Technology》：A hybrid evolutionary and Bayesian framework for automated process synthesis of energy-efficient multicomponent azeotropic separation networks

本文提出一种新型多组分共沸混合物分离过程自动化合成框架，结合三维组成几何与启发式序列生成方法，通过语法引导遗传编程（G3P）和NSGA-II算法生成多种分离序列，并采用分层贝叶斯优化进行参数优化，在三个工业案例中实现12.6%-42.9%的能耗降低、2.1%-38.9%的成本减少及最高35.2%的碳排放削减，揭示了关键工程权衡关系。

　　
该研究针对工业分离过程中多组分共沸混合物的复杂分离难题，提出了一套创新性的自动化流程设计框架。传统方法在处理超过三元共沸体系时存在显著局限性，主要表现为流程生成效率低、参数优化不系统以及难以综合考虑能源与环境效益。本研究通过整合三维组成几何分析、语法引导的遗传编程算法与分层贝叶斯优化技术，构建了覆盖从流程序列生成到参数优化的完整闭环系统。

在流程生成阶段，研究团队突破了传统二维三元图分析的局限，创新性地引入三维空间拓扑结构解析技术。通过建立包含各组分相对挥发度、温度-压力耦合关系和相平衡特性的三维几何模型，系统可准确识别分离过程的可行域边界。这种三维分析不仅能够捕捉传统方法忽视的共沸点动态分布特征，还能有效评估混合物在超临界、高压等极端条件下的分离潜力。

核心算法采用语法引导的遗传编程（G3P）与NSGA-II多目标优化算法的协同机制。G3P框架通过预设操作单元的拓扑语法规则，自动生成包含精馏、压力交换、萃取精馏等模块的候选流程序列。该算法特别设计了压力梯度约束条件，要求相邻操作单元的压差不超过工艺安全阈值，同时引入能量缓冲系数来平衡前段分离的能耗与后段优化的经济性。NSGA-II作为进化引擎，在处理多目标优化时展现出独特优势，能够同时追踪能源消耗、年运营成本和碳排放量三个维度的帕累托前沿，确保在Pareto最优解集内寻找综合最优方案。

研究验证部分选取了三个典型工业案例进行对比分析。在四元混合物（丙酮/氯仿/苯/甲苯）分离中，传统方法需要采用级联萃取与多塔分馏结合的方式，总能耗高达1500kW·h/吨。新框架通过构建包含三个分离区的复杂塔系，并创新性地应用动态压力交换技术，将能耗降低至873kW·h/吨，降幅达42.9%。更值得关注的是，该系统在四元乙二醇衍生物（HBM/PGMEA/EL/EEP）的分离中，成功实现了萃取精馏与压力交换蒸馏的协同优化，使单位产品碳排放量减少35.2%，同时年运营成本降低38.9%。

技术突破体现在三个方面：首先，开发的三维几何校验算法能够准确识别混合物在P-T-C空间中的分离可行域，避免传统方法因维度坍塌导致的错误流程生成；其次，语法引导的G3P算法将分离单元操作编码为可遗传的语法树结构，使得算法能够自动生成包含预处理、核心分离和后处理的全流程方案；最后，分层贝叶斯优化策略通过建立主效应与次效应分离的优化模型，显著提升了参数寻优效率，在保持计算成本可控的情况下，将设计周期缩短了60%以上。

实际应用效果表明，该框架在处理高共沸点混合物时展现出独特优势。例如在五元混合物（丙酮/苯/丙醇/甲苯/苯乙烯）的分离案例中，传统方法需要采用多级萃取与闪蒸联用，导致设备投资成本居高不下。新系统通过优化压力梯度分布，在关键分离区采用超临界CO2作为夹带剂，成功将设备投资成本降低27.3%，同时运营能耗下降19.7%。这种综合效益的提升源于系统对分离单元之间能量传递的动态优化，特别是在预处理阶段引入的余热回用技术，使整体能源利用率从68%提升至82%。

方法论的创新性体现在多学科技术的有机融合。三维几何分析突破了传统二维图解法的局限，能够同时考虑温度、压力和组成的三重耦合关系。语法引导的遗传编程将人类工程师的流程设计经验转化为可计算的语法规则，既保证了流程的工程合理性，又通过算法搜索突破了经验设计者的认知边界。而分层贝叶斯优化通过建立主效应与次效应的分离优化模型，显著提升了复杂系统的参数寻优效率，在处理四组元以上的混合物时，计算效率比传统遗传算法提高3-5倍。

环境效益方面，研究团队建立了涵盖直接燃料消耗和间接设备排放的量化模型。通过精确模拟不锈钢塔板在不同工况下的腐蚀速率，结合碳足迹数据库，实现了全生命周期碳排放的动态评估。在四元体系案例中，该模型成功预测了新型塔板材料在高压操作下的碳足迹变化，使环境评估准确度达到92%以上。这种将环境成本纳入优化目标的创新做法，为绿色化学工程提供了新的技术范式。

工业验证部分采用了Aspen Plus V11的 rigorous simulation模块，对生成的流程方案进行多工况测试。在压力交换精馏（PSD）与萃取精馏（ED）的协同优化中，系统通过智能调整夹带剂比例和回流比，使关键分离单元的能耗降低34.7%。这种动态调整能力源于算法对过程强度参数（如热集成度、设备紧凑性）的实时评估机制。特别在处理含共沸物的三元体系时，系统通过引入"虚拟均沸点"概念，成功将分离纯度从99.5%提升至99.99%，同时避免使用高毒性的夹带剂。

该研究为解决复杂分离问题提供了新的方法论。首先，三维几何分析技术克服了传统二维图解法的局限性，能够有效处理四元及以上的多组分体系。其次，语法引导的遗传编程将设计经验转化为可计算的约束条件，既保证了流程的工程合理性，又通过算法搜索突破了传统经验设计的局限。最后，分层贝叶斯优化在保持计算效率的同时，实现了多目标优化的全局搜索能力。这些创新使得该框架能够处理常规方法难以应对的复杂工况，例如含有多个连续共沸点的混合物，或需要同时满足热力学相平衡与设备强度约束的极端条件。

在工程应用层面，研究团队成功开发了配套的流程设计软件包。该软件包具备以下核心功能：1）自动生成包含预处理、核心分离、后处理的全流程方案；2）支持多种分离技术（普通精馏、PSD、ED、反应精馏）的混合配置；3）集成实时能耗与环境效益评估模块。在试点工厂的应用中，该软件成功将设计周期从平均18个月缩短至6个月，同时将试生产阶段的能耗波动降低42%。

未来发展方向包括三个方面：首先，开发基于物理信息神经网络（PINN）的动态热力学模型，以提升三维几何分析的精度；其次，研究多目标优化算法的改进策略，特别是在碳排放约束下的能源优化平衡；最后，探索将数字孪生技术与本框架结合，实现分离过程的实时优化与自适应控制。这些扩展将进一步提升该框架在复杂工业场景中的应用价值。

综上所述，该研究通过构建多学科协同优化的自动化框架，不仅显著提升了分离流程的设计效率与经济性，更为环境友好的工艺开发提供了新的方法论。其创新性在于将传统工程经验转化为可计算的语法规则，同时通过分层优化策略有效平衡了多目标之间的冲突。这些技术突破为解决现代化工中日益复杂的分离难题提供了重要参考，特别是在高附加值精细化学品和生物基材料的分离领域具有广阔应用前景。