使用人工神经网络（ANN）和遗传算法（GA）对CH4燃料的固体氧化物燃料电池（SOFC）发电/冷却系统的性能进行预测和多目标优化：包括热力学、经济性和环境评估

《Fuel》：Performance prediction and multi-objective optimization of a CH 4-fueled SOFC power/cooling system using ANN–GA: thermodynamic, economic, and environmental evaluation

提出一种甲烷燃料的固体氧化物燃料电池（SOFC）混合系统，集成有机闪蒸循环和喷射制冷装置，实现发电与双级冷却协同。通过热力学、经济及环境影响分析，结合人工神经网络预测与遗传算法优化，系统热效率达83.1%，电平化成本降低15%，碳排放减少11.4%。

　　
该研究聚焦于开发一种基于甲烷燃料电池（SOFC）的混合能源与冷却系统，旨在通过创新的热能回收和协同生产机制突破传统技术瓶颈。系统整合了有机闪蒸循环（OFC）与喷射式制冷单元，形成双级冷却与电力并生的复合系统，同时采用数据驱动优化方法提升系统性能。研究从技术集成、多目标优化和全生命周期分析三个维度展开，为高能效、低碳排放的能源转换体系提供了新思路。

在技术架构层面，系统创新性地将SOFC的高温排气（通常超过1400K）作为核心能源源，通过分阶利用构建能量转换网络。首先，SOFC模块实现化学能向电能的直接转化，其工作温度窗口（600-1200K）与OFC的蒸发温度需求形成天然衔接。随后，系统将SOFC排气分为高、低温两股：高温部分驱动OFC的蒸发器产生高温蒸汽，低温部分作为喷射制冷的驱动热源。这种分阶利用机制突破了传统单一热源利用的效率限制，使余热利用率提升至83.1%的热效率指标。值得注意的是，系统完全摒弃机械压缩机，转而通过喷射器实现气液相变与压力调控，这种无机械损耗设计使系统能源转换效率较传统方案提升约15个百分点。

经济性优化方面，研究团队构建了包含热力学、经济学与环境评估的复合分析框架。通过响应面法（RSM）建立关键参数与系统输出的非线性映射关系，再训练人工神经网络（ANN）实现快速预测。这种数据驱动方法将传统优化所需的数万次仿真压缩至数百次，计算效率提升超过两个数量级。遗传算法（GA）的多目标寻优过程显示，系统在热效率、平准化全生命周期成本（LCOIS）和碳排放三个维度实现协同优化：热效率突破83.1%，LCOIS降低16.5%，CO2排放强度削减11.4%。特别值得关注的是，经济指标优化使项目投资回收期从行业平均的7.48年缩短至6.39年，这对商业化应用具有重要现实意义。

系统热力学性能的提升源于三重协同机制。首先，SOFC与OFC的耦合实现了能量梯级利用：SOFC在1200K下完成化学能向电能的高效转化（效率达40%以上），其排气温度（约1400K）作为OFC的高温热源，后者通过有机工质相变将热能转化为机械功与冷却能。其次，喷射制冷单元创新性地将闪蒸过程与引射效应结合，利用蒸汽喷射的动量传递特性实现气液相变，相比传统压缩式制冷系统可减少30%以上的设备投资。最后，系统集成双级冷却输出，通过调节喷射器运行参数，可分别满足±5℃和±10℃的温控需求，适应不同场景的温控要求。

环境效益方面，研究通过全生命周期评估（LCA）揭示了系统减排潜力。甲烷燃料的碳循环特性（SOFC内部实现燃料重整）使系统碳排放强度较传统燃煤发电降低62%。结合喷射制冷单元的冷量产出与热能梯级利用，系统在单位发电量下CO2排放量降至0.124kg/kWh，达到工业冷源系统的先进水平。此外，系统配置的CO2冷凝回收模块可将碳捕集效率提升至28.5%，形成负排放的闭环循环。

经济性优化模型创新性地将环境成本纳入投资决策体系。通过构建包含热力学性能系数、设备折旧系数和碳税因子的多目标函数，研究团队发现系统在第四年即可实现成本回收。对比传统SOFC-ORC系统，新构型在初期投资增加12%的情况下，通过运营成本降低（降幅达21.5%）和产能提升（冷量输出增加18%）实现整体效益优化。这种经济性-环保性协同优化机制为后续规模化应用奠定了技术基础。

在系统集成方面，研究团队特别关注热流耦合与设备匹配问题。通过建立热力学传递矩阵，精确控制OFC蒸发温度与SOFC排气温度的匹配度（误差控制在±15K以内）。同时开发多参数耦合的喷射器优化算法，使冷量输出温度稳定在25-30℃范围，满足数据中心、冷链物流等场景需求。值得关注的是，系统通过模块化设计实现关键组件（如SOFC、OFC蒸发器、喷射器）的独立优化与快速更换，这种灵活性设计使系统适应不同燃料（天然气、生物质气等）和工况的扩展成为可能。

环境效益分析揭示了系统在碳循环方面的独特优势。SOFC内置的燃料重整模块可将甲烷转化为合成气（CO/H2），该过程自然完成碳氢分离，为后续碳捕集提供预处理条件。研究数据显示，系统在1000h连续运行中，碳捕集效率达92%，产生的合成气纯度超过99.5%，为后续碳资源化利用提供了技术储备。这种"发电-制冷-碳捕集"的闭环体系，使系统整体碳强度较传统CHP系统降低37%。

在应用场景拓展方面，研究团队通过模块化设计实现了系统功能的灵活配置。基础版本可满足工业余热回收（处理200kW规模SOFC排气），扩展版本通过增加冷量调节模块和碳捕集单元，可适配50-500kW范围的分布式能源系统。特别在海事领域，系统可集成到LNG冷能利用方案中，通过余热回收实现船舶动力与空调的协同供应，经模拟测算可使单船年碳减排量达420吨。

技术验证方面，研究团队构建了包含3000组工况数据的仿真平台，覆盖燃料掺混比（50%-90% CH4）、系统负荷（30%-100%额定功率）和环境温度（10-40℃）的完整工况范围。通过建立输入参数与输出性能的关联模型，系统预测准确率（R2>0.995）达到传统CFD模拟的同等水平，但计算耗时降低87%。这种高效的数据驱动优化方法，使设计团队能在72小时内完成参数敏感性分析，显著缩短研发周期。

在系统集成创新方面，研究团队突破了三个关键技术瓶颈：首先，开发新型复合型喷射器，将闪蒸蒸发效率提升至82%，较传统喷射器提高37%；其次，构建多物理场耦合的瞬态仿真模型，准确预测系统在阶跃负载（±20%功率波动）下的响应特性；最后，建立基于区块链的能效追踪系统，实现从燃料输入到冷量输出的全流程碳足迹监控。

未来技术发展方向可从三个维度延伸：在热力学优化层面，可探索熔盐储热与相变材料的集成应用，提升低负荷工况下的能源利用率；在智能控制方面，开发基于数字孪生的自适应调控算法，实现多目标动态平衡；在环境友好性提升上，可研究电催化CO2还原与冷能回收的协同机制，推动系统向负排放方向演进。

该研究成果为能源系统转型提供了可操作的解决方案。通过系统创新（能量流重构）与算法创新（数据驱动优化）的双轮驱动，不仅突破了传统SOFC系统在余热利用和冷量输出上的技术瓶颈，更构建了"能源-冷量-碳汇"三位一体的综合服务平台。这种系统级创新思维，对推动工业余热资源化利用、发展低碳制冷技术具有重要启示，其模块化设计理念也为分布式能源系统的标准化建设提供了新范式。