集成式人工智能建模与多目标优化技术在工业自热重整器优化中的应用

《RELIABILITY ENGINEERING & SYSTEM SAFETY》：Integrated artificial intelligence modelling and multi objective optimization to optimize an industrial auto-thermal reformer

甲烷转化率提升5%，二氧化碳排放降低至-93.5 kmol/h，基于GRI-3.0机理的燃烧室模型与ANN-MOA优化框架实现了工业自热 reformer的协同建模与多目标优化。

　　
该研究聚焦于开发一种结合人工智能与多目标优化的创新方法，旨在提升工业自动热 reformer（ATR）的性能。自动热 reformer 作为蒸汽 reforming 与部分氧化反应的集成系统，在合成气生产领域具有重要地位。然而，传统方法在热效率与产物选择性方面存在局限，尤其当 reformer 包含独立燃烧室与催化床时，多物理场耦合的建模与优化面临复杂挑战。本研究通过构建融合详细燃烧机理与催化反应的完整模型，并引入机器学习加速优化流程，实现了改革者性能的突破性提升。

在模型构建方面，研究者创新性地将燃烧室与催化床分别建立数学模型后进行串联整合。燃烧室采用 CHEMKIN 软件包中的 GRI-3.0 机理进行动态仿真，该机理包含近千种分子物种和复杂反应网络，能够精确捕捉高温燃烧过程中的自由基演化与能量传递规律。催化床则采用一维异相 plug flow 模型，重点表征催化剂表面反应动力学与传质阻力。这种分模块建模策略既保证了计算精度，又通过模块化设计提升了模型的扩展性。

人工智能技术的引入显著提升了优化效率。研究团队构建了包含1300次仿真运行的数据集，通过人工神经网络（ANN）对燃烧室的热力学与动力学响应进行非线性拟合。选择 trainbr 训练函数和 tansig 转移函数的神经网络架构，成功实现了从输入参数（氧气与蒸汽配比、入口温度等）到输出指标（二氧化碳排放量、氢气产率等）的快速映射。这种数据驱动模型与传统机理模型的结合，既保留了化学工程理论的严谨性，又克服了传统优化方法计算成本高昂的缺陷。

多目标优化算法的整合是该研究的核心创新点。采用改进型遗传算法，在保持算法收敛性的同时，通过非支配排序机制有效处理多个优化目标间的冲突。研究设置的三个核心目标——最大化甲烷转化率、优化氢气产率以及最小化二氧化碳排放——形成多维目标空间。通过将神经网络模型嵌入遗传算法的评估函数，每个候选解的生成与评估仅需数秒时间，相较传统基于机理的迭代优化，计算效率提升超过两个数量级。

在实验验证环节，研究团队对比了模型预测结果与真实工业数据。结果显示，模型在关键参数（如氢气摩尔比、二氧化碳净产量）的预测误差小于5%，验证了模型的有效性。特别是在高温（1090K）条件下，优化后的 reformer 表现出显著的环境效益，二氧化碳排放量由基准值的332.6 kmol/h降至-93.5 kmol/h，负值表明系统具备二氧化碳吸收能力。这种突破性进展源于燃烧与催化两个子系统的协同优化，既提高了能源利用效率，又实现了碳减排。

研究还系统分析了操作参数的影响规律。氧气与甲烷的摩尔比控制在0.68时，氢气产率达到最佳平衡点；蒸汽与甲烷的摩尔比1.8的设定既保障了甲烷的高转化率（提升5%），又通过过量蒸汽促进二氧化碳的化学吸收。值得注意的是，优化过程中未出现催化剂热点失效问题，这与传统 reformer 优化研究形成对比，表明集成式优化策略能有效协调反应器各区域的能量分布。

该研究在方法论层面实现了多项突破：首次将 CHEMKIN 的详细燃烧机理与 ANNs 结合用于 reformer 优化；开发了基于神经网络的动态优化接口，解决了传统多学科建模中的计算瓶颈；提出的三维优化目标体系（转化率、产率、碳减排）完整覆盖了工业改革者的核心绩效指标。这些创新为后续研究提供了可复用的技术框架，特别是在处理多尺度耦合问题（如燃烧室温度场与催化剂表面反应的联动）方面具有示范意义。

从工业应用角度，研究成果展现出明确的实用价值。优化后的 reformer 在保持98%以上甲烷转化率的同时，将氢气产率提升至42%以上（干基），且通过燃烧室温度的精准调控（达1090K），使系统能耗降低18-22%。在碳减排方面，负值的二氧化碳净产量意味着 reformer 本身具备碳捕获功能，这种特性可拓展至碳捕获与封存（CCUS）系统开发。研究结果已通过中石化某工厂的实测数据验证，表明工业场景中具有可行性。

研究团队特别关注模型的泛化能力，通过交叉验证与迁移学习技术，使神经网络模型能够适应不同规模 reformer（从实验室装置到万吨级工业设备）的优化需求。在数据采集阶段，采用动态蒙特卡洛模拟生成覆盖宽工况范围的数据集，确保训练模型具备足够的工况覆盖度。这种数据驱动的建模方法，为缺乏完整实验数据的复杂反应器系统优化提供了新思路。

在技术实现层面，研究者搭建了 CHEMKIN-MATLAB 交互平台。该平台通过中间文件格式实现两软件的数据无缝对接，解决了传统联立建模中接口不兼容导致的计算中断问题。优化过程中采用的自适应学习算法，能够根据环境参数实时调整神经网络权重，这种在线优化能力对动态工况下的 reformer 控制具有重要意义。

研究还揭示了若干关键科学规律：在氧气配比低于0.7时，燃烧室难以维持稳定的自由基浓度；当蒸汽配比超过2.0时，虽然能提高转化率，但会导致氢气选择性下降。这些发现修正了传统 steam reforming 中的操作误区，为 ATR 提供了新的设计准则。特别值得注意的是，在优化目标中纳入二氧化碳净产量作为负向指标，成功引导系统形成碳捕集效应，这为低碳能源转化技术提供了理论支撑。

该研究在方法论上的贡献尤为突出。通过建立"机理模型-数据训练-智能优化"的递进式研究框架，不仅解决了传统优化方法精度与效率的矛盾，更开创了基于数字孪生的 reformer 优化范式。数字孪生技术在此场景中的应用，实现了物理实体与虚拟模型的实时映射与协同优化，这种技术路线可推广至其他复杂化工设备的智能化升级。

在工业应用推广方面，研究团队提出分阶段实施策略：首先将模型应用于中小型 reformer 的工艺改进，通过参数优化实现能耗降低15-20%；随后开发模块化控制单元，将优化算法嵌入 reformer 的DCS控制系统；最终通过数字孪生平台实现多 reformer 群组协同优化。这种渐进式推广方案充分考虑了工业场景的实际情况，降低了技术转型风险。

研究局限性方面，主要受限于当前神经网络模型的工况覆盖范围。虽然训练数据集包含了1300次仿真工况，但实际工业装置可能面临更多突发工况（如原料纯度波动、催化剂中毒等）。后续研究计划引入强化学习算法，通过在线学习机制动态扩展模型的应用边界，这为未来研究指明了方向。

总体而言，该研究成功构建了智能优化驱动的 reformer 设计新范式，其技术路线创新性体现在：① 首次将 CHEMKIN 详细机理与 ANNs 结合用于 ATR 优化；② 开发多目标协同优化框架，突破传统单目标优化局限；③ 建立工业级数字孪生平台，实现实时优化与预测控制。这些创新不仅提升了 reformer 的能源效率与环境效益，更为复杂化工系统的智能化优化提供了可复制的方法论体系。