从专家决策到自动化：工业热泵的设计与集成

Mostafa Babaei，瑞士日内瓦大学环境科学研究所

高温热泵正成为工业脱碳的基石，为用清洁高效的替代方案替代化石燃料供暖提供了途径。然而，如何以及在哪里有效整合它们，仍然是工程师和规划人员面临的重大挑战。传统上，系统设计依赖专家判断和手工迭代，这种方法过慢，无法跟上工业转型和工艺条件的多样性。本文探讨了如何将基于物理的推理与数据驱动的算法结合，实现设计和集成自动化，从而实现工业供能的更快更高效的电气化。

介绍

工业占全球最终能源使用量的三分之一以上，其中近三分之二的能源用于产生热能。尽管效率持续提升，全球约80%的工业热量仍由燃烧化石燃料产生。因此，用可再生或基于电力的替代热能替代热能，是减少工业排放最直接且有影响力的步骤之一。

高温热泵（HTHP）提供了实用的解决方案。它们可以回收冷却流或废气中的低品位废热，并升级为所需温度下提供工艺热量。对于许多应用，尤其是低于约200°C的应用，HTHP已经能够实现高效率和具有竞争力的运营成本。然而，它们的采用仍然有限，原因并非技术不成熟，而是因为每个工业场地都呈现出独特的热源、热源和工艺限制。

设计高效的热泵系统需要选择合适的温度提升点，识别积分点，并确定单元数量和尺寸。如今，这些决策仍高度依赖专家判断和手工评估工艺热剖面。虽然这种亲力亲为的方法可以为单个设施带来稳健的解决方案，但在扩展到多个站点或探索多个设计场景时，会变得耗时且不一致。

为了实现大规模部署，热泵集成必须从手工、体验驱动的设计向系统化和自动化的工作流程演进。这种自动化可以利用热力学推理识别技术上合理的作条件，而算法方法则处理复杂的配置和尺寸任务。通过将工程知识与计算智能结合，设计师可以在单一框架内快速评估多种选项。这种转变并不取代人类的专业知识;它放大了它，使工程师能够专注于战略决策，而算法则承担繁重的分析工作。编译 陈讲运

从专家设计到自动化集成

工业热泵的集成是一项复杂的工程任务，需要在热力学可行性、工艺兼容性和经济性能之间取得平衡。传统上，这一过程依赖于专家驱动的研究，工程师手动分析过程数据，以确定适合热泵运行的热源、热汇和温度水平。此类评估通常利用大复合曲线（GCC）来可视化过程的加热和冷却需求，并识别热回收的机会。虽然这些方法提供了宝贵的见解，但高度依赖工程经验，且在多个地点或场景中应用时可能耗时。

随着工业脱碳的推进，对能够系统评估大量集成机会的设计方法的需求日益增长。大规模应用传统方法需要大量努力，且由于工业工艺的多样性和边界条件，可能仍可能忽视可行的方案。自动化框架可以通过将工艺数据、热力学推理和算法工具结合，帮助识别可行且具成本效益的热泵解决方案，从而应对这一挑战。关键理念是从顺序、由人主导的工作流程转向能够自动评估众多潜在匹配的结构化系统。在此背景下，利用简化热力学模型测试废热源和过程热需求的每种可能组合。这些模型估算所需的温度提升和预期性能是否在实际作范围内。技术上不现实或效率低下的配置可以在流程早期排除，只剩下需要详细调查的配置。

这种热力学筛选作为透明滤波器，缩小设计空间，确保后续优化聚焦于有意义的案例。图1展示了造纸厂的大复合曲线示例，其中夹点上下的区域代表高温热泵潜在的热源和热汇区。此类剖面为自动筛查奠定基础，清晰勾勒出可行的温度区间，帮助识别最有前景的整合水平。

图1。大复合曲线，显示热泵集成的潜在热源和热汇区域。

热力学可行性与工艺匹配

自动化设计的核心要素是热力学可行性的评估。简化模型不对所有可能配置进行详细测试，而是利用工艺流的温度数据估算给定的源汇对是否兼容热泵运行。以理想卡诺循环为参考，这些模型近似理论性能的最大值，并识别在给定效率阈值内保持现实的温度提升范围。

通过将这些信息映射到所有工艺流，该框架生成了可能连接的热源和热汇的系统图景。需要过高温度升举或导致性能不佳的对应，可以自动过滤掉。结果是减少了技术上合理的选项，这些选项构成了进一步系统级评估的基础。这种方法加快了评估速度并提高了一致性，使得使用统一的热力学标准能够公平比较多个场地或工艺场景。

上层结构与整合框架

一旦确定了可行的温度水平和源汇组合，接下来的挑战是确定如何配置一个或多个热泵以满足工艺需求。工业设施通常包含多个不同温度和负载的供暖和制冷流，使得人工评估所有可能的配置变得困难。

基于超结构的框架通过在单一模型中表示所有潜在配置来应对这一挑战。每种配置描述了连接蒸发器和冷凝器的特定方式，可能包括中间热交换器或不同的工作流体。优化算法探索这些配置，以找到既能最小化总年度成本又满足热力学和运营约束的组合。

该概念如图2所示，在不同热泵配置下评估多个热源和热汇。随后，算法选择符合工艺要求的最具成本效益的配置。这种方法能够一致评估技术绩效和经济表现，在同一分析框架内统一地评估可行性、效率和成本。通过将热力学筛选和成本评估整合到一个结构中，上层建筑框架弥合了早期可行性与详细设计之间的鸿沟。它使工程师能够通过一个可复现的流程快速且透明地探索多种集成方案，该过程补充而非取代工程专业知识。

图2。热泵上层结构通过替代热泵配置连接多个源头/水槽。

结论

自动化工业热泵的设计和集成可以显著加快其部署速度，提高决策一致性。通过结合热力学推理与算法探索，能够高效识别多样化工业流程中的可行温度水平和最优系统配置。上层结构框架提供了一个统一的平台，用于比较各种替代方案，在单一工具中平衡技术可行性和经济性能。

除了单个项目外，这些方法还可以通过识别最具前景的电气化工业供能机会，支持更广泛的能源转型策略。随着计算方法的普及，自动化将越来越多地补充工程专业知识，实现工业用高温热泵系统设计的更快、更透明和数据驱动。

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