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换热网络综合优化研究方法的新进展
换热网络是一种常用于能量回收的技术。在工业生产中，常用的热机、蒸汽锅炉等设备，其中的剩余热能往往对环境造成了浪费和污染。通过利用换热网络技术，可以将能源回收到最大化，减少了能源浪费和环境污染。然而，由于传统的换热网络优化方法存在一些不足，因此人们需要在现有的优化方法的基础上进行不断的改进，进一步推进换热网络的综合优化。
近年来，应用数学领域中多数学科相互交叉，导致了换热网络综合优化方面发生了许多新进展。本文将就此对换热网络综合优化研究方法的新进展进行探讨。
首先，传统的换热网络优化方法能够提供满足设计规格的最小化成本方案，但是不能考虑现场应用过程中的变量和不确定性。一些研究者提出了基于风险优化的方法，引入随机变量和随机变动的概念，从而解决了传统方法的不足。这些方法的关键点在于对参数的概率特征进行建模和预测，从而获得确定性或者随机最佳设计方案。这类模型可以考虑规划的不同阶段、决策过程和成本寿命周期的影响。
其次，针对传统方法在最小成本和最大效率之间只能实现牺牲一部分的情况，研究者应用多目标最优化方法，提出了多优化目标的换热网络优化模型，并基于该模型建立了优化模型的求解算法。多目标优化方法可以将供热、供气和供电等不同的优化目标纳入考虑范围，更加全面地考虑网络的优化建设。
第三，在传统的方法中，利用线性规划求解器快速求解最优解。对于大规模或者强非线性的模型，传统的方法会遇到困难。一些新技术的引入可以克服这些挑战。其中一个是启发式算法，如遗传算法、模拟退火算法、粒子群算法等，可以求解大规模问题，并考虑非线性的复杂性。这类算法不依赖于问题的特性，但可能无法保证最优解。若简单的遗传算法在求解非线性模型时无能为力，则可以引入混合方法，如遗传算法和局部优化算法相结合的算法。这样能够结合两种算法的优势，有效求解交叉约束和非线性问题。
最后，通过引入内容纳污染物控制,即余热回收过程中对（氮、磷、硫等）污染物的在线检测及控制，以最小化污染物排放和污染源的生态压力。该方法建立了热水回收供热-空调一体化系统的数学模型，优化了供热-空调系统的温度分配模式，并设计了一个多模型求解策略来解决非线性优化问题。
总之，随着科学技术的快速进步，我们应持续不断地探索和改进换热网络综合优化的新方法，使其更加完善、高效。本篇文章简单地介绍了一些新的方法和技术，如风险优化、多目标优化、启发式算法和内容纳污染物控制等。这些方法和技术在实际工业生产中可以提高能源利用率，减少环境污染，促进企业可持续发展。