间歇生产过程操作灵活,适用于附加值高、品种多、市场变化快、批量小的产品的生产,在特种化学品、生物化学品及按客户订单定制的非大批量产品的生产领域具有非常大的优势。由于这类产品的需求量近年来与日俱增,因此间歇化工发挥着不可替代的重要作用。热集成研究是当前间歇化工设计和优化的研究热点,其中考虑过程调度和热集成两个目标的优化能够实现过程中资源的最佳利用,符合现阶段化工领域的发展诉求。但由于间歇过程本身固有的复杂性,使得间歇过程的调度和热集成优化问题涉及的参数多、参数之间的相关性强,存在明显的组合爆炸性特征;另外间歇过程中常需要考虑一些特殊的操作,如过程生产的多周期、间歇设备的灵活操作等,因此增加了该类问题的求解难度,容易陷入局部最优或无解的情况。而遗传算法作为一种基于进化规则的随机搜索方法,因其突破了对目标函数非凸、非可微的限制,具备解决此类问题的先天优势。本文以遗传算法为工具,对间歇化工过程的调度和热集成问题进行建模、分析和求解,主要内容如下:(1)分析了间歇过程系统的特征,综述了间歇化工过程热集成近年来的国内外研究进展,并针对同步优化策略中的设计难度大、求解困难问题,基于遗传算法的求解机制,提出了内外圈协同优化策略,将复杂的数学模型分解为相互关联的结构优化和参数优化两个模块进行求解,降低了系统优化设计的求解难度。(2)针对几类常规的间歇化工过程,建立间歇化工过程调度和热集成的数学模型,并利用基于遗传算法的内外圈协同优化策略对该问题进行求解。通过对间歇系统进行热集成的分析优化,有效提高了过程的生产效率:典型多产品厂中,通过对比不同储罐操作形式,发现无限中间储罐的形式能够在零等待储罐的优化基础上,在一个生产周期内缩短45min的操作时间,考虑过程的热集成效益,能够实现系统节能提高2.01倍,系统节能2446kJ;典型多目的厂中,通过对系统中的热量进行集成,实现过程节能提高2.15倍,系统节能3830kJ。证明了研究方法的有效性。(3)根据复杂间歇化工过程的特点,针对多周期复杂多目的厂的调度和热集成问题,建立其调度和热集成的数学模型。并根据模型的特点,提出了基于遗传算法的虚拟周期的编码策略,该策略可有效表达间歇多周期生产的超级结构,可给出多个生产周期下的优化方案。间歇化工过程多周期优化案例的计算结果表明,采用多周期生产可以提高系统的生产效益,证明了多周期生产的优势,也证明了本研究方法可用于求解复杂间歇过程的调度和热集成问题。