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我国是煤炭消费大国,现阶段能源消耗的格局变化不会太大,将传统的火力燃煤发电向清洁煤发电技术转型是全球研究的难题,建立低碳排放发电系统和提高燃煤利用率,关系着中国绿色能源技术的发展。以天津整体煤气化联合循环（IGCC）电站示范工程作为研究对象,针对该系统存在捕集率低和能耗高的不足,对该系统进行了模拟和优化研究。本文主要工作如下:（1）基于Aspen Plus模拟软件搭建燃烧前CO2捕集工艺流程模型平台,分别对一氧化碳变换工段、N-甲基二乙醇胺（MDEA）脱酸气工段和湿法氧化硫回收工段等进行模拟分析,使用Honywell组态软件将系统的三个工段模型进行无缝对接,根据模型运行的输出结果,在线调整和测试系统的关键参数,优化相关工艺流程。（2）分别对变换工段的合成气流量、MDEA脱酸工段的温度以及变换炉的气体压强控制系统进行优化分析,改进系统的控制方法,使用Matlab进行仿真,验证系统的稳定性和时滞性。（3）针对系统捕集率低和能耗高的问题,提出基于RBF神经网络的无模型自适应控制（MFAC）方法和多目标参数优化方法,通过Matlab仿真软件进行仿真实验,验证改进后的算法,可以大大提高CO2捕集率,降低系统的能耗,提高整个系统的工作效率。（4）分析和测试优化后系统的关键技术参数,研究优化后的碳捕集系统动态响应特性,通过调节不同的CO2捕集方法,获取影响碳捕集率的性能参数,得出参数优化结论。（5）对优化后的燃烧前CO2捕集IGCC系统进行经济性评估,通过系统对IGCC供电效率影响和IGCC系统经济性方法分析,研究电厂捕集成本和系统产能效益,减少企业的投资成本,提高经济效益。仿真结果表明,对碳捕集系统进行优化,系统的稳定性更高、延时降低以及抗干扰能力更强,模拟优化后的CO2捕集率达到99%,能耗降低了16.67%,捕集成本节约了25.03%,为后续系统的优化升级提供理论依据。