针对非共沸工质组分迁移的特点，热力循环三维构建方法在传统温、熵二维坐标系的基础上，增加了表征工质组分浓度变化的第三个维度，得到了构建热力循环的三维坐标系，并从工质组分调节的角度探索了非共沸工质对热力循环性能提升的潜力。然而，在三维空间中，循环构建的复杂度大为增加，使得通过人脑进行循环结构的优化成为了不可完成的工作。在此情况下，通过计算机辅助实现热力循环的智能构建与优化，不失为一种可能的技术路径。
　　以有机朗肯循环(Organic Rankine Cycle，ORC)为出发点，本文对热力循环二维智能构建进行了研究，为热力循环三维智能构建奠定理论基础。由于循环工质与循环结构是有机朗肯循环的重要组成部分，且二者均对循环性能有着关键影响，针对有机朗肯循环的智能构建可以考虑从工质和循环结构入手。因此，本文对有机朗肯循环结构与工质的智能协同获取进行研究。
　　首先，基于HEATSEP方法，对有机朗肯循环进行了简化，并定义了循环结构智能构建的基本单元，以及通过基本单元形成循环结构的拓扑组合，并对循环的设计参数、拓扑参数分别进行了编码，将循环转化为计算机可识别的形式。
　　其次，基于循环编码化结果，以计算智能算法为核心，以循环净输出功率为优化目标，设计了可实现循环结构与工质智能协同获取的算法。算法具有三层的嵌套框架，包括实现工质筛选的外层算法、实现结构构建与优化的上层算法和下层算法。同时，利用AspenPlus软件和窄点技术，对循环的换热网络进行设计。
　　最后，应用文献数据，验证了编码的可靠性和算法的正确性。并以LNG冷能回收为例，分别针对纯工质和混合工质筛选，进行了案例分析。
　　结果显示，计算结果与文献结果的净输出功率相对误差为2.5%，算法较好地实现了纯工质和混合工质的ORC智能构建。对于纯工质，最优工质为R116，最优循环结构由两个基本循环通过共同发生压缩过程、膨胀过程组合而成，最大净输出功率为1.189×105W，换热网络由12个换热器组成，总传热面积为697.20m2,整体系统热效率为16.89%。对于混合工质，最优工质为R290和R600a(质量比53/47)，最优循环结构由两个基本循环通过共同发生压缩过程、吸热过程和膨胀过程组合而成，最大净输出功率为1.056×105W，换热网络由6个换热器组成，总传热面积为328.60m2,整体系统热效率为26.07%。与文献中系统的性能相比，案例分析结果均优于文献数据，显示了算法具有一定的优越性。