机器学习驱动的多塔级联精馏优化氘水升级处理工艺OA

氘水(D_(2)O)作为一种重要的化学原料,在核能领域中具有不可替代的作用,尤其作为核反应堆中的中子慢化剂,其需求日益增长。采用水精馏级联工艺进行氘水浓缩时,由于D_(2)O与H_(2)O的蒸汽压差异较小,通常需要较高的回流比(50~200),从而导致系统能耗和运行成本显著增加。此外,传统级联实验成本高昂,且多操作参数强耦合的特性使得同位素分布规律难以系统分析。因此,更有效地控制关键操作参数对于优化生产设计和实现成本控制具有重要意义。本研究构建了二塔级联水精馏耦合热泵的新工艺,并提出了基于反向传播(BP)人工神经网络的优化预测模型。该模型利用2 085组模拟数据进行训练,以塔板数、压缩比和循环工质流量为输入变量,实现了对氘水纯度、节能效率及总费用的精确预测。结果表明,模型预测值与模拟值高度吻合,相关系数(R)均超过0.999。进一步采用Garson和Yoon算法进行的灵敏性分析表明,压缩比是影响节能效率的首要因素,而回流比则对氘水纯度和总费用影响较为显著。研究提出,应优先提高压缩比以降低能耗,并选择较高的回流比以平衡设备与运行成本。总体而言,本研究验证了机器学习方法可作为复杂精馏过程的高效优化工具,为操作条件的快速筛选与优化提供可靠依据,并为氘水及类似复杂分离过程的工程设计与运行优化提供了新的技术路径。