《Case Studies in Thermal Engineering》：Interactive study on thermal comfort and air quality with PM
2.5 pollution and respiratory disease risk of high-speed railway stations in cold regions
编辑推荐：
本研究针对有限时间热力学框架下，三库化学势（CHP）变换器的综合性能优化问题，开展了基于?（exergy）分析的生态函数（ECF）最优性能及多目标优化研究。研究人员通过构建包含线性与扩散质量传递（MT）定律的内可逆模型，推导了无量纲ECF与性能系数（COP）的最优关系，并利用NSGA-Ⅱ算法，对最大化ECF、COP、能泵送率（?p）及最小化熵产率（?g）进行多目标优化。结果表明，多目标优化能以较小的ECF和能泵送率牺牲为代价，显著提升COP并大幅降低熵产率，为协调化学势变换器各性能指标间的矛盾、提升其综合性能提供了有效策略，具有重要的理论与工程指导意义。
在能源转换与利用领域，化学势变换器作为一种循环系统，其独特之处在于由质量流而非热流驱动。它如同一个精巧的“物质搬运工”，从中等化学势（CHP，Chemical Potential）的质库获取质量流，然后将一部分“搬运”到高化学势质库，另一部分“释放”到低化学势质库，从而实现对高化学势物质更高效的利用。这类设备不仅无需“高级”能量驱动，还能回收利用废弃物，在减少环境污染与节约能源方面展现出巨大潜力。然而，如何设计其运行参数，使其在输送能量（能泵送率）、转换效率（性能系数）、环境影响（熵产）等多个方面取得最佳平衡，是理论与工程实践中的一个核心挑战。传统的单一目标优化往往顾此失彼，例如，追求最大能泵送率时，其性能系数可能为零。因此，如何在多个相互矛盾的目标之间进行权衡，寻求整体最优解，成为了研究的热点。
为了回答上述问题，石双双、陈林根、葛炎林和冯慧君等研究人员在《Case Studies in Thermal Engineering》上发表了一项研究，他们聚焦于“内可逆三库化学势变换器”，对其基于?（exergy）分析的生态函数（ECF）最优性能及多目标优化（MOO）展开了深入研究。研究人员的目标是推导和量化变换器的综合性能指标（ECF），并利用先进的优化算法找出能同时优化多个关键性能的运行方案。
研究主要运用了以下技术方法：首先，建立了内可逆三库化学势变换器的物理模型，分别基于线性质量传递（MT）定律和扩散质量传递（MT）定律推导了性能指标（性能系数COP、能泵送率?p、熵产率?g及生态函数ECF）的通用表达式。其次，运用拉格朗日函数和欧拉-拉格朗日方程，求解了在给定COP下，使ECF最优的各质量传递时间分配。最后，采用了NSGA-Ⅱ（带精英策略的非支配排序遗传算法）这一先进的多目标优化算法，以最大化COP、最大化ECF、最大化?p和最小化?g为目标，进行了双目标、三目标和四目标优化，并基于最小偏差指数为决策者筛选理想方案。
研究结果主要分为以下几个部分：
1. 两种质量传递定律下的性能指标
研究人员分别推导了线性MT定律（传质量正比于化学势差）和扩散MT定律（传质量与化学势呈指数关系）下的性能指标解析式。计算表明，MT定律仅改变ECF和COP的具体数值，但不改变两者关系曲线的形状，且线性MT定律是扩散MT定律的一个特例。
2. 固定参数对生态函数性能的影响
通过数值计算，分析了质库化学势比和质量传递系数比对最优性能的影响。研究发现，无论采用哪种MT定律，无量纲能泵送率（??p）和ECF（??）随COP的增加先增后减，呈抛物线型；而无量纲熵产率（??g）则随COP增加单调递减。同时，提高高化学质库与驱动源质库的化学势比（μH/μM），或降低驱动源质库与低化学势质库的化学势比（μM/μL），均能提升系统的最大??和??p。
3. 多目标优化结果与分析
研究人员使用NSGA-Ⅱ算法进行了多目标优化。以四目标优化（最大化COP、最大化ECF、最大化?p、最小化?g）为例，与单一最大化ECF的目标优化结果相比，多目标优化方案牺牲了17.5%的能泵送率和7.14%的ECF，但换来了熵产率大幅降低42.86%和性能系数显著提升9.69%的综合效益。这表明，多目标优化能够有效协调各性能指标间的矛盾。研究还给出了不同权重偏好下的“理想解”，为实际工程设计中的参数选择提供了清晰、量化的指导。例如，对于扩散MT定律，当决策者更看重COP和?p时，可选择一套参数；若更看重ECF和降低?g，则可以选择另一套参数。
研究的结论和讨论部分强调，该工作首次对内可逆三库化学势变换器进行了基于?分析的生态函数最优性能研究及多目标优化。所建立的模型和推导的性能关系，深化了对该类变换器在有限时间热力学框架下运行规律的理解。更重要的是，研究成功地将NSGA-Ⅱ算法应用于该化学循环系统的优化，证明了多目标优化在协调能泵送率、性能系数、生态函数和熵产率等相互冲突目标方面的强大能力。通过牺牲少量ECF和能泵送率，可以换来熵产率的大幅下降和性能系数的显著提升，从而实现系统综合性能的帕累托改进。这项研究不仅为三库化学势变换器的理论分析与性能评估提供了新的视角和工具，其方法论和结论对于其他类型的化学泵、化学发动机乃至更广泛的热力学循环系统的多目标设计与优化也具有重要的借鉴意义，有助于推动高效、低耗、环保的能源转换技术的发展。
