在世界范圍內，超過九成的電能產生都通過以水和水蒸氣為循環(huán)工質的朗肯循環(huán)產生，其主要包括定壓吸熱、等熵膨脹、等壓冷凝和等熵壓縮等四個過程。當熱源溫度低于370℃時，例如余熱及地熱等，以水為工質的傳統(tǒng)朗肯循環(huán)已經不能對其進行有效的利用。在這種背景下，有機朗肯循環(huán)逐漸受到研究者的重視。有機朗肯循環(huán)(OrganicRankineCycle，ORC)采用低沸點有機物為工質(如R113，R123等)，具有使用壽命長、維護費用低和自動化程度高等特點，使得朗肯循環(huán)能夠從低品位的熱源中吸熱，因此特別適合中低溫余熱的利用。ORC采用新型工質的有機朗肯循環(huán)對環(huán)境友好等特點。濟南220kwORC低溫發(fā)電機
利用有機朗肯循環(huán)（ORC）將熱能轉化為機械能是一種利用低品位熱能的有效手段。ORC系統(tǒng)的典型設計過程通常包括：工質選擇、循環(huán)結構的選擇、運行參數(shù)的優(yōu)化、部件選型和尺寸設計，這是一個非常耗時且高度依賴于設計人員經驗的過程，在大多數(shù)情況下很難實現(xiàn)更優(yōu)設計。近年來，人工智能這種新興的技術被工程界普遍采用，用于解決傳統(tǒng)手段難以解決的問題。在能源系統(tǒng)的設計中，研究人員也在嘗試利用這種新工具去解決ORC系統(tǒng)設計中的難點問題。目前，有關人工智能輔助ORC系統(tǒng)設計的研究比較零散，大多數(shù)工作仍屬于嘗試性的工作，不能為后續(xù)研究提供很好的指導。因此，本文對人工智能技術在ORC系統(tǒng)設計中的較新進展進行了文獻綜述，旨在厘清人工智能技術在ORC系統(tǒng)設計中的研究領域，并為人工智能技術更好地輔助ORC系統(tǒng)設計提供指導。濟南ORC發(fā)電類型ORC電廠使用的空冷冷凝器要比水蒸氣電廠使用的空冷冷凝器的體積小得多。
在有機朗肯循環(huán)發(fā)電設備中，低壓液態(tài)有機工質經過工質泵增壓后進入蒸發(fā)器吸收熱量轉變?yōu)楦邷馗邏赫羝?；之后，高溫高壓有機工質蒸汽推動膨脹機發(fā)電機進行發(fā)電，產生電量輸出；膨脹機出口的低壓過熱蒸汽進入冷凝器，向低溫熱源放熱而被冷凝為液態(tài)，如此往復循環(huán)。ORC發(fā)電設備與其他熱機循環(huán)相比有諸多明顯的優(yōu)點。首先，與其他熱機循環(huán)相比，ORC對低品位余熱的利用率更高；其次，使用ORC發(fā)電設備的尺寸和重量??；此外，有ORC比其他熱電循環(huán)的運行維護成本更低。
在ORC低溫余熱發(fā)電系統(tǒng)中，有機工質的研究和選擇是更重要的內容之一，因為有機工質的物理性質對熱源的回收效率起著決定性的作用，并對系統(tǒng)組件的設計難度有重要影響。例如，工質的冷凝壓力高，會導致密封系統(tǒng)設計難度高。由于ORC系統(tǒng)回收的是低溫余熱，為了使工作介質在較低溫度下汽化，應采用沸點較低的有機工作介質。同時，低沸點有機工作介質還應具有以下理想特性：低臨界壓力和臨界溫度，良好的干濕性能，低粘度，低表面張力，高循環(huán)效率，較高的安全性和環(huán)境友好性。ORC被認為是一項切實可行的綠色能源技術。
在能源危機、氣候變化的時代背景下，有機朗肯循環(huán)（ORC）作為一種低溫余熱資源利用的有效途徑，得到普遍的研究及工業(yè)應用?；旌瞎べ|作為該領域的研究熱點，在能否提高ORC循環(huán)性能等問題上觀點截然相悖。本文從工作原理、循環(huán)性能評價、工質篩選和工藝優(yōu)化等方面對混合工質ORC展開分析及研究，以探究爭議的主要及解決途徑。研究結果表明：混合工質ORC的爭議主要源于缺乏統(tǒng)一的優(yōu)化及評價基準，普遍采用的以盡可能大的相變溫度滑移為約束條件，有可能降低混合工質性能；混合工質的組分調控特性表現(xiàn)出巨大潛力，結合組分調控的工藝設計、相變溫度滑移的定量優(yōu)化、實驗及中試是未來應重點關注的研究方向。使用有機朗肯循環(huán)可以用有機工質將低溫余熱回收后進行發(fā)電。貴州中低溫煙氣ORC低溫發(fā)電機組
有機朗肯循環(huán)發(fā)電技術降低了制造成本。濟南220kwORC低溫發(fā)電機
隨著全球性的能源緊缺和環(huán)境問題日益嚴重，通過充分利用可再生能源和工業(yè)余熱資源，從而提高能源利用效率是緩解能源和環(huán)境問題的重要方式.有機朗肯循環(huán)(ORC)是更有應用前景的低品位熱能發(fā)電技術之一.本文針對ORC系統(tǒng)建立了結構參數(shù)和系統(tǒng)操作參數(shù)同步優(yōu)化的換熱設備多目標優(yōu)化模型，采用R245fa為工質和板式換熱器，以效率更大和比投資成本更小為目標函數(shù).首先分析了單個變量(蒸發(fā)壓力，冷凝壓力，過熱度，蒸發(fā)器板間距，冷凝器板間距)對系統(tǒng)性能的影響，然后選取了系統(tǒng)的運行參數(shù)(蒸發(fā)壓蒸發(fā)壓力，冷凝壓力，過熱度)和換熱器的結構參數(shù)(蒸發(fā)器和冷凝器的板長，板寬，板間距)九個參數(shù)為決策變量，利用遺傳算法進行ORC換熱設備結構與操作參數(shù)多目標同步優(yōu)化，獲得多目標優(yōu)化的Pareto更優(yōu)前沿及對應的更優(yōu)系統(tǒng)運行參數(shù)和更佳換熱器結構參數(shù)組合。濟南220kwORC低溫發(fā)電機
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