换热器网络(HEN)在化工过程系统的用能中占有举足轻重的地位,其综合与优化一直是化工过程系统工程学研究的热点与重点内容之一。本文针对当前换热器网络综合方法中所存在的计算复杂、实用性差、适应性不佳等问题展开了大规模柔性换热器网络综合的研究,主要研究内容及成果如下：(1)提出了确定性条件下大规模多流股换热器网络综合方法,该方法基于虚拟温焓图得到初始网络,在此基础上提出了用于子网络划分及对划分方式优化的合并向量。对于子网络的综合,本文分别给出了改进的超结构法以及启发式策略,该启发式策略可同时适用于双流股换热器及多流股换热器,并可通过公共流股的分支系数对子网络进一步优化。本方法兼顾优化质量与求解效率,可高效求解大规模换热器网络综合问题,作为柔性换热器网络综合的基础。(2)在应用柔性指数的换热器网络柔性分析方法中,提出了以方向矩阵表示不确定参数波动方向,进而搜索出限制过程柔性的临界点所在方向；其中柔性指数为一个衡量过程结构柔性大小的指标。对于凸及非凸可行域问题,文中分别以搜索矩阵法及并行模拟退火算法搜索临界方向,后者亦适用于凸问题。该方法不仅能快速求解柔性指数,而且能直观地给出临界点位置,可用于指导柔性换热器网络综合中对网络结构的改造。(3)提出一种柔性换热器网络综合的分步方法,依次进行网络结构综合及换热器面积优化。结构综合中,基于拓扑并集法提出了一种迭代策略,以此找出满足柔性要求的网络结构,作为面积优化的基础；文中根据换热器面积对网络柔性及总费用的影响规律提出了一个用于换热器面积优化的迭代公式,该迭代式求解效率高、鲁棒性强。同时,由于本方法不含多周期假设,而以柔性检测确保换热器网络柔性满足要求,故可广泛适用于凸及非凸可行域的柔性换热器网络综合问题。(4)本文详细研究了模拟退火算法、遗传算法及模拟退火遗传混合算法,针对换热器网络的优化问题给出了适宜的算法参数选取及操作设计方案；并改进了遗传算法中交叉的个体选取方式,在根据交叉概率随机交叉的基础上,选取一定比例的基因差异较大者、适应值较高者进行交叉,该策略显著提升了计算效率。(5)本文最后综合运用所提方法对某乙烯生产装置中的大规模换热器网络进行了柔性综合,所得换热器网络的年度化总费用有大幅度降低,且具有充分的抗扰动能力,证明了本文方法是可行的并能够用于指导实际工程问题。