工业过程需要消耗大量的水和能量。随着工业化进展的日益加快,水资源短缺成为了当前困扰人类的难题。能源是国民经济的命脉,我国对能源的需求量呈现逐年上升的趋势,并成为全球第二大的能源消耗国。水和能量消耗同时会导致严重的环境问题。庞大的水和能源消耗中有一部分是由于错误的系统结构,不合理的技术运用,错误的管理理念导致的。如何通过换热网络的优化(heat exchanger network synthesis-HENS)、用水网络的优化(water networks synthesis-WNS)、水热网络集成优化(heat-integrated water networks synthesis-HIWNS)达到节能、节水的目标迫在眉睫。用水网络优化的方法比较成熟,但评估用水网络优化结果方面的研究稀少;换热网络优化和水热集成优化主要依赖于数学优化法尤其是同步优化法,传统的混合整形模型(mixed integer nonlinear programming-MINLP)对初值的依赖性强。本文的工作主要针对上述问题展开。首先,提出折点法(inflection point method–IPM)用于单一污染物的用水网络优化。折点法是基于物料衡算得出的一组理论公式,用于计算用水网络优化的目标值:新鲜水的最低消耗量、再生水的最低消耗量、新鲜水和再生水用量之间的关系。通过上述目标值进而可以计算得到新鲜水用量和成本之间的多目标优化结果。由于折点法得到的是全局最优解,可以用于评估夹点技术、数学优化等方法优化设计的结果。其次,建立非线性模型(nonlinear programming-NLP)用于换热网络的同步优化。换热网络优化主要采用混合整形非线性模型。基于Yee和Grossmann(Comput.Chem.Eng.1990,14,1165-1184)建立的混合整形非线性模型,本文除去整型变量建立非线性换热网络模型。该模型引入非线性约束达到除去整形变量的目的。计算换热面积所需的总传热温差计算过程融合在目标函数中,因此非线性模型不需要传热温差变量。变量个数和类型的减少,降低了求解过程的复杂性。应用GAMS中的Branch-And-Reduce Optimization Navigator(BARON)求解器求解非线性换热网络模型,求解过程不需要进行初值的选取。本文选取12个案例验证非线性换热网络模型,案例包含多种规模:流股数在4-39范围内,其中39个流股的案例是文献所报道的最大案例。通过12个案例分析发现本文建立的非线性模型不仅可以应用于中小型换热网络优化设计而且可以准确的求解大型换热网络优化设计问题。最后,以建立的非线性换热网络模型为基础,建立非线性水热集成优化模型。水热集成优化过程需要应用整形变量判断流股的性质-冷流股、热流股,非线性水热集成优化模型采用非线性约束替代该过程中的整形变量。在非线性换热网络模型降低变量个数基础上,非线性水热集成优化模型进一步降低了水热集成优化模型的变量个数。变量个数的减少,降低了求解过程的复杂性。应用GAMS中的BARON求解器非线性水热集成优化模型,求解过程不需要进行初值的选取。通过7个涉及单一污染物和多污染物的案例分析,发现本文建立的非线性模型可以准确的应用于水热集成优化。