典型的过程工业,如石油、化工、化肥等工业部门都是耗能大户。我国的能源需求量大,供应短缺,长期处于紧张状态,而且能源利用率与发达国家相比差距很大,这些严重地束缚了国民经济的可持续发展,节能降耗已是现今社会的重要任务。换热网络(HEN)是能源回收过程中的重要子系统。因此,优化换热网络结构,最大限度的回收热量,具有重大的意义。由于单位产品用能的降低,减少了废气物的排放,在环保方面符合可持续发展的要求。这必将为国民经济的发展带来巨大的经济效益和社会效益。本文围绕节能这个主题,开展如下研究工作:本文使用数学方法综合换热网络。首先,对换热网络综合问题进行简化。然后构造分级超结构模型,这是一个混合整数非线性数学规划(MINLP)模型。优化目标为年最小费用(包括操作费用和冷热公用工程费用)最小。最后进行模型求解。因为MINLP模型是非凸、非线性并且是个很复杂的模型,使用传统方法(如最速下降法,共轭梯度法等)难以求解。所以在本文中使用混合遗传算法进行求解。遗传算法不需要函数可微,连续,很适合求解MINLP模型。换热网络需要考虑到网络中物流和换热器的能量平衡,换热中温度范围限制,分流的约束,以及表示换热器存在的逻辑变量约束等大量约束。在处理约束条件方面,模型求解中使用一种改进的罚函数方法。为了避免传统遗传算法中单独使用罚函数的方法处理约束条件是产生的大量不可行解的缺陷,遗传算法中混合了模拟退火算法以及修复策略。使用MATLAB环境编程实现模型求解。用简单优化实例做算法对比说明论文中遗传算法的优势。计算综合换热网络综合问题实例,最终求得较优的换热网络,即是最低换热的年总费用。本文的研究工作证明了混合遗传算法的优化技术在换热网络综合中的可行性,并具有较好的效果。还可以进一步研究与完善,以提高换热网络节能效果。