摘要： 在國家“雙碳”目標下，如何進一步降低碳排放和能源成本是當前造紙工業(yè)亟待解決的關鍵問題。干燥部是造紙過程中能耗最集中的部分，本文著眼于紙機干燥部的能耗優(yōu)化，分別從干燥部設備與技術更新、干燥部系統(tǒng)優(yōu)化、干燥部能耗預測及優(yōu)化模型3方面的研究進展進行概述與展望，并對部分代表性研究工作進行了具體分析，以期全面清晰地介紹該領域的研究進展。

關鍵詞：造紙工業(yè)；能耗優(yōu)化；干燥設備；優(yōu)化模型

中圖分類號：TS755 文獻標識碼：A DOI：10. 11980/j. issn. 0254-508X. 2025. 02. 018

造紙行業(yè)作為一種典型的能源資源密集型產業(yè)，與國民經濟和社會發(fā)展息息相關。在“雙碳”目標的推動下，造紙行業(yè)肩負著降低碳排放、推動綠色發(fā)展的重任，同時也面臨著技術創(chuàng)新難、能耗成本高的挑戰(zhàn)[1]。在造紙過程中，干燥部是能耗最集中的部分，約占紙機總能耗的60%。經過壓榨工序處理的濕紙幅干度通常為30%～45%， 而出紙干度則需達93%～95%[2]。濕紙幅進入干燥部后，新鮮蒸汽在烘缸表面冷凝釋放熱量，加熱被烘缸傳動的紙張，并產生大量的濕熱空氣。排風機與送風機排出濕熱空氣的同時將干燥的新鮮空氣送入氣罩內部，與烘缸協(xié)同蒸發(fā)濕紙幅內部水分。因此，新鮮蒸汽與電能的高效利用是干燥部能耗優(yōu)化研究的重點。本文分別從干燥部設備與技術更新、干燥部系統(tǒng)優(yōu)化、干燥部能耗預測及優(yōu)化模型3方面探討紙機干燥部能耗優(yōu)化的研究進展，具體如圖1所示。

先進設備與新型技術的引入是提升能效最簡單的方法。氣罩、熱泵和烘缸等設備及其控制技術的發(fā)展為紙機干燥部的節(jié)能降耗提供了直接解決方案。干燥部系統(tǒng)主要包括蒸汽冷凝水子系統(tǒng)和通風余熱回收子系統(tǒng)。干燥部系統(tǒng)優(yōu)化在設備與工藝結合的基礎上，通過多級熱回收技術充分利用各個環(huán)節(jié)的能量，最大限度減少熱損失。合理的系統(tǒng)設計不僅使能量流動更加清晰，而且從系統(tǒng)層面優(yōu)化能量分配，可一步提升能耗優(yōu)化效果。除了設備、技術和系統(tǒng)的升級，還可以通過對干燥部建立能耗預測及優(yōu)化模型獲得能耗優(yōu)化策略，進一步提升干燥部能效?；谖锫?lián)網和大數據技術，可通過大量歷史數據和實時采集的關鍵參數建立精準的能耗預測模型，為能耗優(yōu)化提供有效的數據及決策支持。能耗優(yōu)化模型以能源消耗成本最小為目標，以可控參數為決策變量，并依據能量和質量守恒定律建立模型約束。模型主要分為3類：基于物理機理的能耗優(yōu)化模型、基于數據驅動的能耗優(yōu)化模型、基于物理機理和數據混合驅動的能耗優(yōu)化模型?；谖锢頇C理的能耗優(yōu)化模型能夠更精確地描述系統(tǒng)內部原理，但無法求解復雜模型；基于數據的模型聚焦輸入與輸出的映射關系，易于訓練和求解，但模型可解釋性不強；混合驅動模型能夠在一定程度上兼顧模型的準確性及求解難度。這些創(chuàng)新舉措相互配合為紙機干燥部的節(jié)能降耗提供了有力支持，不僅推動了造紙行業(yè)向更高效、可持續(xù)的方向發(fā)展，也為應對環(huán)境挑戰(zhàn)和滿足市場需求提供了新動力。

1 干燥部設備與技術更新

干燥部設備與技術更新主要分為設備和技術2方面，具體見圖2。如圖2所示，在設備方面，主要包括氣罩、熱泵和烘缸；在技術方面，主要包括新型干燥技術（如超聲波干燥） 和設備控制技術的改進。紙張的干燥過程連續(xù)且復雜，每道工序的更新升級均會顯著影響能耗水平及生產成本。

1. 1 干燥設備升級

氣罩通過控制空氣流動速度和溫度來提高干燥效率，氣罩內部通常配備風機和加熱器，用于調節(jié)風速和溫度。氣罩通過有效排出濕氣、降低相對濕度，能夠顯著加速紙張的脫水過程。超節(jié)能氣罩本身不參與干燥過程，干燥任務完全由烘缸完成；超節(jié)能氣罩具備3大節(jié)能優(yōu)勢[3]：首先，進排風系統(tǒng)僅需2個45 kW的電機即可滿足需求；其次，利用高溫冷凝水對氣罩進風進行預加熱，避免使用新鮮蒸汽維持溫度；最后，排風溫度低至60 ℃，可有效減少熱能損失。節(jié)能呼吸式氣罩采取獨特的氣流設計，利用接觸干燥和對流干燥的原理，通過高溫高速的熱風加速紙張的熱量傳遞，破壞界面上的空氣薄膜，從而大幅度提升傳熱傳質效率。燃氣氣罩[4]通過燃氣加熱為紙張干燥提供快速、穩(wěn)定的熱源，熱風溫度最高可達500 ℃，具備極強的干燥能力。微熱風氣罩[5]利用烘缸冷凝水加熱空氣，干燥能力有限，主要功能是排出紙張蒸發(fā)出的濕熱蒸汽，因此主要通過降低車速來實現較低的蒸汽耗能。

熱泵是一種沒有轉動部件的熱力壓縮機，具有不直接消耗電能和機械能的特點[6]。熱泵可以充分利用高壓蒸汽減壓時的能量差，提升二次蒸汽或廢熱蒸汽的質量和壓力，確保二次能源在干燥工段的有效回收和再利用，從而實現干燥過程的高效節(jié)能。傳統(tǒng)熱泵要求蒸汽源的壓力等級較高，由于熱力學的不可逆性，在提升蒸汽壓力等級的過程中，會損失部分能量，因此傳統(tǒng)熱泵效率較低。升溫型吸收式熱泵是一種利用不同沸點溶液的氣液平衡特性實現熱量提升的裝置。工作介質通常由吸收劑（溴化鋰） 和制冷劑（水） 組成。升溫型吸收式熱泵不僅能夠回收低溫熱源，還能將回收的熱量提升至更高的溫度水平，提升了余熱利用效率。

電磁烘缸是一種基于電磁感應加熱缸體的高效烘干設備。其工作原理是通過電磁線圈產生交變電磁場，在缸體內部感應出電流，使缸體迅速升溫。升溫后的缸體將熱量傳遞給濕紙幅，促進水分蒸發(fā)，實現快速干燥。電磁烘缸具有高效能、快速響應、維護簡便等優(yōu)點，可顯著降低能源消耗[7]。多通道烘缸在結構設計上進行了創(chuàng)新，在烘缸內壁沿周向均勻設置一組矩形小通道。蒸汽通入小通道后冷凝并釋放熱量，產生的冷凝水被有效限制在小通道內，并借助蒸汽及烘缸旋轉所產生的離心力迅速排出，有效解決了傳統(tǒng)烘缸的積水問題，實現了更高的熱能利用率[8]。

1. 2 干燥技術更新

DS Smith 通過Baviera 蒸汽回收新技術，建立了廢蒸汽收集系統(tǒng)。該系統(tǒng)包括冷凝器、熱交換器、冷凝水回收裝置及數字化蒸汽泵等組成部分，通過熱交換器將冷卻過程中釋放的潛熱傳遞給生產線，實現了熱能的循環(huán)利用。這一措施使某瓦楞紙箱廠的天然氣使用量減少了20%，成功降低了740 t二氧化碳的排放量。

超聲波干燥技術通過高頻聲波的機械振動加速紙張內部水分的去除。高頻聲波在紙張傳播過程中形成壓力波，使水分子振動加劇，破壞水分子表面張力及液滴內部結構。這一過程有效地將水分驅趕至紙張表面，通過空氣流動或輔助加熱加速水分的蒸發(fā)[9]。與傳統(tǒng)熱干燥技術相比，超聲波干燥技術可在較低溫度下實現高效脫水，不僅減少熱損失，還能降低紙張纖維的損傷。

此外，還可通過以下措施提升節(jié)能效果[10]：①升級濕紙幅的傳動方式，采用交流變頻電機控制導輥傳動，推動干網運轉；②改造無繩引紙系統(tǒng)，以降低紙張轉移過程中的能量消耗，提高生產的連續(xù)性和安全性；③增加干網清洗器，保持干網的清潔。盡管技術升級能直接改善干燥性能，但通常需要較高的前期投資。相比之下，先進的設備控制技術具有明顯的成本優(yōu)勢。

傳統(tǒng)PID（proportional integral derivative） 控制在干燥部內部設備中應用廣泛，但存在控制精度有限、參數整定耗時、操作靈活性不足等問題。同時傳統(tǒng)PID高度依賴經驗參數，難以達到最佳控制效果。為提高控制性能，改進型PID 控制通過引入自適應控制、模糊控制或智能算法等技術，提升了控制精度和響應速度，使干燥設備的參數調整能更好地適應干燥過程中的動態(tài)變化和復雜環(huán)境，在確保設備穩(wěn)定性的同時實現了更高效的能量利用。孟德志等[11]提出基于模糊控制的紙機蒸汽冷凝水控制系統(tǒng)，采用Mamdani極小-極大推理法進行模糊推理，并使用加權平均法解模糊處理，實現蒸汽冷凝水系統(tǒng)的自適應調整。

傳統(tǒng)PID控制策略難以精準控制烘缸冷凝水排放壓差，而模糊PID算法的自適應能力有限，湯偉等[12]提出了模糊免疫PID算法，在階躍響應下，模糊免疫PID算法的調整時間比傳統(tǒng)PID算法和模糊PID算法分別縮短了22和10 s，且未出現超調現象，系統(tǒng)的響應速度和跟蹤性能均顯著提升。改進算法使得某廠的噸紙蒸汽消耗降低約9.09%，并確保烘缸始終不積水。為提升烘缸蒸汽壓力控制性能，劉濱朝等[13]通過粒子群方法優(yōu)化后的模糊PID控制器獲得最優(yōu)的量化因子和比例因子，有效避免了傳統(tǒng)模糊控制依賴專家經驗進行盲目尋優(yōu)的不足。

為解決烘缸積水問題，湯偉等[14]提出了一種改進遺傳PID 算法， 該算法在遺傳算法（genetic algo?rithm，GA） 的基礎上引入了新的種群“早熟”指標，并改進了遺傳算子與交叉算子，同時增加最優(yōu)追蹤策略，以提升蒸汽流速的控制效果。與傳統(tǒng)PID和基本遺傳PID算法相比，改進遺傳算法PID的調節(jié)時間分別減少了15和9 s，響應速度、超調量、穩(wěn)定性均有所提升，實現了紙機干燥部吹貫蒸汽流速的精準控制。

2 干燥部系統(tǒng)優(yōu)化

干燥部主要包括蒸汽冷凝水子系統(tǒng)和通風與余熱回收子系統(tǒng)。經過不斷發(fā)展，這些子系統(tǒng)的能耗水平已經趨于穩(wěn)定。能耗協(xié)同系統(tǒng)將2 個子系統(tǒng)進行整合，從系統(tǒng)層面對能耗綜合優(yōu)化，兼顧質量與成本之間的平衡，最大化回收系統(tǒng)中二次甚至三次能源，從而提高整體能效。

2. 1 蒸汽冷凝水子系統(tǒng)

蒸汽冷凝水子系統(tǒng)是干燥部熱能供給系統(tǒng)的重要組成部分，由烘缸、閃蒸罐、熱泵、蒸汽管道和閥門等組件構成。在烘缸內，蒸汽冷凝時釋放熱能，熱量通過烘缸壁傳導至紙張，蒸發(fā)濕紙幅水分。蒸汽冷凝水子系統(tǒng)的優(yōu)化設計旨在精確控制進入烘缸的蒸汽壓力，并利用熱泵和閃蒸罐等設備提升蒸汽質量，回收并充分利用系統(tǒng)熱量，提高干燥效率。

在基于S7-300 PLC 的流量調節(jié)熱泵蒸汽冷凝水系統(tǒng)中，結合吹貫蒸汽壓差控制和熱泵開度低端選擇控制2種策略，有效防止烘缸內積水，提升了閃蒸罐二次蒸汽的質量[15]。系統(tǒng)還設置了閃蒸罐液位的上下限連鎖控制，防止工況變化時冷凝水大量進入，確保系統(tǒng)的穩(wěn)定運行。在此基礎上，李茜等[16]提出了更加精確的控制方案，閃蒸罐分離出的冷凝水進入氣罩系統(tǒng)，利用其余熱對新鮮空氣進行預熱，二次蒸汽在可調熱泵和少量新鮮蒸汽的作用下，提升蒸汽壓力并通過管道送入烘缸，充分利用蒸汽冷凝水系統(tǒng)熱量；通過穩(wěn)定控制吹貫蒸汽流量和烘缸進出口壓力差，避免烘缸內積水；通過閃蒸罐液位連鎖控制，解決冷凝水排放困難及冷凝水泵頻繁啟停易損壞的問題。該系統(tǒng)改造為三級自動化技術（DCS） 架構，結合優(yōu)化控制算法，將蒸汽消耗降低了36%，顯著提升了節(jié)能效率，在實際應用中表現出優(yōu)異的經濟效益。

可調熱泵與三段通氣相結合的蒸汽冷凝水系統(tǒng)，通過重新調整干燥區(qū)分組，將高溫段、中溫段和低溫段合理分配，在前干燥部第二組烘缸及后干燥部上下排烘缸處增加可調熱泵[17]。結合傳統(tǒng)的三段通汽與可調熱泵技術，將高溫段的尾汽用于中溫段，中溫段的尾汽用于低溫段，充分實現蒸汽能量的梯級利用。前干燥部和后干燥部的操作簡化為基于水分和壓力的連鎖調節(jié)，可減少頻繁調整烘缸壓力的需求。該系統(tǒng)通過合理的分組和梯級熱量利用，顯著降低蒸汽消耗。

此外，可通過在蒸汽鍋爐換熱站安裝分汽缸、冷凝水回收裝置以及熱泵等設施回收系統(tǒng)的熱量，完成對蒸汽冷凝水系統(tǒng)的設計改造與升級[18]。

2. 2 通風與余熱回收子系統(tǒng)

通風與余熱回收子系統(tǒng)由氣罩、送風機、排風機、余熱回收裝置和空氣加熱裝置等關鍵部件組成（圖3）。如圖3所示，該子系統(tǒng)的主要功能是將紙張蒸發(fā)出的水分帶出氣罩，并通過送風和排風系統(tǒng)維持適宜的空氣濕度，為水分蒸發(fā)提供充足的動力。排出的濕熱空氣可以通過余熱回收裝置回收部分熱能，用于預熱新鮮空氣，由于經余熱回收后的空氣溫度通常無法滿足送風需求，因此需要通過空氣加熱裝置進一步升溫。通過對通風與余熱回收子系統(tǒng)進行系統(tǒng)優(yōu)化設計，確保氣罩內部的溫濕度達到工藝要求，避免氣罩滴水或內部溫度過高，從而提高整個干燥過程的效率和穩(wěn)定性。

通過將半封閉氣罩改為封閉式氣罩，并增加氣罩送風系統(tǒng)、氣罩排風系統(tǒng)和熱回收系統(tǒng)，實現了氣罩內部壓力與溫濕度的合理控制。這一改進措施提升了氣罩內能量流動效率和二次利用效果。封閉氣罩系統(tǒng)有效隔離干燥部與外界環(huán)境，更好地利用干燥過程中產生的水蒸氣熱量。氣罩送風系統(tǒng)通過控制烘缸之間的空氣濕度，提升干燥效率。熱回收系統(tǒng)則回收排出的熱風能量，加熱送入的空氣，減少蒸汽消耗，該改造使得某廠每年節(jié)省885.2 t標準煤[19]。

2. 3 能耗協(xié)同控制系統(tǒng)

將蒸汽冷凝水子系統(tǒng)和通風與余熱回收子系統(tǒng)協(xié)同整合，通過最大化回收和二次能源利用，實現能量的高效循環(huán)使用。協(xié)同控制系統(tǒng)通過先進的控制策略，能夠調節(jié)和優(yōu)化各子系統(tǒng)的運行參數，還可以根據工況變化實現動態(tài)調整，確保系統(tǒng)的穩(wěn)定運行并實現能量的層級利用， 干燥部能耗協(xié)同系統(tǒng)具體見圖4。

如圖4所示，能耗協(xié)同系統(tǒng)結合多段供氣與熱泵供氣，成功解決了烘缸積水和新鮮蒸汽消耗過多的問題。同時，采用三級加熱方式，充分回收系統(tǒng)中二次蒸汽和冷凝水的熱量，提升了干燥效率[20]。通過結合烘缸進汽壓力控制、熱泵系統(tǒng)低端選擇控制、溫濕度調節(jié)技術及送風溫度控制，不僅確保各個設備的運行參數滿足工藝要求，還實現了對干燥部能耗協(xié)同系統(tǒng)的高效運行管理[21]。此外，能耗協(xié)同控制系統(tǒng)還可以充分利用烘缸內排出的冷凝水和經預熱進入氣罩內部的干燥空氣，并通過多級閃蒸罐和換熱器進一步對空氣進行加熱，確保進入氣罩的空氣符合溫度要求。該系統(tǒng)改造精確調控工藝參數，將噸紙蒸汽消耗控制在2.03 t[22]。白娟娟等[23]基于西門子S7-300 PLC設計了一套熱力控制系統(tǒng)，精確優(yōu)化了蒸汽冷凝水、氣罩通風及熱回收系統(tǒng)的能耗。

3 能耗預測及優(yōu)化模型

除了設備、技術和系統(tǒng)的升級，還可以通過對干燥部建立的能耗預測及優(yōu)化模型設計能耗優(yōu)化策略，幫助企業(yè)識別高耗能因素，實施針對性的能耗優(yōu)化措施，進一步提升干燥部能效。

3. 1 能耗預測

精確的預測模型可為能耗優(yōu)化方案制定者提供數據支持，幫助決策者更好地識別潛在的節(jié)能機會和優(yōu)化空間。針對造紙企業(yè)的能耗預測問題，夏威鈞等[24]提出了一種基于粒子群優(yōu)化的最小二乘支持向量回歸能耗預測模型。通過粒子群優(yōu)化，解決了參數選擇計算量大的問題，并提升了模型的預測精度。相比單一算法，組合算法在干燥部能耗預測中表現出更高的精度和更快的計算速度。胡亞南等[25]將GA和反向傳播神經網絡（back propagation neural network， BPNN）相結合，提出了GA-BPNN能耗預測模型。該模型使用GA 優(yōu)化神經網絡的權重和閾值，提高了求解精度。王瀚[26]將粒子群優(yōu)化算法和BPNN相結合，該預測模型利用粒子群優(yōu)化算法加速了模型的收斂過程，顯著提升了計算速度。

在干燥部能耗分析的基礎上，陳曉彬等[27]提出了干燥部能源效率在線監(jiān)測的4類指標，即干燥部蒸汽單耗、干燥部熱效率、通風與余熱回收子系統(tǒng)電單耗、通風與余熱回收子系統(tǒng)熱回收效率，并建立了各個指標的計算模型，該模型以能夠實時采集的數據作為輸入，實現各指標的實時在線監(jiān)測，以便在線分析干燥部能源利用狀況，并為能耗優(yōu)化策略的制定提供數據支持。

3. 2 能耗優(yōu)化模型

目前，干燥部能耗優(yōu)化模型主要依賴于物理機理建模和數據驅動建模2種方法?；谖锢頇C理的模型能夠提供深入的理解和解釋，基于數據驅動的模型能夠提供強大的數據處理和分析能力?；旌辖？梢越Y合2種模型的優(yōu)勢，不僅提高預測的精度和魯棒性，還可增強模型的可解釋性，是值得進一步研究的方向。

3. 2. 1 基于物理機理的能耗優(yōu)化模型

基于物理機理的建模方式，主要通過深入分析干燥過程中的熱傳遞、水分遷移和氣流調節(jié)等關鍵環(huán)節(jié)，以能耗最小為目標，建立數學優(yōu)化模型。湯偉等[28]基于干燥部熱力平衡計算建立優(yōu)化模型，獲得將濕紙幅干燥至目標干度所需的最優(yōu)烘缸干燥面積、耗熱量、耗氣量、冷凝水量等參數。李玉剛等[29]建立了以單位產品成本最低為目標的非線性規(guī)劃模型。通過聯(lián)立氣罩模型、熱回收系統(tǒng)模型、空氣加熱模型和空氣混合模型，優(yōu)化過程操作參數，實現降低能耗的目標。湯偉等[30]構建送風溫度與蒸汽消耗量之間的數學模型，并利用GA對通風系統(tǒng)的送風溫度進行了優(yōu)化。在此基礎上，李茜等[31]進一步建立了干燥部的熱量模型，采用粒子群算法對送風溫度進行優(yōu)化。Zhang等[32]以干燥部蒸汽成本最小為目標，以烘缸壓力、排風扇頻率和干濕兩側的熱風溫度為決策變量，基于流程仿真模型建立了能耗優(yōu)化模型。該優(yōu)化模型整合了干燥部各子系統(tǒng)，充分考慮了子系統(tǒng)間的耦合關系。

基于物理機理模型的優(yōu)勢在于其能夠深入揭示干燥過程中的物理和化學機制，識別和分析影響干燥效率的關鍵因素，還可以通過定量分析揭示各變量間的相互關系，為干燥過程的優(yōu)化操作提供了強有力的解釋和理論支持。但基于物理機理的模型構建和求解費時費力，適用范圍有限。

3. 2. 2 基于數據驅動的能耗優(yōu)化模型

基于數據驅動的干燥部能耗優(yōu)化模型需采集大量的歷史數據，利用機器學習和統(tǒng)計分析等方法提取有效特征，并學習輸入輸出數據之間的映射關系。該模型具備實時更新和調整的能力，能更好地適應生產環(huán)境的變化。

馬亞運等[33]基于彈性網絡算法獲得干燥部的最佳工藝參數，如排氣濕度和排氣溫度等。該方法為干燥部操作變量的合理性提供了有效支持，并為優(yōu)化和控制紙張干燥過程開辟了新的思路。Yang等[34]采用了4種模型獲得干燥部的關鍵參數。由于這些參數間存在交互作用和非線性關聯(lián)，非線性模型的表現優(yōu)于線性模型。張一水等[35]構建的數字孿生模型包括感知層、數據層、模型層和應用層。在感知層，通過部署大量傳感器實時采集數據；數據層負責收集和傳輸相關信息；模型層則利用數據驅動或機理建模的方法挖掘數據的價值，分析能耗與控制變量之間的數學關系，提出優(yōu)化策略；優(yōu)化策略在應用層實施，提升系統(tǒng)的整體性能和效率。戴景波等[36]采用全潛結構分投影-灰色關聯(lián)度分析組合算法處理特征加強后的數據，該算法利用過程變量數據對經濟指標進行建模，通過設定的經濟指標評估閾值來檢驗造紙生產過程的狀態(tài)。最后，借助灰色關聯(lián)度分析追溯非優(yōu)原因，實現控制工段的能耗優(yōu)化，達到降低能耗的目標。

盡管基于數據驅動的能耗優(yōu)化模型在實際應用中具有很強的靈活性，但仍存在模型解釋性不足、對數據質量依賴過高等問題。

3. 2. 3 基于物理機理和數據混合驅動的能耗優(yōu)化模型

隨著機器學習技術與工業(yè)信息化的不斷發(fā)展，基于物理機理與數據驅動結合的能耗優(yōu)化模型成為干燥部能耗優(yōu)化研究中值得探索的新方向?；旌辖Ｄ艹浞职l(fā)揮物理機理模型和數據驅動模型各自的優(yōu)勢，是解決復雜能耗問題的有效手段?；旌辖＝Y合了物理機理模型準確描述物理過程的優(yōu)勢和數據驅動模型處理多維非線性問題的靈活性，有效彌補了單一方法的不足。物理機理與數據混合驅動主要包括3種方法：機理級聯(lián)學習、學習嵌入機理和機理融入學習，具體見圖5。如圖5所示，機理級聯(lián)學習利用機理模型捕捉系統(tǒng)的基本規(guī)律，機器學習模型可以優(yōu)化復雜的非線性行為；學習嵌入機理則將機器學習知識直接嵌入到機理模型的結構中，通過添加約束引導模型的學習，使其在遵循已知物理定律的同時，減少對數據的依賴；機理融入學習是一個更廣泛的概念，旨在將機理知識全面融入機器學習過程中，從而提高模型的精度和解釋性。

4 結語

本文圍繞紙機干燥部能耗優(yōu)化方法和策略，重點介紹了干燥部設備與技術更新、干燥部系統(tǒng)優(yōu)化、干燥部能耗預測及優(yōu)化模型3方面的研究進展。

4. 1 新設備和技術的引入可顯著改善干燥部能耗，但新設備的設計通常需要根據現場的實際情況進行相應的改造。如熱泵的節(jié)能效果通常與其尺寸密切相關，但其性能指標和優(yōu)化參數多基于人工經驗，這使得熱泵在實際應用中難以發(fā)揮最佳節(jié)能效果。此外，設備更新通常伴隨著較高的成本投入，調試過程也需要一定的時間和資源。設備控制技術不僅具有較低的實施成本，還能顯著提升控制系統(tǒng)的性能。隨著技術的進步，其速度控制和精度控制將不斷提高，相比設備更新，改進設備控制技術具有更明顯的優(yōu)勢。

4. 2 針對蒸汽冷凝水子系統(tǒng)和通風與余熱回收子系統(tǒng)的研究已有顯著進展，但仍存在一定不足。當前，各子系統(tǒng)之間的研究顧此失彼，缺乏有效的統(tǒng)籌與協(xié)調，導致在整體能耗優(yōu)化方面的效果不如預期。相比之下，能耗協(xié)同系統(tǒng)通過集成各子系統(tǒng)的運行數據，實現更高效的監(jiān)控與動態(tài)調節(jié)，其能夠協(xié)調各子系統(tǒng)的運行，優(yōu)化資源利用，從而顯著提高整體能效并降低能耗。

4. 3 在干燥部能耗預測及優(yōu)化模型中，通過實時監(jiān)測和數據分析，能有效識別和管理干燥部各環(huán)節(jié)的能耗，實現嚴格精準管控；通過建立能耗優(yōu)化模型并制定優(yōu)化策略，可進一步釋放未被充分開發(fā)的節(jié)能潛力。基于物理機理的優(yōu)化模型具備較高的穩(wěn)定性和解釋性，但需深入了解復雜的工藝過程，其數學表述及求解困難。數據驅動方法靈活且成本較低，能不斷更新迭代，但缺乏解釋性，且對數據質量高度依賴。將物理機理模型與數據驅動方法相結合的混合能耗優(yōu)化模型具有顯著的優(yōu)勢與潛力，這種混合方法巧妙融合了物理規(guī)律的可解釋性與數據分析的深度挖掘能力，既能充分挖掘數據價值，又能確保模型的穩(wěn)定性和準確性，為干燥部能耗優(yōu)化提供了更加科學、可靠的優(yōu)化策略。

參 考 文 獻

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（責任編輯：呂子露）

基金項目：陜西省自然科學基礎研究計劃項目（2023-JC-QN-0754）。