海水淡化集成技术的相关研究

1997年，韩国启动核能海水淡化研究计划，开发了制淡和发电双目的的SMART反应堆，采用热力蒸汽压缩多效蒸馏淡化工艺。俄罗斯开展了耦合核能浮动发电厂与MED工艺的研究工作，并与加拿大合作，研究了核能浮动发电厂与RO工艺的耦合方案。阿根廷开展了CAREM反应堆与海水淡化耦合研究方案，反应堆热功率为100MW，电功率为27MW，淡水产量为1000m3/d。

目前，印度正在实施的HPWR反应堆核能海水淡化项目，将改造的两座170WM的压水型重水核反应堆与多级闪蒸海水淡化厂和反渗透海水淡化厂相耦合，其中多级闪蒸的能力为4500m3/d，反渗透的能力为1800m3/d。

我国核能海水淡化的研究，主要围绕在安全性较高的中小型核反应堆。2003年，我国开展山东核能海水淡化示范工程研究工作，整体采用NHR-200核能供热反应堆与高温竖直蒸发管多效蒸馏海水淡化系统耦合。始建于2010年的红沿河核电海水淡化工程，完全由我国自主设计建造，海水淡化系统采用了超滤预处理和反渗透双膜法(UF-SWRO)工艺，日产淡水10080m3。

福建宁德核电厂海水淡化工程，采用传统预处理和RO工艺，日均产淡水为11000m3。综合分析，若选择RO工艺，最经济的核能海水淡化方法是反应堆耦合预热给水系统;若选择MED单目的的核能海水淡化系统，则海水淡化系统更适合与中小型反应堆相耦合。

在过去的几十年，核能技术和海水淡化技术已被世界上许多国家大规模利用，并且都已发展为成熟的商业技术。

2.4其他新能源海水淡化

海洋能主要是指波浪能、潮汐能、潮流能、海洋温差能和海洋盐差能。目前海洋能的开发技术还不够成熟，主要研究集中在海洋能发电方面，对海洋能海水淡化方面的研究较少。在波浪研究方面，印度建立了波浪能海水淡化装置，波浪能发电间接驱动RO海水淡化;爱尔兰利用波浪能建立集发电和海水淡化一体装置，将海水动能和势能转换为液压能，35%用于海水淡化，其余的用于发电。

目前还没有建成一个运行可靠、造水成本低的波浪能海水装置。目前潮汐能发电技术已大规模应用，但与海水淡化的耦合度却很低，研究也较少。其他的海洋能海水淡化装置，都还处于试验理论研究阶段。

生物质能可以通过燃气热机构成生物质能发电系统，发电过程产生的热量可以与热法海水淡化工艺耦合，产生的电能可以与RO工艺和ED工艺相耦合。

由于生物质能，易于和其他能源耦合，并且利用技术成熟，故生物质能制淡前景良好。

氢能的热值是所有能源燃料中最高的，理论上可以将氢能转化为热能和电能驱动海水淡化工艺，但是氢能本身是一种二次能源，它的制取需要大量耗能，故水解制氢的技术可以和离网海水淡化工程相结合，用于负载卸荷。

文献[16]对地热能海水淡化技术的可行性进行分析研究，证明利用地热能驱动海水淡化成本仅为传统能源的4.3%。利用地热能海水淡化，前景十分广阔，值得深入研究。

2.5多种新能源海水淡化

由于新能源系统的波动性，故将多种新能源混合驱动海水淡化，来提高系统的稳定性和可靠性。例如，位于希腊LARIO市的1座日产淡水为3.12m3的RO海水淡化系统，依靠风能和光伏供电，其中风能装机容量为0.9kW，光伏装机容量为3.96kW。以色列的一座苦咸水淡化装置，日产淡水为3m3，其中风电装机为0.6kW，光伏发电为3.5kW。

综上分析，太阳能、核能、风能与海水淡化技术的集成结合度较大，海洋能、地热能等驱动海水淡化的技术尚不完善。

2.6工业热能海水淡化

工业热能海水淡化，其中热能主要是指工业生产过程中产生的低品位余热能，如火电厂与热法海水淡化集成，尤其是低温多效工艺不仅可以提高能源的利用率，而且降低了海水淡化的成本，是滨海电厂的发展方向，水电联产的主要模式如表3所示[17]。

沙特阿拉伯目前拥有世界上最大的热法水电联产项目和世界上最大的膜法水电联产项目，前者将发电厂和MED工艺系统耦合，日均产水量为800000m3，后者将发电厂和RO工艺系统耦合，日产淡水量为624000m3。

目前，低温多效蒸馏技术与电厂联产，已进入了商业化运行阶段。

3集成技术的优化分析

海水淡化集成技术的优化是一个非常复杂的工程问题，涉及到系统的投资费用和操作费用。前者包括淡化厂位置、工艺设备、输送网络及供能系统的选择等，后者包括能源消耗费用、化学试剂的消耗费用、操作和维护费用等成本。优化目的是降低海水淡化的经济成本和环境影响，提高整体的综合效益。

海水淡化的优化策略，应该遵循以下原则:一是最大限度地使用现有资源，分析现有生产状态，找出系统的优缺点和约束条件，结合相应工艺，提高资源利用率;二是替代方案的选定，可根据系统的需求，确定相应的配置比例，并且对不同的方案进行经济评价和综合评价。

海水淡化的优化方法———建立优化模型，并且对模型求解。例如离网型风光发电驱动海水淡化系统建立优化模型，以最小发电成本为优化目标，失负荷率和蓄电池的荷电状态为约束条件，光伏电池的功率、风力发电机的数量、蓄电池的容量等为优化变量。

优化模型的求解可以利用遗传算法、人工神经网络等智能算法的思想，采用GAMS优化软件或者C语言编程求解。最后，可以借助海水淡化经济评价程序(DEEP)对方案进行筛选。

综上所述，目前海水淡化产业集成密度低，缺少相应的指导理论和指导准则。我们需要进一步增加海水产业链的研究，如和现代农业灌溉相结合，同时需要尽快完善相应集成理论和开发更加快捷有效的集成优化算法。

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全面解析三大的海水淡化工艺

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