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化工學報|基于本質安全與經濟性的環己烷氧化工藝參數多目標優化研究
發布時間：2025-08-15      
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基于本質安全與經濟性的環己烷氧化工藝參數多目標優化研究


王一非 任婧杰畢明樹葉昊天 


（大連理工大學化工學院，遼寧 大連116000）

DOI：10.11949/0438-1157.20241457


引 言

環己酮作為工業原料用途十分廣泛，工業上主要采用環己烷無催化氧化工藝生產。該工藝作為典型氧化工藝，同時也是國家安監局公布的第二批重點監管?；に囍唬饕蚱湓诜磻骺臻g內氣相存在復雜的混合氣體，一旦反應器尾氧濃度達到爆炸下限極易引發爆炸。隨著系統工程及化工過程安全的發展，從本質安全角度出發探究，同時兼顧經濟性對典型危化工藝進行優化，具有重要意義[1-5]。
普遍認為本質安全的概念最早由英國學者Kletz[6]于1976年提出，通常指的是從工藝源頭繞開風險，從而使風險完全消失。傳統安全理論常常以降低事故發生的可能性和減輕事故的后果來保證流程更為安全，但其并不能減少嚴重化學事故的危害。
國內外學者對此也已做出大量研究。Chen[7]對環己烷無催化氧化案例進行研究，并總結了前人對于環己烷液相氧化工藝安全做出的工作，對于反應物混合爆炸的可燃性做出驗證。周權[8]針對工廠的實際情況，對于氣液比增大情況進行研究，改進了當前裝置的操作參數，使得反應平穩運行且降低了裝置的單耗，但簡化了建模過程的部分參數。尹華清等[9]利用反應器進行爆炸試驗及對爆炸三元圖進行分析，對于30%富氧氧化情況的危險性做了研究。鄭婷等[10]和李秀喜等[11]在工業數據基礎上深入分析了反應溫度、壓力、進氣量、進氣氧濃度以及有效體積對尾氧濃度的影響。
盡管上述研究從多角度探討了環己烷氧化工藝的安全問題，但在安全多因素與經濟性協同優化方面的系統研究仍較少。隨著企業對安全發展和經濟效益的關注日益增強，將多維安全指標與經濟目標綜合優化成為亟需解決的問題。此外，反應器作為氧化工藝的核心設備，其參數不僅直接影響道化學指數及尾氧濃度等安全性指標，還決定了設備投資與操作成本。因此，針對反應器設備與操作參數開展深入優化研究，探索安全性與經濟性的協同關系，具有重要意義。
本工作基于Aspen Plus軟件建立了環己烷無催化氧化工藝的流程模擬模型，采用多目標遺傳算法，以TAC、F&EI、尾氧濃度等關鍵指標為目標函數構建安全-經濟協同優化模型，研究了關鍵參數對工藝安全性與經濟性的影響，最終獲得了Pareto前沿解，為工藝優化設計提供可靠的參考。

1 環己烷氧化模型建立及修正

1.1 環己烷無催化氧化模擬分析

環己烷氧化分為有催化與無催化兩類主流工藝，本工作主要針對無催化氧化進行研究。環己烷氧化反應是一個多級、多副反應的烷烴氧化反應，由標準的鏈的發生、鏈的增長、鏈的終止三步組成。環己烷液相反應模型國內外繁多，但目前尚未深入其機理研究，因而科學界未存在統一的模型[12-13]。本研究采用陳紀忠等[14]的動力學模型在Aspen Plus中進行建模，其反應網絡如圖1所示。
圖1   環己烷無催化氧化的陳紀忠反應動力學網絡Fig.1   Kinetic network of uncatalytic cyclohexane oxidation by Chen
考慮到原反應機理中的部分反應方程是多個基元反應的疊加，導致一些中間體可能同時作為反應物和生成物，可以幫助反映反應的整體趨勢而非單個具體步驟，而且Aspen本身不支持輸入等式前后有相同物質的反應類型，因此需要減少部分方程。依據Tarantola[15]提出的優化方案，使用化學計量學進行優化，計算得到該反應系統原子矩陣的秩為5，即最少可以使用5個獨立的反應式進行反應機理構建。優化后的分子反應機理見式(1)～式(5)。

(1)

(2)

(3)

(4)

(5)
本研究所針對為氧化反應工段，如圖2所示。該工藝較為常用的反應器是氣升式內環流反應器，氣體從底部噴入，液體與之充分混合，過程中傳熱傳質都較為均勻，因此本研究采用全混流模型，在Aspen中選擇CSTR模型進行輸入。依據Aspen用戶手冊[16]與孫蘭義[17]翻譯并編寫的教程，物性方法選擇RK-SOAVE，反應初始參數見表1。
圖2   環己烷氧化反應工段Fig.2   Cyclohexane oxidation reaction section

表1   反應初始參數Table 1   Initial reaction parameters


1.2 動力學修正及驗證分析

將已知反應條件、操作參數及設備參數等輸入Aspen Plus的CSTR模塊，軟件計算后得到產物分布。表2與表3為不同氧氣濃度進氣條件的產物濃度分布。從表中可以發現模擬值與實際值相差較大，尤其是環己基過氧化氫作為整個反應的中間產物，對于反應整體速率控制和熱效應影響極大。分析誤差原因是，動力學模型是由實驗室設備擬合得到，而工業設備尺寸龐大，存在放大效應，其與工業實際有較大差距，因此需要對于原模型進行修正。在調研文獻[18-21]中不同模型后發現，不同模型的指前因子多不相同，但活化能大多相似。因此本研究只針對指前因子進行修正，修正方法為在每一個ki前面乘以一個修正因子Ai。修正系數見表4?？紤]到產物分布數據可能誤差過大，易導致修正因子陷入局部解，因此選擇MATLAB里的fsolve和fmincon聯用反解得到修正因子Ai。

表2   修正前動力學模型21%含氧量進料產物分布及誤差Table 2   Comparison of original kinetic model products （21% oxygen content feed）


表3   修正前動力學模型30%含氧量進料產物分布及誤差Table 3   Comparison of original kinetic model products （30% oxygen content feed）


表4   反應速率校正系數Table 4   Reaction rate correction coefficient


為保證修正后動力學的準確性，采用工廠不同條件下的數據進行檢驗，修正后動力學的計算值與實際值產物分布見表5、表6。

表5   修正后動力學模型21%含氧量進料產物分布及誤差Table 5   Comparison of modified kinetic model products （21% oxygen content feed）


表6   修正后動力學模型30%含氧量進料產物分布及誤差Table 6   Comparison of modified kinetic model products （30% oxygen content feed）


圖3為修正前后誤差圖，對比可以看出優化后的動力學模型相對誤差大幅度減小，大部分產物濃度誤差小于3.11%，最小誤差為0.06%。酸與酯類含量相較于其他產物不在同一數量級，并且本身主要產物為環己醇與環己酮，所以酸與酯的誤差可以控制在12%以內。對比表2與表5、表3與表6可以發現，在富氧情況下環己烷濃度明顯降低，其產物環己基過氧化氫濃度增加，并且其他產物變化趨勢也符合反應方程與理論邏輯，因此認為修正后模型具有較高的可信度。
圖3   不同條件修正前后產物分布對比Fig.3   Comparison of product distribution before and after kinetic correction

2 考慮本質安全的多釜模型綜合

2.1 多目標評價指標量化

2.1.1 Dow火災爆炸指數
本質安全指數（inherent safety index）于20世紀70年代提出，相較于其他評判標準，由于其數字化、定量化及可靠性等特點，廣泛應用于化工設計流程[22]。在眾多指標中，F&EI是一個先驅指標，可為被評估的工藝提供危險分類依據，同時幫助確定特定工藝單元可能的損失概率。本研究考慮到其針對于多釜模型的評估較為合理，選擇其為本質安全評價量化指標。
該指標的計算公式主要由材料因子（MF）、一般工藝危險因子（F1）以及特殊工藝因子（F2）三部分組成，如式（6）。

(6)
材料因子MF衡量工藝單元中涉及材料在燃燒或化學反應中的潛在能量釋放量，根據材料的易燃性（NF）和反應性（NR）進行綜合判斷。
F1主要量化工藝事故造成損失的嚴重性，包括以下幾方面的罰分因子：放熱化學反應、吸熱過程、物料的處理與輸送、封閉或室內工藝單元、通道以及排放與泄漏控制等。使用式（7）計算F1。

(7)
式中，為F1中的懲罰因子。
F2主要評估工藝事故發生概率的影響因素，涉及以下罰分因子：毒性物質、負壓、易燃范圍內的操作、粉塵爆炸等。使用式（8）計算F2。

(8)
式中，為F2中的懲罰因子。
在計算F&EI時，本研究采用了美國化學工程師學會出版的分類指南中的假設與建議[23]。在估算F2的懲罰因子時，大多數懲罰因子在間歇化學工藝中保持不變，由于氣相考慮到循環和整個系統互聯等復雜情況，本研究主要考慮模型中液相的可燃或不穩定物質的總量。由于缺乏所需信息及工藝簡化，F1中的粉塵爆炸、釋放壓力和低溫以及F2中的腐蝕和泄漏項未予考慮。根據F&EI的值，危險程度劃分見表7。

表7   F&EI指數危險程度分級Table 7   F&EI Index hazard classification


2.1.2 尾氧濃度
尾氧濃度（oxygen concentration in exhaust gas）是指化工生產中排放氣體（尾氣）中的氧氣占總體的體積分數。對尾氧濃度的監測在化工行業應用十分廣泛，常見于催化反應、廢氣處理和石化煉化等過程，對于工業安全性和工藝優化具有重要意義[24]。
環己烷無催化氧化作為高危工藝，當尾氧體積分數達到混合體系爆炸下限會發生燃爆，因此控制尾氧體積分數對于工藝安全生產具有重要意義。本研究在王興[25]提出的影響機理基礎上建立尾氧評價模型，主要選擇溫度、壓力、進氣量、含氧濃度和反應器有效體積為變量。尾氧評價模型如下：

(9)
根據某工廠經驗參考，尾氧體積分數控制在3%以內是較為安全的。尹華清等[9]在文獻中提及160℃、1 MPa工況下“環己烷-氧氣-氮氣”體系的極限氧濃度（LOC）為9.4%，工業上的經驗數值遠低于該極限值，具備較大的安全裕度。因此，本研究選擇3%作為約束條件是合理且科學的。
2.1.3 年總費用
在環己烷氧化模型多目標優化研究中，TAC是衡量工藝經濟性的核心指標，反映工藝流程在整個生命周期內的年化成本。式（7）可用于計算TAC[26]。

(10)
式中，Ccap代表資本成本，即設備投資成本按折舊年限進行的年化值；Cope代表運行成本，包括原料消耗、能源消耗和設備維護等日常支出。
資本成本通常通過式（11）計算。

(11)
運行成本Cope則進一步細化為各項運行支出的總和[式(12)]?？紤]到本研究模型僅限于反應器部分，選擇將后續分離及設備維護費用簡化處理為其他費用[27]。

(12)
在環己烷氧化工藝中，資本成本主要由反應器、冷凝器、分離塔等設備的購置與安裝成本構成，這些成本與工藝條件緊密相關。高溫高壓操作雖可提高反應速率，但會增加設備強度需求，從而顯著提升資本成本。運行成本的主要組成部分包括環己烷原料、氧氣消耗、能源消耗（如加熱和冷卻）以及設備維護費用。其中，環己烷的轉化率和副產物生成對原料消耗及分離成本具有重要影響。
TAC是經濟優化的重要指標，但與安全優化目標常存在矛盾。為提高本質安全性，通常需降低反應溫度或壓力，這雖可降低事故風險，卻可能導致反應速率下降、設備體積增大，從而增加資本與運行成本。在多目標優化中，需在TAC與安全指標間尋求平衡，通過權重分析或Pareto前沿方法找到最佳折中點，以同時滿足經濟性與安全性的要求。
2.1.4 優化流程框圖
在環己烷氧化工藝的多目標優化中，為確保模型的可行性與實際工藝的操作性，優化過程需在多種約束條件下進行。這些約束包括反應溫度、壓力、進氣含氧量、進氣量及反應器有效體積：溫度與壓力需控制在設備設計允許范圍內，并保證主反應速率足夠高；進氣含氧量需滿足生產要求，同時避免潛在的爆炸風險；進氣量直接影響反應速率和尾氧濃度；反應器有效體積則決定生產規模，并受設備成本和安全性能限制。
為實現經濟性與安全性的協同優化，本研究設計了多目標優化流程框圖，具體步驟包括：明確優化目標和約束條件，以TAC為經濟性目標函數，以F&EI和尾氧濃度為安全性指標；選擇反應溫度、壓力、進氣含氧量、進氣量及反應器有效體積等優化變量；利用Aspen Plus（V11）進行過程模擬，結合約束條件篩選不同操作條件下的經濟性和安全性指標；采用遺傳算法 (GA)，在MATLAB（R2019a）中進行優化，設置種群大小為120，遺傳代數為100，變異率為0.05，收斂容差為0.0001，連續30代變化小于容差即判定收斂。基于Pareto前沿策略，找到經濟性與安全性的最優折中點，并對優化結果進行敏感性分析與實際工藝驗證，以確保其可操作性和穩健性。優化流程如圖4所示。
圖4   多目標優化計算流程Fig.4   Multi-objective optimization workflow

2.2 變權重的多釜模型綜合

2.2.1 數學模型
由于3個目標函數的單位各不相同（年總費用單位為 USD/a，尾氧濃度單位為 kmol/m3，F&EI為無量綱數），為實現同步比較與優化，對多目標函數采用歸一化處理。在全解域空間中，這3個目標函數相互制約：年總費用可分為操作費用與設備費用兩部分，與溫度、壓力、進料等參數密切相關，當設備投資與運行費用最大時，年總費用達到最高，此時的工藝最不可??；尾氧濃度直接受反應器運行條件與尾氣排放參數影響，其較高值意味著系統存在較大的爆炸風險，對應工藝風險最高；F&EI受工藝參數和設備條件制約，當操作壓力、溫度及危險物質儲存量達到最大時，F&EI最大，此時工藝最危險。
從優化設計的角度來看，任何F&EI或尾氧濃度大于最低年總費用對應值的工藝方案均無實際意義，需從搜索空間中剔除：
（1）在對年總費用與尾氧濃度不做約束情況下，得到的F&EI為歸一化下限；
（2）在對F&EI與TAC不做約束情況下，得到的尾氧濃度為歸一化下限；
（3）在對F&EI與尾氧濃度不做約束情況下，得到的年總費用為歸一化下限。
在此條件下進行歸一化處理[28]，獲得F&EI與TAC同步優化的目標函數，如式（13）所示。

(13)
式中，為僅考慮工藝流程本質安全忽略成本時的F&EI，為忽略經濟目標時的F&EI；為忽略本質安全情況下的TAC，為僅考慮F&EI時的TAC；α為權重系數，取值范圍為0~1，步長為0.1，式（13）~式（15）中的α均如此。
F&EI與尾氧濃度同步優化的目標函數如式（14）所示。

(14)
式中，為僅考慮工藝流程本質安全忽略尾氧濃度時的F&EI，為忽略尾氧濃度時的F&EI；為忽略本質安全指數時所得到的尾氧濃度，為僅考慮本質安全指數時得到的尾氧濃度。
TAC與尾氧濃度同步優化的目標函數如式（15）所示：

(15)
式中，為僅考慮工藝流程本質安全忽略尾氧濃度時的TAC，為忽略經濟目標時的TAC；為忽略TAC時得到的尾氧濃度，為僅考慮TAC時得到的尾氧濃度。
2.2.2 F&EI與TAC同步優化
本研究在優化F&EI時，以溫度、壓力等操作參數作為關聯量同步優化本質安全與經濟雙目標。圖5為不同權重下的Pareto前沿，從圖中可以看出，權重為0～0.4時TAC數值快速下降，權重為0.5～0.6時F&EI與TAC數值變化較小，權重為0.7～1.0時F&EI數值迅速增長。因此本研究選擇最佳權重為0.5，所得到的操作參數為F&EI與TAC同步優化下的最優操作參數。表8為無約束和考慮F&EI與TAC中典型情況下獲得的操作參數對比。
圖5   F&EI與TAC同步優化的Pareto前沿Fig.5   Pareto front for simultaneous optimization of F&EI and TAC

表8   不同權重下操作參數對比（考慮F&EI與TAC）Table 8   Comparison of operating parameters under different weights （Considering F&EI and TAC）


從本算例的計算結果可以看出，隨著F&EI權重的提高，操作參數發生了顯著變化。與原操作條件相比，變化明顯的主要參數包括溫度、有效體積、進氣量和含氧量，而壓力的變化相對較小。當權重為0.5和0.8時，TAC的變化在圖中表現為輕微波動；但在權重為0.5的情況下，F&EI顯著降低，表明在保證經濟性的前提下系統的安全水平得到了顯著提升。
綜上可知，F&EI和TAC的同步優化結果表明，隨著安全性權重的增加，系統整體傾向于減小有效體積，同時增大進氣量和含氧量。這主要是因為有效體積在F&EI中的存量具有直接影響，而減小有效體積可能會導致反應受限，因此通過增加進氣量和含氧量促進反應進行，從而在提高安全性的同時保證系統的反應性能。
2.2.3 尾氧濃度與TAC同步優化
在Aspen中搭建的模型基礎上考慮尾氧濃度與TAC，選擇其中具有代表性的權重，對應的操作參數見表9。

表9   不同權重下操作參數對比（考慮尾氧濃度與TAC）Table 9   Comparison of operating parameters under different weights （Considering tail oxygen and TAC）


在不同權重系數條件下同步考慮TAC與尾氧濃度得到的Pareto前沿如圖6所示。考慮到不同案例權重選擇方面需有一定的通用性，本研究引入層次分析法（AHP）選擇最優權重。層次分析法是一種基于用戶主觀選擇的主動方式[29]?？紤]到企業以利益為主的特性，在兩個目標中有經濟目標時，優先賦予經濟目標較高權重，并且盡量保證另一目標數值變化較小，案例二、案例三同理。權重為0～0.3時，TAC數值降低明顯；權重為0.4～1.0時，數值降低較少。其中，權重0～0.2時降低幅度最大，權重0.3～1.0過程中降幅較緩且尾氧濃度上升速度較快。因此選擇0.2為最優權重，其對應的操作參數為該目標下的最佳操作參數。
圖6   尾氧濃度與TAC同步優化的Pareto前沿Fig.6   Pareto Front for simultaneous optimization of oxygen concentration and TAC
從本算例可以看出，隨著TAC的權重不斷增加，尾氧濃度逐漸升高。當權重大于0.5時，尾氧濃度顯著升高，再增加權重后續變化緩慢。綜上，得到TAC與尾氧濃度同步優化結果為：隨著經濟性權重增加，整個系統傾向于維持反應溫度不變，降低系統壓強，增大含氧量，以使系統經濟性更優。考慮到尾氧濃度的降低以TAC作為犧牲，但TAC升高僅為0.6%，因此具備較強的實際意義。
2.2.4 F&EI與尾氧濃度同步優化
在Aspen中搭建的模型基礎上考慮F&EI與尾氧濃度，選擇其中具有代表性的權重，對應的操作參數見表10。

表10   不同權重下操作參數對比（考慮F&EI與尾氧濃度）Table 10   Comparison of operating parameters under different weights （Considering F&EI and tail oxygen）


在不同權重系數條件下同步考慮F&EI與尾氧濃度得到的Pareto前沿如圖7所示。權重為0～0.5時，F&EI數值變化較小；權重為0.6～1.0時，F&EI數值降低明顯，并且在0.5～0.6時降低幅度最大；權重在0.7～1.0過程中降幅較緩，并且尾氧上升速度較快。因此選擇0.6為最優權重，其對應的操作參數為該目標下的最佳操作參數。
圖7   F&EI與尾氧濃度同步優化的Pareto前沿Fig.7   Pareto Front for simultaneous optimization of F&EI and oxygen concentration
從本算例可以看出，隨著F&EI的權重不斷增加，尾氧濃度逐漸升高。當權重大于0.5時，尾氧濃度顯著升高，再增加權重后續變化緩慢。綜上，得到F&EI與尾氧濃度同步優化結果為：隨著安全性權重增加，整個系統傾向于維持反應溫度不變，降低系統壓強，增大進氣量與含氧量，以使系統更為安全。

3 考慮本質安全的多釜模型多目標優化

將年TAC與F&EI和尾氧濃度共同考慮進行同步優化，從目前企業實際出發，經濟費用仍作為主要目標，因此經濟費用的實際權重應該增大，并且在F&EI與尾氧濃度綜合優化后發現F&EI應具有更高的權重占比，因此綜合考慮經濟與安全的目標函數如式（16）所示。

(16)
式中，β1和β2為平衡不同安全指標之間的權重因子，有β1>β2、β1>0、β2>0且β1+β2=1。
為了說明優化后的操作參數使經濟與安全性都得到了提高，將優化后的數據與原操作參數進行比較，見表11。

表11   不同權重下操作參數對比（考慮F&EI、TAC與尾氧濃度）Table 11   Comparison of operating parameters under different weights （Considering F&EI， TAC and tail oxygen）


表11為其中有代表性的權重下所得到的操作參數，可以看到，隨著α逐漸增大，整體傾向于增大釜體積，同時增大進氣量，降低溫度，以使系統經濟性更高；隨著β增大，傾向于減小溫度。因此二者存在矛盾，需要結合雙目標協同優化結果進行深入分析。
改變α由0～1，在不同權重下同步優化TAC、F&EI和尾氧濃度，進行歸一化處理，得到的Pareto前沿如圖8所示。
圖8   F&EI、尾氧濃度與TAC同步優化的Pareto前沿Fig.8   Pareto front for simultaneous optimization of F&EI, tail oxygen, and TAC
分析得到的Pareto前沿圖可以得知，歸一化后的F&EI在0.41后經濟性變化較小，而尾氧濃度均隨著權重上下震蕩，但整體呈現減小趨勢。這說明在該案例條件下，當α與β的值分別取0.9與0.1時，即經濟性與整體安全性的權重比為9∶1，并且當F&EI與尾氧濃度比例為0.6∶0.4時，優化得到的最優操作參數能夠在保證經濟性的前提下顯著提升系統的安全性。最終得到F&EI由156降為76.66，風險評價從較危險降為較輕；經濟性優化后基本不變，并且尾氧濃度大幅度降低，控制在1.8%，小于工業風險預警濃度3%。
綜上，多目標優化整體符合3個雙目標同步優化案例的趨勢，在綜合后通過對比分析得到TAC、F&EI與尾氧濃度權重比例為0.90∶0.06∶0.04，使得工藝在維持原尾氧濃度基礎上更注重經濟目標條件，而且爆炸風險更低。

4 結 論

本研究基于Aspen Plus軟件建立了環己烷無催化氧化的多釜反應模型，并利用工業數據對動力學模型進行修正與驗證，顯著提高了模型的準確性（主產物最大誤差修正前為28.56%，修正后降至3.11%）?？紤]到模型的延展性等問題，后續將在實驗室小試中獲取不同工況數據，進一步驗證模型的準確性。在此基礎上，針對重點監管的危險化工工藝中的氧化工藝，融合本質安全和尾氧濃度關鍵指標，研究環己烷氧化反應工藝參數與系統安全性、經濟性之間的交互關系，探索潛在優化工藝方案。以TAC、F&EI和尾氧濃度為優化目標，采用歸一化策略與變權重線性加權和法進行多目標優化研究。針對3個目標兩兩組合進行優化分析，獲得了Pareto前沿解，并最終實現了3個目標的綜合優化。結果表明，系統整體傾向于通過減小體積、降低壓力、提高溫度、增大進氣量及提高進氣含氧量等方式優化操作參數，在保證產率的情況下兼顧安全性與經濟性。通過分析案例1和案例2，確定經濟性目標權重高于安全性目標；通過案例3，確定F&EI的權重高于尾氧濃度。最終，選擇TAC、F&EI和尾氧濃度的權重比例為0.90∶0.06∶0.04，使F&EI等級由“較危險”降至“較輕”，經濟目標中的設備費基本維持不變，操作費用降低34.7%，尾氧濃度控制在1.8%，所確定的操作參數為最佳操作條件。


Multi-objective optimization of cyclohexane oxidation process parameters based on inherent safety and economic performance

WANG Yifei REN JingjieBI MingshuYE Haotian 

（College of Chemical Engineering, Dalian University of Technology, Dalian 116000, Liaoning, China）

Abstract: Due to the Due to the prevalence and danger of oxidation reactions in the chemical industry, a study was conducted on the typical process of cyclohexane oxidation. Aspen Plus was employed for process modeling and kinetic modifications. Before correction, the maximum error among the main products was 28.56%, which was reduced to 3.11% after correction. A multi-objective optimization of the non-catalytic oxidation of cyclohexane was conducted using the genetic algorithm (GA), with Dow's fire and explosion index (F&EI), total annual cost (TAC), and residual oxygen concentration as objective functions. The optimization generated a Pareto front. The results demonstrated that, compared to the original operating conditions, the optimized conditions achieved significant improvements. Under the constraint of maintaining the tail oxygen concentration below the industrial warning threshold of 3%, the equipment cost remained largely unchanged, while operating costs decreased by 34.7%. Additionally, the F&EI index was reduced from 156 to 76.66, lowering the risk level from “moderate risk” to “low risk”.
Keywords: uncatalyzed oxidation of cyclohexane；optimal design；inherent safety；genetic algorithm；multi-objective optimization；Pareto front

第一作者：王一非（1999—），男，碩士研究生，yifeiwang@mail.dlut.edu.cn

通訊作者：葉昊天（1992—），男，博士，講師，htye@dlut.edu.cn




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