2025年5月，公司教师袁瑞佳在校定B级期刊《Case Studies in Thermal Engineering》发表题为“Numerical thermodynamic-economic study and machine learning-based optimization of an innovative biogas-driven integrated power plant combined with sustainable liquid CO2 and liquid H2 production-storage processes”的论文。

该研究针对沼气发电系统低碳化与能源高效存储的需求，提出一种集成富氧燃烧、余热回收与CO2捕集液化技术的协同方案，并结合高温水电解制氢及克劳德循环氢液化工艺，构建电-氢-碳多能联产与长期储能系统。研究采用热力学、㶲经济与净现值综合分析，通过参数化研究与多目标优化，建立基于人工神经网络与NSGA-II算法、以系统㶲效率、净现值及产品综合单位成本作为优化目标的机器学习优化模型。该优化方法将计算时间缩短至30分钟以内，显著优于传统启发式方法，适用于工业及区域能源系统的快速设计与运行优化。优化结果表明：在最优工况下，系统㶲效率达47.22%，净现值为5873万美元，产品综合单位成本为33.53美元/吉焦；液态二氧化碳与液态氢产量分别为4931升/小时和1848升/小时。该系统可实现单位发电二氧化碳减排1.36千克/千瓦时，较基准情景提升5.60%；同时产品综合单位成本降低3.09%，体现出良好的碳减排效益与经济可行性。

希望广大教师继续潜心研究，不断创新，多出成果。（撰稿：袁瑞佳；一审：艾科妮；二审：周健；三审：戴道明）