ORC工质选择的多级非结构性模糊决策分析

许俊俊; 罗向龙; 王永真; 朱倩南; 陈颖; 莫松平; 黄宏宇

doi:10.11949/j.issn.0438-1157.20140855

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ORC工质选择的多级非结构性模糊决策分析

过程系统工程 | 更新时间：2025-12-10

- ORC工质选择的多级非结构性模糊决策分析
- Optimum selection of ORC working fluid using multi-level fuzzy optimization and non-structural fuzzy decision
- 化工学报 2015年第3期页码：1051-1058
- 作者机构：
  
  1. 广东工业大学材料与能源学院,广东,广州,510006
  2. 中国科学院广州能源研究所,广东,广州,510650
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.11949/j.issn.0438-1157.20140855
  中图分类号： K115
- 网络首发：2015-03-05，
  
  纸质出版：2015-03-05
- 稿件说明：
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许俊俊, 罗向龙, 王永真, 等. ORC工质选择的多级非结构性模糊决策分析[J]. 化工学报, 2015,(3):1051-1058.

XU Junjun, LUO Xianglong, WANG Yongzhen, et al. Optimum selection of ORC working fluid using multi-level fuzzy optimization and non-structural fuzzy decision[J]. CIESC Journal, 2015, (3): 1051-1058.
许俊俊, 罗向龙, 王永真, 等. ORC工质选择的多级非结构性模糊决策分析[J]. 化工学报, 2015,(3):1051-1058. DOI： 10.11949/j.issn.0438-1157.20140855.

XU Junjun, LUO Xianglong, WANG Yongzhen, et al. Optimum selection of ORC working fluid using multi-level fuzzy optimization and non-structural fuzzy decision[J]. CIESC Journal, 2015, (3): 1051-1058. DOI： 10.11949/j.issn.0438-1157.20140855.

摘要

工质的选择是有机朗肯循环(ORC)系统优化中的关键问题之一。建立了基于多级非结构性模糊决策分析方法的ORC工质优选体系

根据影响因素的非结构性的特点建立三级模糊优选模型

综合考虑ORC系统的技术性能、经济性能和环保性能3方面因素的影响

并针对影响ORC工质优选的因素复杂、确定隶属函数主观因素较强的情况引入非结构性模糊决策法以确定其隶属度与权重。应用此模型对150℃热源条件下某ORC系统进行工质的优选

得到了不同评价级对应的优选工质序列。R123是对应三级评价准则下该ORC系统的最优工质

验证了多级非结构性模糊决策模型在ORC工质优选中的适用性。

Abstract

Selection of working fluid is one of the key issues in the organic Rankine cycle (ORC) waste-heat power generation technology. Multi-criteria methods for working fluid selection are urgent to be studied. Existing researches are mostly under the constraints of specific thermodynamic and structural conditions. Contradictory findings exist in many studies

because there is no general optimization method for ORC working fluid selection. A method using multi-level fuzzy optimization and non-structural fuzzy decision was developed to solve the problem. Comprehensive considerations of technical

economic performance and environmental protection of ORC systems are presented. Since the factors that influence ORC working fluid selection are multi-level and non-structural

establishment of a three-level fuzzy optimization model to obtain a more satisfactory result is preferable.

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