论文标题：Integrated Hybrid Modelling and Surrogate Model-Based Operation Optimization of Fluid Catalytic Cracking Process

论文链接：https://www.mdpi.com/2227-9717/13/6/1941

期刊名：Processes

期刊主页: https://www.mdpi.com/journal/processes

研究背景

在全球碳中和目标的推动下，工业部门成为减排任务的重点攻坚方向。数据显示，工业用能占全球总能耗的约38%，碳排放占比也超过30%，其中钢铁、水泥、化工等行业更是“碳大户”。相比交通或建筑等领域，工业系统结构复杂、能源使用高度分散，传统的降碳措施往往难以精准落地。在这一背景下，如何在不彻底改变现有生产流程的前提下实现能效提升与排放控制，成为研究的热点。而“能源感知生产调度”（Energy-Aware Scheduling）作为一种融合生产管理与能源优化的交叉策略，正受到越来越多关注。

近日, 塞萨洛尼基亚里士多德大学的研究团队在Processes期刊上发表了题为 “Decarbonizing the Industry Sector: Current Status and Future Opportunities of Energy-Aware Production Scheduling”的综述文章。 这篇文章由Georgios P. Georgiadis博士、Christos N. Dimitriadis博士 和 Michael C. Georgiadis教授撰写，系统综述了“能源感知生产调度”在工业减排中的研究进展，探讨了相关建模方法与优化策略，总结了实际应用中的挑战，并提出了未来的发展方向，为推动工业智能调度与低碳转型融合提供了理论支撑与路径参考。

能源意识生产调度中的关键相互作用。

研究过程与结果

本文聚焦的研究对象是“能源感知生产调度”（Energy-Aware Production Scheduling），旨在探索如何通过优化调度策略，在不影响正常生产的前提下，实现工业能源利用效率的提升与碳排放的降低。该方法区别于传统调度模型，其核心在于将能源消耗、电价波动、碳排放强度等因素纳入调度优化的决策框架中，从而实现生产与能耗之间的动态协调与平衡。在研究过程中，作者首先进行了系统性的文献综述，梳理了近年来该领域的发展脉络与主要成果。他们对比分析了传统调度模型与能源感知模型在目标函数、约束条件和适用场景方面的差异，并归纳了当前主流的建模方法，如混合整数线性规划（MILP）、多目标优化模型、启发式与元启发式算法（如遗传算法、模拟退火、蚁群优化等）。同时，作者还总结了这些方法在不同工业场景中的实际应用情况，包括流程工业、离散制造系统、高耗能产业等。 研究还深入探讨了能源感知调度在落地实践中面临的关键挑战，例如能耗建模的准确性问题、实时数据采集与处理能力不足、不同系统间（如MES、ERP与能源管理系统）的信息整合障碍，以及调度计算复杂度带来的算法效率问题。作者指出，这些挑战不仅限制了相关方法的推广应用，也对系统的响应速度与智能化水平提出了更高要求。

针对上述问题，文章进一步提出了未来的研究方向，包括引入人工智能技术提升模型自适应能力、建立统一的碳定价与电价信号响应机制、推动试点工厂建设以及制定行业标准，以实现能源感知调度从理论研究向工业实践的有效转化。

针对能源感知生产调度的预测和混合优化相结合的方法框架

研究总结

文章在总结当前研究成果的基础上指出，能源感知生产调度在工业减排中具有显著潜力，但在实际应用中仍面临诸多挑战，如调度系统的复杂性、数据实时性不足、能耗建模难度大以及缺乏统一的政策与行业标准。为推动该技术的落地应用，作者展望了未来研究方向，强调需加强人工智能技术（如深度学习、强化学习）与调度算法的融合，以提升系统的智能化水平和动态适应能力。同时，碳定价、电价机制的完善也将为企业提供外部激励。作者呼吁建立跨学科的研究体系和试点示范工厂，以实现能源感知调度的规模化、标准化应用，助力工业领域的绿色低碳转型。