隨著全球能源結構轉型加速，傳統空氣燃燒技術因氮氣稀釋效應導致的CO₂捕集困難、熱效率低下等問題日益凸顯。與此同時，沼氣作為可再生燃料在能源系統中的占比不斷提升，但其能量利用率不足60%，且配套的碳捕集技術尚未成熟。在此背景下，研究人員開發了一種革命性的多聯產系統，通過氧燃料燃燒技術將沼氣熱值利用率提升至新高度，同時實現CO₂的近零排放。

該研究創新性地將超臨界CO₂布雷頓循環(CBC)與氨水工質冷電聯產(CCP)系統耦合，構建了七效海水淡化(MED)裝置的熱力網絡。系統采用階梯式熱回收策略，將燃氣輪機排煙溫度從650°C逐級降至環境溫度，實現了能源的"吃干榨凈"。特別設計的燃燒室再循環系統使煙氣CO₂濃度提升至95%以上，為后續封存創造了有利條件。

關鍵技術方法包括：1)基于工程方程求解器(EES)的熱力學建模；2)采用非支配排序遺傳算法(NSGA-II)進行多目標優化；3)結合人工神經網絡(ANN)建立系統參數預測模型；4)應用TOPSIS決策方法篩選最優工況。研究還建立了包含20個關鍵組件的數學模型，通過質量/能量/?平衡方程進行系統驗證。

系統設計與性能分析
通過構建包含燃氣輪機循環(GTC)、CBC、SRC和MED的集成系統，在燃燒室溫度1200°C、壓力比19.38的工況下，系統凈發電量達到1644 kW。獨特的氨水工質CCP系統同時產出44.71 kW冷量和41.81 kW熱量，實現了能源的品位對口利用。

熱力學性能評估
?分析顯示系統總?效率達49.32%，其中燃燒室?損占比最大(38.7%)。通過優化煙氣再循環率，將CO₂捕集能耗降低至總輸出的6.2%，顯著優于傳統胺法捕集15-20%的能耗水平。

多目標優化結果
NSGA-II優化得到Pareto前沿顯示，當?效率從46.1%提升至49.3%時，淡水產量需從72.4 m³/天降至66.35 m³/天。TOPSIS決策選定的最優解實現了27.54 $/GJ的產物綜合成本，較基準系統降低19.8%。

環境效益分析
全生命周期評估表明，該系統每發電1MWh可減排CO₂ 0.273噸，相比傳統沼氣發電減排率達103.5%。MED單元產水能耗僅為2.8 kWh/m³，達到國際先進水平。

該研究通過智能算法優化和系統集成創新，解決了可再生能源系統效率低、碳捕集成本高的行業難題。所提出的氧燃料燃燒耦合多效熱回收架構，為未來負碳能源系統的設計提供了新范式。特別值得注意的是，研究將優化計算時間控制在20分鐘以內，大幅提升了復雜能源系統的設計效率。這些突破對推動能源結構轉型和實現"雙碳"目標具有重要實踐意義，相關成果發表在《Desalination》期刊。