由于化石燃料价格剧烈波动和全球温室效应愈发显著,可再生能源—生物甲烷,因其可以减少温室气体排放和降低不可再生能源的消耗而获得越来越多的关注。复杂的生物质制备生物甲烷系统包括生物质收集运输、预处理、发酵、提纯分离、产品的利用,以及沼液沼渣的处理和资源化利用单元,需要从系统工程的角度进行协同优化集成,以实现全局的环境-资源-经济的协调最优。本文采用绿色度方法对低劣生物质和沼液沼渣的环境影响进行定量的分析和评价,在此基础上结合超结构法,以能耗、环境影响和产量作为三个优化的目标函数,以温度、压力和回收率等为优化变量,并同时以质量守恒、能量守恒、技术选择和环境影响为约束条件,建立了多目标的混合整数非线性规划(MINLP)模型。针对这一复杂非线性优化问题,采用非支配排序遗传算法(NSGA-II)进行求解并得到一系列Pareto优化解集。具体研究内容和相应的研究结果如下:(1)基于Aspen模拟软件和文献数据对复杂的生物甲烷系统和子系统中的关键技术进行能耗建模分析,探析了关键参数和关键技术与单元物质能量利用效率的关系。结果显示,发酵和提纯是核心耗能单元,采用沼液余热回收利用+高温发酵+离子液体脱碳体质技术可以获得最佳的物质能量利用效率。(2)基于绿色度评价方法,定义了不同污染方式下的生物质和沼液沼渣绿色度,并对低劣生物质和沼液沼渣的环境影响进行定量的分析和评价。结果显示生物质排放绿色度>燃烧绿色度;秸秆类燃烧绿色度>粪便类燃烧绿色度。其中猪粪绿色度最小,对环境影响最大。在此基础上,对生物甲烷系统的绿色度进行建模分析,发现影响其环境性能的瓶颈。结果显示选择离子液体提纯技术后的系统的绿色度为正,即整个产甲烷过程是个变废为宝的过程。(3)基于数学规划法,构建生物质的收集运输、发酵、提纯以及沼液沼渣的资源化利用的全工艺过程的超结构优化模型。该模型通过优化原料、操作变量和技术选择的组合方式来获得最小的单位能耗、最大的单位绿色度和单位甲烷产量。本文以南京工业沼气示范工程为分析实例,对其进行了集成优化,这个混合整数非线性问题采用快速精英遗传算法NSGA-II进行求解并得到一系列Pareto优化解,并通过线性插值法得到Pareto优化曲面。该Pareto优化曲面定量地揭示了三个目标函数之间的矛盾权衡关系。当选择离子液体技术时,单位绿色度和单位甲烷产量目标性能的优化,将导致高的能耗;当选择加压水洗技术时,单位甲烷产量不断增加将使单位能耗和环境影响的性能不断恶化。