水和能量在过程工业的发展中占有极其重要的地位。水是可持续发展的关键因素，并将成为21世纪全球资源和环境的首要问题。目前能量集成技术相对比较成熟，已经在实际过程工业中得到了较为广泛的应用。质量集成技术起步较晚，但在理论研究上也取得了一定的进展。而水网络是一种特殊的质量交换网络，由于水资源的逐年匮乏和环境污染的日趋严重，水网络的研究引起了普遍关注。但在水网络设计中同时考虑能量集成却很少见报道，并且现有的研究方法仅限于单杂质系统，能量集成仅局限于水网络内，同时并没有实现真正意义上的用水与用能同时最小化。在这种背景下，本论文对多杂质系统具有能量集成的用水网络的优化设计进行了大胆的尝试。在全面分析水网络集成和能量集成的研究现状和发展趋势基础上，对其过程集成方法进行了详细、深入的研究，以期对过程工业的节水、节能提供一定的理论指导。本论文的主要研究内容有：对于过程工业中用水和用能同时最小化的多目标优化问题，本文采用目标分层法的思想进行优化，即分步优化法。首先把用水量最小化看作重要的目标，用夹点分析法或数学规划法求解优化的水网络结构；然后在这一目标的最优解下进行全过程系统的能量集成，最后求得具有能量集成的优化的用水网络结构。该方法不仅可以应用于单杂质系统，也可以应用于多杂质系统；且能量集成不局限于水网络内，可以在整个过程系统中进行，使能量的综合利用更加合理。采用文献上的实例进行验证，所得到的用水与用能结果与文献一致。以上用水与用能分步优化的设计方法，不能保证实现真正意义上的用水与用能同时最小化。数学规划因具有同步优化和同时处理多目标权衡的优点成为同步设计的有效方法。作为水网络设计中用水与用能同时最小化研究的难点和热点，本文在以上分步优化方法的基础上，利用数学规划，将水网络集成和能量集成采用序贯模块法，以用水与用能的总费用为目标函数，将多目标优化问题转化为单目标优化问题，利用随机算法—模拟退火和遗传算法的混合算法在较大的一个范围内搜索，实现用水与用能的同步优化设计。该方法同样可以用于多杂质系统，且能<WP=5>量集成可以在全过程系统内进行，但与分步设计法的优化结果比较说明同步优化设计法是更为准确和有效的。为了求解用水网络优化设计所形成的非凸NLP问题或混合整数NLP问题，本文开发了自适应模拟退火遗传算法，并对该算法的评价函数进行了改进。它克服了确定性算法由于数值奇异找不到可行解而收敛困难或容易陷入局部最优的局限性，自适应调整步长和温降的策略提高了算法的运算速度和搜索到解的质量，并且遗传算法的加入弥补了其内层由于具有历史遗忘性难以实现全局优化的不足。经过对非凸NLP问题的测试，表明该算法在收敛速度、以更大概率获得全局最优解方面具有良好的性能。该算法与用于能量集成的遗传模拟退火算法的结合应用，使过程工业用水与用能实现同步优化设计成为可能。