水网络与虚拟水的过程系统工程研究进展

杨友麒，贾小平 ，石磊

（1中国化工信息中心，北京 100029；2青岛科技大学环境与安全工程学院，山东 青岛 266042；3清华大学环境学院，北京 100084）

引 言

我们所在的蓝色地球似乎充满着水，但是绝大部分是人类难以用的海水，只有2.5%是淡水。而这2.5%中又有 68.7%是冰川，30.1%是地下水，只有0.4%是地表水和大气水[1]。如此，人类便于利用的新鲜淡水就并不丰富了。21世纪以来，随着人口增长、工业化和城市化加速、耗水量急剧增加，水资源短缺成为全球面临的主要挑战之一。

（1）水危机是全球性的，在中国尤为严重

20世纪世界人口增加近3倍，淡水消耗量增加了6倍，其中工业用水增加了26倍，但水资源并未增加。20世纪末人均占有水量仅为世纪初的1/18。地球上的可饮用水正在面临枯竭。除资源性缺水之外，结构性和水质性缺水又进一步加剧了问题的严重性。从世界范围看由于工业发展迅速，全世界每年排放工业废水 4260亿立方米，排放的污水已使可供人类使用水量 1/3 的淡水资源受到污染，约20%的人口缺乏安全饮用水，26亿人口缺乏充分的卫生设施条件保障干净的生活用水[2]。

水危机在中国尤为严重，表现在以下几个方面：①水资源短缺，加上时空上分布不均更加重了危机：我国人口占世界的22%，而水资源只有世界的8%，我国人均水资源占有量约2200 m3，仅相当于世界人均水资源占有量的 1/4，是联合国认定的“水资源紧缺国家”[2]。不仅如此，水资源在全国范围的分布严重不均，从东南向西北递减。占全国面积1/3的长江以南地区拥有全国4/5的水量，而面积广大的北方地区只拥有不足1/5的水量，因此，黄淮海及内陆河流域有11个省、区、市的人均水资源拥有量低于联合国可持续发展委员会研究确定的 1750 m3用水紧张线[2]。②环境污染造成进一步水质性缺水：我国水体污染日益严重，每年排放污水高达600亿吨（其中生活污水约占66%，工业废水占34%），部分污水未经处理直接排入江河湖海，致使水质严重恶化。2012年，在全国 20.1万千米的河流水质状况中，全年Ⅲ类～劣Ⅴ类水河长占54.8%。在全国开发利用程度较高和面积较大的112个主要湖泊中，55.8%的湖泊面积为Ⅳ类～劣Ⅴ类水质[3]。③用水效率低，浪费严重也加深了危机：我国大部分地区的农业采用大水漫灌方式，水有效利用率仅为40%～50%。工业用水重复利用率只有30%左右，损耗量高出发达国家2倍。由于工业发达国家产业转型和污水回用率大幅度提高，从 20世纪 80年代起，虽然用水量上升，但新鲜水取水量呈下降趋势。但我国 20世纪末，每年取水总量仍然呈每年1.3%增长率上升，21世纪初仍以约1%的增长率上涨。按 1995年美元不变价格计，以每立方米新鲜水创造的工业增加值为指标衡量用水效率：日本用水效率为119.6 $·m−3，英国为47.2$·m−3，德国为 23.4 $·m−3[1]，而我国 2013 年用水效率只有17.5 $·m−3[4]；④水生态系统危机：水生态环境容量不能承载现有人类的经济社会活动，水生态系统已不能自我修复；进而造成一系列严重的生态、经济、社会后果。我国淡水生态系统功能还将持续“局部改善、整体退化”的局面，其环境恶化的趋势整体上还未得到遏制，破坏的范围还在扩大，程度还在加剧，危害还在加重。

（2）水危机的对策

鉴于以上严峻情势，国务院颁发了国发〔2012〕3号文件《国务院关于实行最严格水资源管理制度的意见》。提出“以水定需、量水而行、因水制宜”的方针，目标是“三条红线”：到 2030年全国用水总量控制在 7000亿立方米以内；万元工业增加值用水量比2010年下降30%以上，也即达到73.5 m3/万元，到2020年，万元工业增加值用水量降低到65 m3以下；确立水功能区限制纳污红线，到2030年主要污染物入河湖总量控制在水功能区纳污能力范围之内，水功能区水质达标率提高到 95%以上[5]。与此同时，从“十二五”规划起这10年将大大提高国家对水资源方面的投入，预计为上个 10年投资的4倍，达到4万亿元，以加快节水型社会建设[6]。

图1 历年关于water network文献发表的统计情况Fig.1 Literatures retrieval for water network field

图2 不同范畴的水网络概念图Fig.2 Different system boundaries for water network

（3）国内外化学工程和环境工程界开展研究高潮

正是由于水危机的迫切性，21世纪起引起全世界过程系统工程学界的强烈关注，早期有Bagajewicz[7]，后来有 Foo[8]和 Jezowski[9]。都发表了很好的综述文章。此外，从 20世纪末起还陆续出版了这方面的专著[10-12]，表现在国际性刊物上发表该课题的文章显著增加，根据作者检索国际9大化学工程杂志[包括中国化学工程学报（英文版）]和7大环境保护杂志上从1994～2012年发表的水网络系统研究文章，结果如图 1 所示（此图在文献[9]基础上将数据重新校正并扩充）。从图上可发现，从2005年起这一主题的研究报告有一个发表高潮，这一高潮一直持续到如今，2011年Ind.Eng.Chem.Res.专门出了水网络的专刊[13]。同时，在工业上也开始了大规模的实践，取得了明显的效益[12-16]。

国内著名过程系统工程学者也纷纷加入了这一行列，作者重点检索了他们围绕这一课题 2013年前发表的文章，如西安交通大学/中国石油大学冯霄42篇；大连理工大学都健24篇；台湾成功大学张珏庭22篇；台湾大学陈诚亮28篇；河北工业大学刘智勇15篇；天津大学袁希钢10篇；青岛科技大学郑世清10篇；中国海洋大学胡仰栋9篇。

下面分3个层次将水网络和虚拟水的研究进展做一综述，即单个工业企业内部网络―跨企业水网络―跨地区/国家的虚拟水网络。

1 工业企业内水网络系统集成优化

1.1 单个水网络系统

1.1.1 单个水网络涵盖范畴 不同范畴的水网络概念如图2所示。

从水网络的研究范畴来看，开始的研究主要集中在用水网络（water-using network，WUN）。早在1980年日本的 Takama 等[17]就提出过多组分用水网络的超结构模型。但是直到1994年英国Wang等发表了著名的“废水最小化”论文，提出水夹点方法，才算对用水网络的新鲜水用量最小化求解有了里程碑式的突破[18]，同年他们就将该方法推广到废水处理网络（wastewater treatment network，WWTN)[19]。作为WUN，又包含2个子领域：不带再生系统的和带再生系统的。有再生装置使部分排污水可以回用当然会降低新鲜水消耗，Kuo等[20]首先提出对有再生系统的用水网络优化办法。同年又提出总水网络（total water network， TWN）的概念，也就是将前述二者结合起来，即TWN = WUN +WWTN。理由是：如果WUN后面没有联接WWTN，则出口会将几种不同杂质浓度的水流股合并成一股污水流，以最终达到污染物排放标准即可。但有了WWTN后，则WUN的出口就可分成多股浓度不同的污水，实现“清污分流”的原则，在 WWTN中进行分布式优化处理。这使得结果完全不同：TWN 不论在经济成本指标上，还是在环保指标上都会优于WUN方案[21]。

2009年 Bagajewicz等[22]提出全水网络（complete water network，CWN）的概念，即在TWN的前面增加一个预处理（water pretreatment，WPT）环节，即CWN = WPT + TWN，这样可以进一步降低新鲜水耗量。只要预处理环节允许其进口水中的杂质含量能接受任何用水单元排出水（哪怕是经过稀释的废水），则当然就会使最小水耗量下降。

20世纪研究水网络WUN没有和对环境的影响结合起来，到2006年才出现第1篇考虑水网络对环境的影响文章，Ku-Pineda等[23]将可持续过程指数结合到水网络集成中，证明如果考虑环境影响，不见得新鲜水用量最小是最佳方案，必须在节水和降低环境影响二者之间进行平衡。其后几年陆续有这方面的研究发表[24-25]。近年来 El-Halwagi等[26]更进一步研究新厂建设选址与河流流域环境的影响，模型涉及到工厂排放的污染物和居民生活污水、自然现象化学反应导致的组分变化，优化的目的函数是年运行成本最小（包括新厂设置成本、新鲜资源获取成本、污水处理成本）。

1.1.2 解算方法概览 大体上看WUN问题解算方法可粗略地分成两大类：基于理解的方法（insight-based method）和数学规划优化方法（mathematic programming method）。前者基于机理概念，主要是夹点集成原理的各种变化方法；后者基于超结构模型的数学规划优化解算。

（1）基于理解的方法

这类方法已经有Foo[8]的综述，可以粗略地说，主要是基于水夹点方法，而且集中于单杂质组分的水网络。Foo将所有已发表的文献分为两大类：第一类侧重以传质为基础的用水单元，把杂质移除负荷固定，称为“固定负荷问题”，这主要是欧洲学派在 1994～2000年期间发表的成果为主；第二类侧重于从水源-水阱方面来考察问题，把它们之间流量当成主要约束，称为“固定流量问题”，这主要是亚洲学派 21世纪用得较多的方法。当然，这二者只是处理方法不同，对于同一个问题是可以互相转换的。

这种基于理解的图表方法，从最开始的单一新鲜水源，发展到多个水源，到含有杂质的不洁净水源[27-35]；从只考虑回用发展到考虑回用-废水再生回用/废水循环利用[12,15,36-40]；从只考虑用水单元到考虑污水处理单元[19,21]，到考虑总水网络系统TWN[41-42]。近年来有人将原来只适应单杂质组分流推广用于双杂质组分场合及多组分场合[43-45]。

应当指出，以El-Halwagi为代表的学派[35,46-48]开发的代数目标化方法（algebraic targeting approach）表现为物料回收夹点图，以累计移除杂质负荷为纵坐标，以累积流量为横坐标，形成一种新的水源-水阱组合曲线。这种方法具有消除分步迭代试差的优点。

（2）数学规划优化方法

虽然早在1980年Takama等[17]就提出用数学规划法解算水网络优化问题，但真正按这个思路深入研究确是 21世纪以来的事。虽然构造超结构模型来表达多组分复杂水网络问题，数学规划法具有明显的优势。但是由于形成的复杂水网络模型往往是非线性规划（nonlinear programming，NLP）或混合整数非线性规划问题（mixed integer nonlinear programming，MINLP），存在非凸性和双线性问题，难以求解，特别难以保证得到全局优化解（global optimum）。所以研究主要侧重在找寻各种解算途径上，有学者将其做了以下分类。

① 直接线性化。首先适合单组分场合[49]，这自然容易线性化，后来推广到“关键组分”的场合[50]，胡仰栋等[51]提出“逐次线性规划法”，Tan等[52]提出“系统模糊线性规划”，李保红等[53]提出“分阶段线性规划法”，Jezowski等[54]提出利用选择用水工艺参数的逻辑条件来使模型线性化的方法。

② 生成好的搜索起始点。通常利用一个简化的超结构模型（如用现有的处理工艺序贯来安排结构）[55]。

③ 序贯求解法。欧洲学派学者提出将浓度分区，以极限最大浓度为固定出口浓度，形成线性化的混合整数规划（mixed integer linear programming，MILP）问题，从而获得各流股的流量作为线性模型（linear programming，LP）的起点，通过MILP-LP模型反复迭代，最终收敛到MINLP的最终解[56-58]。

④ 随机优化法。早在2001年Chang等[59]就开始应用遗传算法（genetic algorithm，GA）来随机搜索水网络的最优解，证明这种办法有很高的效率，后来Jezowski等[60]也在此方向上做出改进。

⑤ 全局优化法。这是 Grossmann为代表的学派十几年一直研究的方向，其最新的成果可参见文献[61]。

（3）启发式与数学规划相结合的方法

由于数学规划法构造的 MINLP超结构模型往往过于庞大复杂，为了防止超结构规模过大，MINLP维数太高，求解困难，就会想到采用把水夹点分析提供的工程见解和数学规划工具结合起来，用基于理解的方法简化超结构，降低搜索维度。Aiva-Argaez等[62]最早提出用这种方法研究废水最小化。

李英等[63]提出用水网络设计中对单杂质和多杂质系统的基于水夹点原理的新鲜水使用、废水排放、回用的判断规则剔除不必要结构，以简化超结构模型。刘强等[64]则提出水质分析的方法来降低回用结构以简化模型。Feng等[65]提出用过程分解（浓度分解）策略来进一步降低新鲜水耗的一般性方法。梁肇铭等[66]综合了夹点规则、排序思路等经验，提出了基于经验规则的数学规划法来快速设计多杂质用水网络。结果证明：这些采用启发式经验规则的数学规划算法比完全不采用的数学规划算法往往可成倍缩短CPU计算时间，有的甚至可以下降一个数量级。

1.1.3 单个水网络中的特殊问题 这里主要是3类特殊问题，即冷却循环水系统问题、有中水道水网络和间歇水网络问题。

冷却循环水系统是一种与换热器系统关联的专门水网络系统。由于过去都将换热器设计成平行设置，即所有进口冷却水温度是相同的，出口温度也相同（通常进出口温差约8～10℃），这就造成循环水用水效率低下，存在循环水节水的巨大潜力。Kim 等[67-68]最早提出冷却水网络中的水夹点原理，也即找寻循环水串级利用使用量最小化的T-H图方法。后来Kim等[69]及其他作者[70-74]将这类问题表述为超结构的数学规划问题以使冷却水系统得以整体优化（包括设计参数和操作变量）。用这种方法对一个实际工厂案例研究表明：循环冷却水用量可下降40%以上。Panjeshahi等[75]开发了一种“先进夹点设计（advanced pinch design，APD）方法”，其目标是使回用水量最大及冷却水用量最小前提下，使投资和操作成本最小化，该方法允许凉水塔性能和换热器网络之间互动。Gololo 等[76-79]把凉水塔性能优化与冷却水网络优化结合起来，该方法的好处是可以使凉水塔解瓶颈，即使现有的凉水塔能处理更高的热负荷。Wang等[80]提出一种两步法来优化设计循环冷却水系统。

具有中水道（间接水回用）的水网络问题是Feng等[81]提出的，理由是这可以增加水网络的操作弹性，就其作用和中间储槽相当，都是有一个浓度均一的缓冲区作为调节手段。后来沿这个方向也发表了一系列文章[82-86]。

最早将用水网络研究从连续过程扩展到间歇过程的是Wang等[87]，他们将水夹点的几何图解法推广到间歇过程。其后 Majozi 等[88]进一步做了改进，但均限于进水量和出水量一致的场合。到2004年 Kim 等[89]第一次采用超结构数学规划优化方法来处理间歇水网络，增加了用水操作的分割，即时间分隔，从而形成为MINLP模型。从此掀起一个间歇水网络研究高潮，发表了一系列的文章[90-114]。

1.2 同时优化水用量和能耗最小

虽然优化用能的换热器网络和优化用水配置的水网络早在20世纪80年代就开始了，但是将二者结合起来同时优化的研究却是20世纪末开始的，这类问题可称之为水配置和换热网络（water allocation and heat exchange network，WAHEN）[115]。Savulescu等[116]开始用夹点图示法的概念（二维网格图）来求解，但这只能局限于单污染杂质。沿着这条路线也不断有新的发展[117-130]。

Bagajewicz 等[117]、Feng 等[118]和 Du[119]均提出用数学规划方法来优化WAHEN问题。用数学规划法又可分成两大类：序贯法和联立求解法。前者分成2步来求解：第一步先用水网络设计找到水耗最小的目标值，这是一个NLP问题；第二步再找到这一水网络的最小能耗方案，这是 MINLP问题；后者是将水网络和换热网络同时表达成一个大型MINLP问题，但这样就由于变量过多难以求解。于是又有混合方法的提出，即采用夹点技术来缩小可行解的搜索范围[126-129]。

Boix等[130]提出新的 2步法：第一步用混合整数线性规划解多目标优化问题，涉及4个目标：F1-新鲜水耗量；F2-能耗；F3-交互联接数目；F4-换热器数目。先将 F3和 F4设为固定值以求Min[F1,F2]的 Pareto前沿解。第二步在Pareto前沿解中寻找成本最小的目标函数，这是一个 MINLP问题。应注意，为了达到能耗最小，新鲜水耗量可能就并非最小。他们用此法对一个造纸厂的实际网络进行了案例核算，证明可使能耗下降20%。

在WAHEN问题中，将水流股直接混合换热是水网络实现换热的独有方式，这方面的研究是关于WAHEN研究的重要方面。袁希钢等[131-133]深入地研究了该问题，讨论了WAHEN中非等温混合对能量目标的影响，提出了分割温度的概念和非等温混合规则。该混合规则用来判断是否存在能量惩罚（energy penalty），以及如何通过设计混合温度来避免能量惩罚。对于同性混合，系统的公用工程需求不会减少，但可能减少换热器数量。对于异性混合，通过确定分割温度并比较分割温度以上区间混合流股的热量之和与低温区间所需的热量，可确定系统公用工程会增加、减少或保持不变。

1.3 多种工艺与能、水网络系统同时集成优化

近期有两大学派同时开展了多种工艺与能、水网络系统同时集成优化研究。一派是以 Grossmann为代表的，他们面向巴西、美国等大规模地采用生物质原料（主要是玉米）制造车用乙醇燃料的工业需求，研究如何找到能耗/水耗最小的工艺路线[134-137]。另一派是以Floudas为代表，他们针对运输用燃油原料的多样化，包括通过费托合成将煤液化（coal to liquids，CTL）、生物质液化（biomass to liquids，BTL）、天然气液化（natural gas to liquids，TL）以及它们的混合路线：煤-生物质液化（coal/biomass to liquids，CBTL）、煤-天然气液化（coal/gas to liquids，CGTL）及煤-生物质-天然气液化（coal/biomass/gas to liquids，CBGTL）等多种路线，究竟哪个更有竞争力呢？以往工作仅模拟计算某一特定工艺路线的生产成本，以判断其与石油化工传统路线比较的竞争力，这无法在统一的条件下进行公平客观比较。为了科学地评判就需要统一的基础上，将能量/水网络均已达到优化最小值的条件下来对比才有意义[138-144]。

Floudas 等[141]已将 2012年以前的工作做了很好的综述。这种综合性网络集成，既包括单一原料，也包括多种原料；既包括单个工艺路线，也包括全国性的能源供应网络（如生物质能源就包括收集—储存—运输—配送等环节）。这种集成包括了热集成、水集成、电集成和工艺综合。采用的方法是构建考虑所有可能性的超级结构模型，从而形成一个非线性规划（nonlinear programming，NLP）问题，而由于存在大量的联接流股的0-1选择，所以成为一个混合整数非线性规划问题。应当指出：这种包括热/水/工艺路线集成的供应链网络优化是一个十分复杂的超结构模型，仅就水资源而言，除了要使GTL炼厂的新鲜水和排污水最小化之外，还要加上地区水资源的限制：取水源不得超过半径5英里（约8047 m）外；取水量不得超过当地县历年报告总用量的15%，以防过度消耗当地公用工程。同时输水管线的成本需纳入总供应链网络成本。

2 跨企业多个水网络系统集成优化

如果将水网络集成的尺度放大一个层次，集成的范围不限于一个企业内部，那么就会发现更多的优化机会。如由于生产工艺的限制，一个工业过程内部往往产生本企业内部难以消解的废水，但这些废水可能满足附近另外一个企业的某些工业过程中用水单元的用水要求，因此，研究跨企业多个水网络系统集成优化具有重要的现实意义。自从Olesen等[145]基于夹点技术第一次进行跨企业多过程间的水系统集成后，水网络集成优化研究和应用从单个企业内水网络集成（intra-plant water network）演变到跨企业多水网络集成（inter-plant water network，IPWN）；相应地，其集成方法和技术也发生了变化。

2.1 IPWN集成优化策略

根据有无在企业间增设公用工程设施（如中间储槽等），对多个企业间不同水网络进行集成又可分为直接集成和间接集成策略[146]，如图3所示。与直接集成和间接集成相似，Chew等[147-148]将跨企业能量集成中有关的概念类推到跨企业水网络研究中，提出了无辅助集成策略和辅助集成策略，相对而言，辅助集成能够最大化地对物质进行回用，但同时增加了管道成本，因此在选择这两种方法时需要在资源稀缺性和经济上做出权衡。Chew等[149-150]利用博弈方法分别对直接集成和间接集成策略进行了研究。

（1）直接集成策略

该策略中，一个水网络中用水单元的出水，作为水源直接成为另一个水网络中用水单元的进水。任何企业中的用水单元的流股以水源和水阱的方式直接通过跨企业的管线进行集成优化。因此，无企业边界的概念，即跨企业多个水网络等同于一个更大的水网络。为了获得最大的节水减排效果，整个水网络会被高度集成，以至于各用水单元之间连接紧密。此时如果生产中有某一企业的某用水单元的水量、水质状况发生变化时，将影响其他用水单元的运行。如此，由于水网络过于复杂，有可能导致网络柔性不足，不便于运行和控制。另外，管道成本也会比较高。

图3 IPWN策略[146]Fig.3 IPWN schemes[146]

（2）间接集成策略

该策略中，一个水网络中用水单元的出水，首先排放到中间储罐或再生装置，然后再从中间水池或再生装置作为另一个水网络中用水单元的水源。所有用水单元的流股以水源和水阱的方式不能直接通过跨企业的管线进行集成优化，必须经过设在企业间的公用工程设施来重新分配；该策略中企业有明显的系统边界概念。作为缓冲罐的公用工程设施，可以是一级或多级储罐，也可以是一级或多级再生设备，抑或集中或分散存在的若干储罐与若干再生设备的组合[151]。

由于所有用水单元只与公用工程设施相连接，彼此之间相互不能相通。如此，可避免生产过程中一些用水单元的水质发生波动对其他用水单元的直接影响。使得系统的柔性增加，系统中水质的控制以及操作易于进行。应用该策略进行跨企业多个水网络集成优化，新鲜水用量会减少，废水排放量也相应地减少；如果公用工程设施设置越多，新鲜水会进一步减少，但是也增加了网络的复杂性，投资也会相应地增加。研究结果表明，与直接集成相比，间接集成策略的年均总成本高，间接集成消耗的新鲜水量大，但是整个水网络的柔性和实用性增强[146]，而且在给定集中式公用工程设施数情况下，集中式公用工程较多时年均总费用较少[147]。

（3）无辅助集成

该策略中，首先对各个企业的水网络单独进行集成，得到各个水网络的夹点，根据最高夹点浓度和最低夹点浓度的大小，可以确定一个夹点区域。然后将不同企业的水源和水阱当成同一个企业的水源和水阱进行集成，若得到的最小新鲜水消耗量等于单个企业新鲜水消耗量的总和，此类问题往往采用无辅助集成策略。在此策略中，跨企业流股处于该夹点区域内[147]。

（4）辅助集成

将不同企业的水源和水阱当成同一个企业的水源和水阱进行集成后，得到的最小新鲜水消耗量与单个企业新鲜水消耗量的总和不相等时，若采用无辅助集成策略将会减少水的最大回用，换句话说，将消耗更多的新鲜水，因此，此类问题往往采用辅助集成策略。在该策略中，跨企业流股可能处于该夹点区域内，也可能处于夹点区域外，将夹点区域外的跨企业流股和从具有较高夹点浓度的水网络回用给较低夹点浓度的水网络的跨企业流股称为辅助物流。相对而言，辅助集成能够最大化地对物质进行回用，但同时增加了管道成本，因此在选择这两种方法时需要在资源稀缺性和经济上做出权衡[148]。

2.2 IPWN优化方法

（1）常规集成方法及若干改良

常规集成方法及若干改进的水网络优化集成方法，如自动定目标化法、极限负荷曲线图（limiting composite curve）、水节余图（water surplus diagram）、物料回收夹点图（material recovery pinch diagram）、水级联分析（water cascade analysis）、数学规划法[152-154]，均在单个水网络问题有很好的应用。不少研究者将其扩展到跨企业水网络集成优化。Olesen等[145]利用各个子区域的夹点浓度不同，将夹点浓度较低的子区域的水跨区域供给夹点浓度高的子区域利用，可减少低夹点浓度区域的废水排放，同时减少高夹点浓度区域的新鲜水消耗[145]。与极限负荷曲线和水节余图相比，水级联分析法可快速精准地找到夹点位置和确定夹点源流股，而且对于物质传递模型或非物质传递模型均适用，当用水过程发生变化或存在多个夹点时，水级联分析法仍然适用。Foo[36]利用水级联分析法对厂区间水网络进行了研究。Foo等[147]指出利用水级联分析法对跨企业水网络进行分析有一个前提就是在确定最小水流量之前，必须产生水网络集成方案，当用水网络的数量比较大时，计算过程变得比较复杂且效率低。对于多个新鲜资源的网络而言，应用图示法和水级联分析法获得结果不一定最优[155]。Foo等结合了图示法和数学规划法的优点，提出了一种单个水网络的新的自动定目标化方法[156]，并将它扩展到跨企业水网络集成[157]。

Liao等[158]提出一种新的结合夹点技术和数学规划的方法求解复杂的多个厂区用水网络设计问题，得到各装置的柔性用水网络。Bandyopadhyay等[159]在确定分区定目标问题（segregated targeting problem）的资源最优化利用时，提出了一种通用的分解方法，并将其应用于跨企业水网络集成。以再利用、再循环和再生处理的超结构模型为基础，Rubio-Castro等[160]提出了基于物性的跨企业多个水网络全局优化集成方法，求得总年费用最小的全局最优解。

（2）基于博弈论（game theory）优化集成方法

众多研究表明，基于工业共生思想的IPWN策略比单企业的水集成策略节水多。但是，在进行跨企业水网络集成时，需要考虑各企业间的相互作用以及参与水网络集成的各企业业主自身的利益等因素，从而使跨企业水网络集成更加复杂。虽然上述的传统集成优化方法可以使新鲜水用量或运行成本最小化，但是不能保证所有参与集成的各个水网络的业主的利益最大化，也不能完全反映各个业主按自身利益运行时会不会与跨企业水网络集成的总目标发生矛盾。实际上，由于诸多企业的多样性和对水质要求的不同，既存在较大的共生关系，又存在水资源量和水质的分配利益冲突的问题。

Chew等[149]用博弈论方法分析了采用直接集成策略集成的跨企业水网络，参与集成的各个厂区均为理性参与者，求解得到全局Pareto最优解。Chew等[150]考虑了生态工业园管理者的干预对跨企业水网络的影响，将博弈方法用来分析采用间接集成策略集成的跨企业间接水网络，结果表明，采用该合作博弈策略得到的各个参与者的收益胜过非合作博弈策略各个参与者的收益。刘永忠等 提出了基于博弈论的水网络优化定量分析方法，以具有中间水道水网络优化设计方案的决策为例进行了方案的分析与评价。Lou等[162]利用层次帕累托优化方法（hierarchical pareto optimization）对工业生态系统进行优化，由于该方法采用模块化结构，可根据需要增加或减少系统的企业成员，并为整个系统以及其中的个体企业提供综合分析和可持续性优化。罗柳红[163]对园区内水资源梯级利用模式开展了博弈分析，从微观经济学的角度对各利益主体参与水资源梯级利用的动因和积极性进行了经济学的分析，得出生态工业园区中水资源梯级利用体系能否达成“物尽其用、废物最小化”的目标，取决于不同利益者的博弈结果。水资源价格和排污收费价格的提高，可以减少新鲜水资源的购买量和最终的排污量，有利于促进园区内企业间的水资源梯级利用；而梯级利用的过程，也是各级消费者之间的一场博弈，博弈结果将决定再生水资源的售出价格。

2.3 生态工业园的水网络集成

生态工业园（eco-industrial park，EIP）是自然生态系统和人工生态系统融合的复杂系统，而水网络系统正是这种联合的纽带。EIP能有效地共享资源（信息、物资、水、能源、基础设施等），寻求能源和原材料消耗的最小化、废物产生的最小化，实现经济效益和环境质量的改善。“十一五”以来，我国生态工业园迅猛发展，省级以上化工园区数量增长近20倍[164]。

工业园区是多个工业企业和过程的集合，在工业园区尺度上既存在着过程尺度上的水优化管理问题，也存在区域尺度上的水资源优化和水生态保护的问题。通常EIP水网络优化目标是：通过梯级利用使水综合利用率最高、对外部供水需求最小。按照生态工业园区的发展理念，加强企业之间的废水交换和梯级利用，权衡废水集中处理与分散处理，加强用水和水处理在基础设施方面的共享等。所使用的方法从过程系统工程角度并未超出上节的IPWN集成优化方法。

Spriggs等[165]在生态工业园尺度上利用多企业之间的物质回收夹点图进行最小新鲜水量定目标化。Chew等[166]对厂区间水网络的定目标化的详细步骤进行了总结。Zeng等[167]在水质分级和水夹点技术的基础上，以园区总的新鲜水用来最小为目标，提出了设计生态工业园区企业间水网络的方法和步骤，可对企业之间的水回用和再生水的合理分配提供指导。Rubio-Castro等[168]建立生态工业园的不同企业水网络的 MINLP模型，并改进厂区内和厂区间的水网络结构，如替换或重新布置已有废水处理单元、提高已有废水处理单元的处理效率、增设公用废水处理设施等。案例分析结果表明：设计的生态工业园水网络和单个改进的水网络相比，年均总费用可节省19%，新鲜水量消耗减少47%，废水排放量减少47%；设计的生态工业园水网络与现有的水网络相比，年均总费用可节省47%，新鲜水消耗量可减少约67%，水排放量减少67%，具有很好的经济和环境效益。Boix等[169]以新鲜水量、再生水量和网络连接数最小为目标，建立多目标MILP模型优化工业园区水网络，分别分析了园区内无再生单元、每个企业拥有各自的再生单元和所有企业共用一个再生单元的情景。

跨企业水网络集成优化可能会导致额外的投资和操作费用，另外，还有一些实际问题的约束，如某些企业的产品可能会根据市场和季节的变化会有所调整，从而导致下游企业的水网络也相应地变化；参与跨企业水网络集成的各个企业的相互作用以及水价等因素对园区水网络的影响等。Aviso等[170]利用模糊数学规划法将厂区间的合作嵌入模型中，结果表明，单厂区的求解结果最优并不能保证全工业园的求解结果最优。Tan等[171]提出了一种模糊双层规划方法来优化生态工业园区厂区间的水网络，该方法从园区管理者的角度，以新鲜水、废水排放费和水再利用补贴为刺激手段进行优化。该模型既满足了园区管理者的愿望新鲜水消耗最小，又能使各个厂的成本最小。由于以往研究过程中水的流率和水质都是确定的，但在实际用水过程中存在许多不确定性。在上述研究中，水价确定，供水无限制，但水资源越来越紧缺，用水过程存在很多不确定性，贾小平等[172]以新鲜水价格变化为驱动力，提出新鲜水价格区间与其对应的用水网络综合关系。周建仁[173]从工业过程内部、工业过程之间及区域范围3个层次，通过研究水资源分配网络优化集成模型及其应用研究，建立相应的水资源高效利用、废水最小化技术方法。针对区域范围内的多种新鲜水源（包括地下水、河水、湖水、水库蓄水、外调水等）、污水处理厂达标出水在各产业间缺乏合理配置的问题，建立了区域各产业间水资源分配网络优化集成超结构模型，对环境影响最小和年度总费用最小两个目标函数进行权衡。

3 虚拟水与产品水足迹

3.1 概念辨析

虚拟水的概念由Allan[174]在1997年提出，是指“嵌入”产品中的水量。如果一个国家出口或进口某种产品，就意味着以虚拟的形式出口或进口了水。虚拟水的提出不仅是为了量化产品生产或消费过程中的水资源消耗，更重要的是它表明可以通过贸易来解决国家或者地区的水资源危机。因此，虚拟水在国际贸易研究中得到了越来越多的关注。虚拟水的计算有两大类方法[175]。一种是 Hoekstra等[176]提出的“生产树法”，也就是说从生产者的角度，依据不同产地的产品生产情况以及水资源利用情况，来核算产品的虚拟水含量；另一种就是Zimmer等[177]提出以消费者的角度，把产品消费分为不同类型，根据不同类型进行产品的区别计算。

水足迹的概念出现于 2002年，是类比于生态足迹的概念，是指一个国家、地区或个人在一定时间内消费或生产所有产品和服务所需要的水资源总量[178]。由于“足迹”可以形象地表达出用水单元对水资源环境的压力，因此水足迹概念提出后迅速应用到国家、区域、流域、企业、产品和消费者等尺度[179]。水足迹在应用时往往会区分出蓝水足迹、绿水足迹和灰水足迹。蓝水足迹是指产品在其供应链中对地表水和地下水资源的消耗；绿水足迹是指对绿水（不会成为径流的雨水）资源的消耗；灰水足迹是与污染有关的指标，定义为以自然本底浓度和现有的环境水质标准为基准，将一定的污染物负荷吸收同化所需的淡水的体积。之所以要区分不同的水足迹，主要目的在于这些水足迹所对应的实际含义、减排措施和政策手段不同。蓝水足迹强调了实际可利用水资源的耗用，绿水足迹强调了对雨水的利用，而灰水足迹则强调了水污染所带来的环境影响。

与化工过程密切相关的水足迹主要有：过程水足迹、产品水足迹、企业水足迹和行业水足迹。过程水足迹是指单位时间内对象过程系统的总用水量；产品水足迹是指生产某产品直接或间接消耗的总用水量，它不仅包括生产该产品的所有直接生产过程所耗用的水量，也包括供应链上原辅材料生产过程所耗用的水量，因此是一个产品生命周期含义上的水足迹；企业水足迹是指支撑和运营一个企业直接或间接消耗的水资源量，包括运营水足迹（直接水足迹）和供应链水足迹（间接水足迹）。运营水足迹指企业经营时消耗的淡水量，供应链水足迹指企业所购原材料或能源所蕴含的水足迹，二者又可进一步分为与产品生产有直接关系的水足迹和日常开支部分的水足迹[177]；行业水足迹是指以一定区域内某一行业为评价对象的水足迹，以表征区域内该行业的水资源与水环境影响。行业水足迹可以用来反映行业整体用水效益和水平以及企业之间的差异，能够警示管理部门或决策者来限制和规范高耗水与高污染物排放行业的发展，进而降低国家或区域经济发展过程中环境成本。

行业是由生产同一类产品的企业构成的；企业可以生产一种或多种产品，可以包含一个或多个生产过程；产品生产所涉及的过程往往有多个，产业链则是由一系列的生产过程所组成。因此，上述 4种水足迹存在密切的关联，在计算时需要界定系统边界以及进行过程单元的划分。其中，单一过程的水足迹是所有水足迹核算的基础；计算产品水足迹必须划定产品所涵盖的生产系统边界，在考虑过程单元关系的基础上计算加和。企业水足迹等于该企业输出产品的水足迹之和；企业供应连水足迹等于投入产品的水足迹之和。计算企业的水足迹和计算企业主要产品的水足迹大致相同，但侧重点不同。计算企业水足迹侧重于划分运营水足迹和供应链水足迹。这主要是从政策角度出发，因为企业可以直接控制自身的运营水足迹，但对于供应链水足迹只能间接控制。计算一种产品的水足迹时，通常只考虑生产系统相关过程的水足迹，不会区分直接和间接水足迹，也不考虑生产系统由哪家企业控制或经营。通常计算特定产品水足迹，一般将产品水足迹和企业水足迹核算联系在一起。行业水足迹是行业内所有企业水足迹和消耗的商品、服务的水足迹总和。

按照“水足迹评价手册”，产品的虚拟水含量和产品的水足迹这两个概念是可以相互替代的[178]。水足迹也有消费者和生产者两种视角，对产品和服务的消费所产生的水足迹可以称为消费者水足迹，对产品和服务的生产所产生的水足迹可以称为生产者水足迹。所不同的是，水足迹的概念不像虚拟水含量那样简单地指水的体积，水足迹是一个综合的指标，不仅指用水量，还会明确水足迹产生的时间、地点以及何种水源，这些信息有利于评价产品水足迹对当地的影响。

3.2 研究进展

与过程水足迹、企业水足迹和行业水足迹比较，产品水足迹的政策含义更加明确，因此也得到了更为广泛的重视和应用。农作物的产品水足迹就是农作物的虚拟水，因此农作物例如棉花、玉米、小麦、大米等的水足迹最先得到了研究。后来，产品水足迹逐渐扩展到面包、黄油、啤酒、农产品或畜牧产品（如肉类）等，这很大程度上是因为这些产品的加工过程耗水量大，并且大部分是人类直接利用的消费品。如欧盟的研究表明，150 g牛肉汉堡平均水足迹2350 L，比同量的黄豆汉堡158 L高近 15倍。以色列的研究表明这个国家水利用的高效率，他们人均水足迹为 1391 m3/(人·年)，是人均水资源占有量的3.16倍。文献报道的农产品和工业品的虚拟水与水足迹见表1。

随着水足迹概念的进一步传播以及测算方法的成熟，大宗工业品例如钢铁、印染、造纸和电力等产品水足迹研究近些年也活跃起来。研究发现：不同行业水足迹结构差异很大，如德国对3种大众轿车水足迹研究表明，其全生命周期的用水量在52～84 m3/车，95%消耗在生产阶段；而造纸业相反，树木生长耗水占主要部分，99%的水耗在供应链上，只有 1%消耗在纸张生产过程。对于汽车、半导体等高度复杂的工业产品，尽管也出现了水足迹研究，但并没有形成气候。其中一个主要原因在于，工业产品的水足迹计算相对复杂，系统边界的界定和过程单元的分割存在难度。

虚拟水主要用于地区/国际贸易领域的研究。水资源禀赋以及水资源利用效率的差异，导致不同国家和地区生产相同产品的水资源成本不尽相同。如以色列经济学家指出，出口水资源密集型的产品对于严重缺水的以色列来说是不经济的。荷兰国际水文和环境工程研究所支持下，Hoekstra等[178]对世界上 100 多个国家由粮食和动物产品贸易所引起的虚拟水流动研究。Chen等[180]基于多地区投入产出模型测算了2004年112个国家虚拟水的贸易图景（图4）。结果表明，农产品引致的虚拟水比率不到35%，但却占用了69%的取水。虚拟水用户最大的国家是印度、美国和中国。人均水足迹的变化很大，中非洲国家最小为29 m3，卢森堡最大为3290 m3。世界虚拟水贸易量是世界新鲜取水量的30%左右，其中 57%的虚拟水贸易蕴含在非食品贸易中。中国是世界上最大的虚拟水出口国，出口了 204 Gm3，进口了142 Gm3。美国是最大的进口国（178 Gm3），日本是世界上最大的虚拟水净进口国（77 Gm3）[180]。

表1 文献报道的农产品和工业品的虚拟水与水足迹Table 1 Literatures retrieval for virtual water and water footprint of agro-products and industrial products

Table 1 (continued)

Table 1 (continued)

图4 全球112个国家的虚拟水贸易情况[180]Fig.4 Major virtual water flows embodied in international trade in 2004

3.3 研究展望

产品水足迹研究是水足迹发展的起源与基础，也是最为广泛的研究领域，而未来工业产品以及第三产业类服务的水足迹将会成为重要研究方向，但难点在于如何准确追踪和量化工业产品的供应链、产业链和价值链的水流动以及工业产品系统的边界界定问题。未来，随着国内外政策对于水足迹、环境足迹的重视以及生命周期评价软件的普及，复杂工业产品和服务的水足迹研究将越来越多。

同时，随着越来越多工业产品水足迹的测算，国家之间、地区之间的虚拟水贸易将会受到新一轮的重视。也就是说，过去虚拟水只关注了农作物及其农副产品，那么现在将更多关注工业产品贸易所带来的水问题。同时，由于工业产品的产业链一般都很长，区域产业链配置以及产业布局问题将会得到重视。

就国内而言，在研究区域上，现有水足迹研究多针对北方或较发达地区，南方及偏远区域的研究较少，同时省域或城市尺度的比较研究薄弱。在研究对象上，大多数研究都以单个产品为研究对象，目前主要侧重在农作物产品和动物产品，对工业和第三产业水足迹的研究虽很有必要但仍较少，未来研究将拓展到更多复杂的工业产品和服务，同时会出现多种产品或服务的综合水足迹研究，从而能够从系统层面探讨产业链、产业集群或产业布局上的水足迹量化及其流动规律，解析更高层次上的水足迹政策涵义，服务于产业转型和结构升级。在研究方法上，随着数据可得性的进一步改善，水足迹的时空分异性研究将得到重视。

4 结 论

（1）由于水危机越来越严重，在国家政府、产业界和学术界也越来越受到关注，国内外越来越多的PSE 界人士投入水系统的研究，这是非常必要和有益的。但由于水作为国家战略资源优化配置问题的重要性，包括水网络在内的水的系统工程和管理研究还应当进一步引起整个工程界和学术界的关注。

（2）水生态系统是多尺度、多层次的复杂系统，PSE的过程集成和优化方法不仅可在寻求节水减排优化方案中发挥重要作用，而且可以为过程工业技术路线决策、生态工业系统建设政策制定提供理论依据。实际上，过去十几年来已在炼油、化工、钢铁、医药和造纸等过程工业的节水减排中发挥了显著作用。但国内目前研究还多集中在单个水网络的集成方面，跨企业多个水网络集成、水-能-原料同时优化集成、企业水网络与环境集成等方面也应开展工作。总体而言，目前我国对水网络的研究与其重要性相比还显得薄弱，无法满足当前国民经济建设发展的需要，亟需进一步加强。

（3）虚拟水和水足迹研究进一步拓宽了水系统研究领域。它虽然是才开展近十余年的新研究方法，但在研究国家、地区之间水的实际流动走向、水的利用效率和产品全生命周期的耗水等方面，可以对政策决策提供重要依据，在城市地区-国家宏观层面上对水生态系统建设具有重要作用。今后这方面研究的深度和广度有待进一步提高和加强。

[1]The United Nations. World Water Development Report (WWDR2)2006 [EB/OL]. http://www.unesco.org/water/wwap

[2]Yang Youqi (杨友麒), Zhuang Xianqin (庄仙芹). Water conservation and waste water reduction of chemical and refinery enterprises [J].Chemical Industry and Engineering Progress(化工进展), 2012, 31(12): 2780-2785

[3]MEP. Report on the State of the Environment in China (2010—2012)[EB/OL]. http://www.zhb.gov.cn/

[4]National Bureau of Statistics of China. Statistical Communiqué of the People’s Republic of China on the 2013 National Economic and Social Development [EB/OL]. http://www.stats.gov.cn/

[5]State Council of China. Opinions of the State Council on Applying the Strictest Water Resources Control System [EB/OL].http://www.gov.cn/zhengce/xxgkzl.htm

[6]Liu J G, Yang W. Water sustainability for China and beyond [J].Science, 2012, 337: 649-650

[7]Bagajewicz M J. A review of recent design procedures for water networks in refineries and process plants [J].Comput.Chem.Eng.,2000, 24: 2093-2113

[8]Foo D C Y. State-of-the-art review of pinch analysis techniques for water network synthesis [J].Ind.Eng.Chem.Res., 2009, 48: 5125-5159

[9]Jezowski J. Review of water network design methods with literature annotations [J].Ind.Eng.Chem.Res., 2010, 49: 4475-4516

[10]E1-Halwagi M M. Pollution Prevention through Process Integration Systematic Design Tools [M]. San Diego: Academic Press, 1997

[11]Mann J G, Liu Y A. Industrial Water Reuse and Wastewater Minimization [M]. New York: McGraw-Hill, 1999

[12]Feng Xiao (冯霄). Process Integration for Water-Using Network: A Systematic Methodology for Water Conservation and Wastewater Minization (水系统集成优化——节水减排的系统综合方法)[M].Beijing: Chemical Industry Press, 2008

[13]Foo D C Y, Biegler T. Preface for water network synthesis [J].Ind.Eng.Chem.Res., 2011, 50: 3634-3635

[14]Yang Youqi (杨友麒), Zhuang Xianqin (庄仙芹). Process system engineering methods for water conservation [J].Modern Chemical Industry(现代化工), 2008, 28 (1): 8-11

[15]Bai Jie (白洁), Feng Xiao (冯霄). Research progress on water system integration [J].Computer and Applied Chemistry(计算机与应用化学), 2008, 25 (10): 1215-1219

[16]Liu Zhiyong (刘智勇), Fan Xiaoyan (樊霄雁). Research progress of water system integration [J].Journal of Hebei University of Technology(河北工业大学学报). 2013, 42 (1): 55-60

[17]Takama N, Kuriyama T, Shiroko K, Umeda T. Optimal water allocation in a petroleum refinery [J].Comput.Chem.Eng., 1980, 4:251-258

[18]Wang Y P, Smith R. Wastewater minimization [J].Chem.Eng.Sci.,1994, 49 (7): 981-1006

[19]Wang Y P, Smith R. Design distributed effluent treatment systems[J].Chem.Eng.Sci., 1994, 49: 3127-3145

[20]Kuo W C J, Smith R. Design of water-using systems involving regeneration [J].Trans.Inst.Chem.Eng., 1998, 76 (B): 94-114

[21]Kuo W C J, Smith R. Designing for the interactions between water-use and effluent treatment [J].Trans.Inst.Chem.Eng., 1998,76: 287-301

[22]Bagajewicz M J, Faria D C. On the appropriate architecture of the water/wastewater allocation problem in process plants [J].Comput.Aided.Chem.Eng., 2009, 26: 1-20

[23]Ku-Pineda V, Tan R R. Environmental performance optimization using process water integration and sustainable process index [J].J.Clean.Prod., 2006, 14: 1586-1592

[24]Lim S R, Park J M. Environmental and economic analysis of a water network system using LCA and LCC [J].AIChE Journal, 2007, 53(12): 3253-3262

[25]Lim S R, Park J M. Synthesis of an environmentally friendly water network system [J].Ind.Eng.Chem.Res., 2008, 47: 1988-1994

[26]Lira-Barragán Luis Fernando, Ponce-Ortega J M, El-Halwagi M M.Synthesis of water networks considering the sustainability of the surrounding watershed [J].Comput.Chem.Eng., 2011, 35: 2837-2852

[27]Wang Y P, Smith R. Wastewater minimization with flow rate constraints [J].Chem.Eng.Res.Des., 1995, 73: 889-904

[28]Dhole V R, Ramchandani N, Tainsh R A, Wasilewski M. Make your process water pay for itself [J].Chem.Eng., 1996, 103: 100-103

[29]Buehner F W, Rossiter A. Minimize waste by managing process design [J].Chemtech, 1996, 4: 64-72

[30]Hallale N. A new graphical targeting method for water minimization[J].Adv.Environ.Res., 2002, 6 (3): 377-390

[31]Manan Z A, Tan Y L, Foo D C Y. Targeting the minimum water flow rate using water cascade analysis technique [J].AIChE Journal，2004, 50 (12): 3169-3183

[32]Wan Alwi S R, Manan Z A. Targeting multiple water utilities using composite curves [J].Ind.Eng.Chem.Res., 2007, 46: 5968-5976

[33]Foo D C Y, Manan Z A, Tan Y L. Use cascade analysis to optimize water networks [J].Chem.Eng.Progress, 2006, 102 (7): 45-52

[34]Foo D C Y. Water cascade analysis for single and multiple impure fresh water feed [J].Chem.Eng.Res.Des., 2007, 85 (A8): 1169-1177

[35]Almutlaq A M, Kazantzi V, El-Halwagi M M. An algebraic approach to targeting waste discharge and impure fresh usageviamaterial recycle/reuse networks [J].Clean Technol.Environ.Policy,2005, 7 (4): 294-305

[36]Foo D C Y. Flow rate targeting for threshold problems and plant wide integration for water network synthesis [J].Environ.Manage,2007, 88 (2): 253-274

[37]Bai J, Feng X, Deng C. Graphical based optimization of single contaminant regeneration reuse water systems [J].Chem.Eng.Res.Des., 2007, 85 (A8): 1178-1187

[38]Feng X, Bai J, Zheng X. On the use of graphical method to determine the targets of single-contaminant regeneration recycling water systems [J].Chem.Eng.Sci., 2007, 62: 2127-2138

[39]Deng C, Feng X, Bai J. Graphical based analysis of water system with zero liquid discharge [J].Chem.Eng.Res.Des., 2008, 86: 165-171

[40]Bandyopadhyay S, Cormos C C. Water management in process industries incorporating regeneration and recycle through a single treatment unit [J].Ind.Eng.Chem.Res., 2008, 47: 1111-1119

[41]Ng D K S, Foo D C Y, Tan R R. Targeting for total water networks(Ⅰ): Waste stream identification [J].Ind.Eng.Chem.Res.,2007, 46:9107-9113

[42]Ng D K S, Foo D C Y, Tan R R. Targeting for total water networks(Ⅱ): Waste treatment targeting and interactions with water system elements [J].Ind.Eng.Chem.Res., 2007, 46: 9114-9125

[43]Tan Y L, Foo D C, Tan R R, Ng D K S. Approximate graphical targeting for water network with two contaminants [J].Chem.Eng.Trans., 2007, 12: 347-352

[44]Liu Z Y, Yang Y, Wan L Z,et al. A heuristic design procedure for water-using networks with multiple contaminants [J].AIChE Journal, 2009, 55 (2): 374-382

[45]Wang Zhen (王震), Fan Xiaoyan (樊霄雁), Li Qiuhan (李秋晗).Design procedure for water networks of multiple contaminants with fixed flow rate processes [J].CIESC Journal(化工学报), 2012, 63(7): 2143-2148

[46]El-Halwagi M M, Gabriel F, Harell D. Rigorous graphical targeting for resource conservationviamaterial recycle/reuse networks [J].Ind.Eng.Chem.Res., 2003, 42: 4319-4328

[47]Prakash R, Shenoy U V. Targeting and design of water networks for fixed flow rate and fixed contaminant load operations [J].Chem.Eng.Sci., 2005, 60 (1): 255-268

[48]Almutlaq A M, El-Halwagi M M. An algebraic targeting approach to resource conservationviamaterial /reuse [J].Int.J.Environ.Pollut.,2007, 29 (1/2/3): 4-18

[49]Savelski M J, Bagajewicz M J. On the optimality conditions of water utilization systems in process plants with single contaminants[J].Chem.Eng.Sci., 2000, 55 (21): 5035-5048

[50]Bagajewicz M J, Rivas M, Savelski M J. A robust method to obtain optimal and sub-optimal design and retrofit solutions of water utilization systems with multiple contaminants in process plants [J].Comput.Chem.Eng., 2000, 24: 1461-1466

[51]Hu Yangdong (胡仰栋), Xu Dongmei (徐冬梅), Hua Ben (华贲),Han Fangyu (韩方煜). Step by step linear programming method for wastewater minimization [J].Journal of Chemical Industry and Engineering(China)(化工学报), 2002, 53 (1): 66-71

[52]Tan R R, Cruz D E. Synthesis of robust water reuse networks for single component retrofit problems using symmetric fuzzy 1inear programming [J].Comput.Chem.Eng., 2004, 28 (12): 2547-2551

[53]Li Baohong (李保红), Fei Weiyang (费维扬). Design water-using network with multiple contaminants by step by step linear programming [J].Journal of Chemical Industry and Engineering(China)(化工学报), 2005, 56 (2): 285-290

[54]Wałczyk K, Jezowski J M. A single stage approach for designing water networks with multiple contaminants [J].Comput.-Aided Chem.Eng., 2008, 25: 719-725

[55]Li B H, Chang C T. A simple and efficient initialization strategy for optimizing water-using network designs [J].Ind.Eng.Chem.Res.,2007, 26: 8781-8786

[56]Ullmer C, Kunde N, Lassahn A, Gruhn G, Schultz K. WADO: water design optimizations methodology and software for the synthesis of process water systems [J].J.Cleaner Prod., 2005, 13: 485-494

[57]Gunaratnam M, Alva-Argaez A, Kokossis A, Kim J, Smith R.Automated design of total water systems [J].Ind.Eng.Chem.Res.,2005, 44: 588-599

[58]Savelski M J, Bagajewicz M J. On the necessary conditions of optimality of water utilization systems in process plants with multiple contaminants [J].Chem.Eng.Sci., 2003, 58 (23/24):5349-5362

[59]Tsai M J, Chang C T. Water usage and treatment network design using genetic algorithms [J].Ind.Eng.Chem.Res., 2001, 40:4874-4888

[60]Jezowski J, Bochenek R, Poplewski G. On application of stochastic optimization techniques to designing heat exchanger- and water networks [J].Chem.Eng.Process, 2007, 46 (11): 1160-1174

[61]Karuppiah R, Grossmann I E. Global optimization of multi-scenario mixed integer nonlinear programming models arising in the synthesis of integrated water networks under uncertainty [J].Comput.Chem.Eng., 2008, 32: 145-160

[62]Aiva-Argaez A, Kokossis A C, Smith R. Wastewater minimization of industrial systems using an integrated approach [J].Comput.Chem.Eng., 1998, 22 (suppl.): 741-744

[63]Li Ying (李英), Yao Pingjing (姚平经). Optimal design of water utilization networks by combination of water pinch analysis and mathematical programming [J].Journal of Chemical Industry and Engineering（China） (化工学报), 2004, 55 (2): 220-225

[64]Liu Qiang (刘强), Yan Guangxu (阎光绪), Guo Shaohui (郭绍辉).Optimal design of water utilization networks with multiple contaminants water quality analysis and mathematical programming[J].Journal of Chemical Industry and Engineering(China)(化工学报), 2008, 59 (6): 1441-1447

[65]Hu N, Feng X, Deng C. Optimal design of multiple-contaminant regeneration reuse water networks with process decomposition [J].Chemical Engineering Journal, 2011, 173: 80-91

[66]Liang Zhaoming (梁肇铭), Li Yan (李雁), Xie Xin’an (解新安).Rapid design method for water using network with multiple contaminants based on mathematical programming and rules of thumb [J].CIESC Journal(化工学报), 2013, 64 (7): 2535-2542

[67]Kim J K, Smith R. Cooling water system design [J].Chem.Eng.Sci.,2001, 56: 3641-3658

[68]Kim J K, Smith R. Cooling system design for water and wastewater minimization [J].Ind.Eng.Chem.Res., 2004, 43: 608-613

[69]Kim J K, Smith R. Automated retrofit design of cooling water systems [J].AIChE Journal,2003, 49 (7): 1712-1730

[70]Feng X, Shen R J, Wang B. Re-circulating cooling-water network with an intermediate cooling-water main [J].Energy Fuel, 2005, 19(4): 1723e

[71]Chen C L, Lin L F, Ciou Y J, Chen W C. Superstructure-based MINLP formulation for synthesis of re-circulating cooling-water networks with intermediate mains [J].J.Chem.Eng.Jpn, 2007, 40(3): 235-243

[72]Ponce-Ortega J M, Serna-González M, Jiménez-Gutiérrez A.MINLP synthesis of optimal cooling networks [J].Chem.Eng.Sci.,2007, 62 (21): 5728-5735

[73]Ponce-Ortega J M, Serna-González M, Jiménez-Gutiérrez A.Optimization model for re-circulating cooling water systems [J].Comput.Chem.Eng., 2010, 34 (2): 177-195

[74]Majozi T, Moodley A. Simultaneous targeting and design for cooling water systems with multiple cooling water supplies [J].Comput.Chem.Eng., 2008, 32: 540-551

[75]Panjeshahi M H, Ataei A, Gharaie M, Parand R. Optimum design of cooling water systems for energy and water conservation [J].Chem.Eng.Res.Des., 2009, 87: 200-209

[76]Gololo K V, Majozi T. On synthesis and optimization of cooling water systems with multiple cooling towers [J].Ind.Eng.Chem.Res., 2011, 50: 3775-3787

[77]Rubio-Castro E, Serna-González M, Ponce-Ortega J M, El-Halwagi M M. Synthesis of cooling water systems with multiple cooling towers [J].Appl.Therm.Eng., 2013, 50 (1): 957-974

[78]Lee J Y, Foo D C Y, Wang T C. Synthesis and design of chilled water networks using mathematical optimization [J].Appl.Therm.Eng., 2013, 58: 638-649

[79]Lei Zhe (雷哲), Feng Xiao (冯霄). Targeting minimal flow rate of circulating cooling water [J].CIESC Journal(化工学报), 2011, 62(4): 1006-1013

[80]Wang Y F, Chu K H, Wang Z F. Two-step methodology for retrofit design of cooling water networks [J].Ind.Eng.Chem.Res., 2014,53: 274-286

[81]Feng X, Seider W D. New structure and design methodology for water networks [J].Ind.Eng.Chem.Res., 2001, 40: 4140-4146

[82]Wang B, Feng X, Zhang Z X. A design methodology for multiple contaminant water networks with single internal water main [J].Comp. Cheml. Eng., 2003, 27 (7): 903-911

[83]Wang Dongming (王东明), Yang Fenglin (杨凤林), Zhang Xingwen(张兴文). Design methodology for water networks with internal water mains [J].Journal of Chemical Industry and Engineering(China)(化工学报), 2005, 56 (6): 1051-1056

[84]Ma H, Feng X, Cao K. A rule-based design method for water networks with internal water mains [J].Chemical Eng.Research and Design, 2007, 85 (A4): 431-444

[85]Feng Xiao (冯霄), Shen Renjie (沈人杰), Yu Xinjiang (余新江).Optimization of regeneration recycling water networks with internal water mains [J].Journal of Chemical Industry and Engineering(China)(化工学报), 2008, 59 (8): 2046-2051

[86]He Haina (何海娜), Wan Linzhan (万林战), Liu Zhiyong (刘智勇).A simple design method for water network with multi-contaminant internal water mains [J].CIESC Journal(化工学报), 2010, 61 (5):1176-1181

[87]Wang Y P, Smith R. Time pinch analysis [J].Chem.Eng.Res.Des.,1995, 73: 905-913

[88]Majozi T B, Rouckaert C J, Buckley C A. A graphical technique for wastewater minimization in batch processes [J].Environ.Manage,2006, 78: 317-329

[89]Kim J K, Smith R. Automated design of discontinuous water systems [J].Trans.Inst.Chem.Eng., 2004, 82 (B3): 238-248

[90]Foo D C Y, Manan Z A, Tan Y L. Synthesis of maximum water recovery network for batch process systems [J].J.Clean.Prod.,2005, 13: 1381-1394

[91]Foo D C Y, Manan Z A, Yunus R M, Aziz R A. Synthesis of mass exchange network for batch processes (Ⅰ): Utility targeting [J].Chem.Eng.Sci., 2004, 59: 1009-1026

[92]Foo D C Y, Manan Z A, Yunus R M, Aziz R A. Synthesis of mass exchange network for batch processes (Ⅱ): Minimum units target and batch network design [J].Chem.Eng.Sci., 2005, 60: 1349-1362

[93]Almato M, Sanmarti E, Espuna A, Puigjaner L. Rationalizing the water use in the batch process industry [J].Comput.Chem.Eng.,1997, 21: s971-s976

[94]Almato M, Espuna A, Puigjaner L. Optimization of water use in batch process industries [J].Comput.Chem.Eng., 1999, 23:1427-1437

[95]Majozi T. An effective technique for wastewater minimization in batch processes [J].J.Clean.Prod., 2005, 13: 1374-1380

[96]Li B H, Chang C T. A mathematical programming model for discontinuous water-reuse system design [J].Ind.Eng.Chem.Res.,2006, 45: 5027-5036

[97]Shoaib A M, Aly S M, Awad M E, Foo D C Y, El-Halwagi M M. A hierarchical approach for the synthesis of batch water network [J].Comput.Chem.Eng., 2008, 32: 530-539

[98]Rabie A H, El-Halwagi M M. Synthesis and scheduling of optimal batch water-recycle networks [J].Chin.J.Chem.Eng., 2008, 16:474-479

[99]Ng D K S, Foo D C Y, Rabie A, El-Halwagi M M. Simultaneous synthesis of property-based water reuse/recycle and interception networks for batch processes [J].AIChE Journal,2008, 54: 2624-2632

[100]Chen C L, Chang C Y, Lee J Y. Continuous-time formulation for the synthesis of water-using networks in batch plants [J].Ind.Eng.Chem.Res., 2008, 47: 7818-7832

[101]Chen C L, Lee J Y, Tang J W, Ciou Y J. Synthesis of water using network with central reusable storage in batch processes [J].Comput.Chem.Eng., 2009, 33: 267-276

[102]Chen C L, Lee J Y, Ng D K S, Foo D C Y. A unified model of property integration for batch and continuous processe s [J].AIChE Journal, 2010, 56: 1845-1858

[103]Chen C L, Lee J Y. A graphical technique for the design of water-using networks in batch processes [J].Chem.Eng.Sci., 2008,63: 3740-3754

[104]Tokos H, Pintaric Z N. Synthesis of batch water network for a brewery plant [J].J.Clean.Prod., 2009, 17: 1465-1479

[105]Majozi T. Wastewater minimization using central reusable storage in batch plants [J].Comput.Chem.Eng., 2005, 29: 1631-1646

[106]Majozi T. Storage design for maximum wastewater reuse in multipurpose batch plants [J].Ind.Eng.Chem.Res.,2006, 45:5936-5943

[107]Gouws J F, Majozi T. Impact of multiple storage in waste water minimization for multi-contaminant batch plants: towards zero effluent [J].Ind.Chem.Eng.Res., 2008, 47: 369-379

[108]Majozi T, Gouws J. A mathematical optimization approach for waste water minimization in multiple contaminant batch plants [J].Comput.Chem.Eng., 2009, 33: 1826-1840

[109]Cheng K F, Chang C T. Integrated water network designs for batch processes [J].Ind.Eng.Chem.Res., 2007, 46: 1241-1253

[110]Zhou R J, Li L J, Wu X, Dong H G. Simultaneous optimization of batch process schedules and water-allocation network [J].Comput.Chem.Eng., 2009, 33: 1153-1168

[111]Li L J, Zhou R J, Dong H G. State-time-space super structure based MINLP formulation for batch water-allocation network design [J].Ind.Eng.Chem.Res., 2010, 49: 236-251

[112]Oliver P, Rodríguez R, Udaquiola S. Water use optimization in batch processes industries (Ⅰ): Design of water network [J].J.Clean.Prod., 2008, 16: 1275-1286

[113]Halima I, Srinivasan R. Sequential methodology for integrated optimization of energy and water use during batch process scheduling [J].Comput.Chem.Eng., 2011, 35: 1575-1597

[114]Yang Xia (杨霞), Yue Jincai (岳金彩), Bi Rongshan (毕荣山), Li Yugang (李玉刚), Zheng Shiqing (郑世清). Single contaminant water network design for batch process [J].Journal of Chemical Industry and Engineering(China)(化工学报), 2007, 58 (1):161-167

[115]Savelski M, Bagajewicz M J. Design and retrofit of water utilization systems in refineries and process plants//Annual National AlChE Meeting [C]. Los Angeles, 1997

[116]Savulescu L E, Sorin M, Smith R. Direct and indirect heat transfer in water network systems [J].Appl.Therm.Eng., 2002, 22: 981-988

[117]Bagajewicz M, Rodera H, Savelski M. Energy efficient water utilization systems in process plants [J].Comput.Chem.Eng., 2002,26 (l): 59-79

[118]Zheng X, Feng X, Cao D. Design water allocation network with minimum fresh water and energy consumption [J].Comput.Aided Chem.Eng., 2003, 15: 388-393

[119]Du J, Meng X Q, Du H B, Yu H M, Fan X S, Yao P J. Optimal design of water utilization network with energy integration in process industries [J].Chin.J.Chem.Eng., 2004, 12: 247-255

[120]Savulescu L, Kim J K, Smith R. Studies on simultaneous energy and water minimization (Ⅰ): Systems with no water re-use [J].Chem.Eng.Sci., 2005, 60: 3279-3290

[121]Savulescu L, Kim J K, Smith R. Studies on simultaneous energy and water minimization (Ⅱ): Systems with maximum re-use [J].Chem.Eng.Sci., 2005, 60: 3291-3308

[122]Martínez-Patiño J, Picón-Núñez M, Serra L M, Verda V. Design of water and energy networks using temperature-concentration diagrams [J].Energy, 2011, 36: 3888-3896

[123]Klemes J J, Varbanov P S, Pierucci S. Process integration for energy and water saving, increasing efficiency and reducing environmental impact [J].Appl.Therm.Eng.,2011, 30: 2265-2269

[124]Liu L, Du J, El-Halwagi M M, Ponce-Ortega J M, Yao P. A systematic approach for synthesizing combined mass and heat exchange networks [J].Comput.Chem.Eng., 2013, 53: 1-13

[125]Sahu G C, Bandyopadhyay S. Energy optimization in heat integrated water allocation networks [J].Chem.Eng.Sci., 2012, 69: 352-364

[126]Bogataj M, Bagajewicz M. Synthesis of non-isothermal heat integrated water networks in chemical processes [J].Comput.Chem.Eng., 2008, 32: 3130-3142

[127]Dong H G, Lin C Y, Chang C T. Simultaneous optimization approach for integrated water-allocation and heat-exchange networks [J].Chem.Eng.Sci., 2008, 63: 3664-3678

[128]Liao Z, Jiang B, Wang J, Yang Y. Design energy efficient water utilization systems allowing operation split [J].Chin.J.Chem.Eng.,2008, 16 (1): 16-20

[129]Feng X, Li Y, Shen R J. New approach to design energy efficient water allocation networks [J].Appl.Therm.Eng.,2009, 29:2302-2307

[130]Boix Marianne, Pibouleau Luc. Minimizing water and energy consumptions in water and heat exchange networks [J].Appl.Therm.Eng.,2012, 36: 442-455

[131]Luo Y, Mao T, Luo S, Yuan X. Studies on the effect of non-isothermal mixing on water-using network’s energy performance[J].Comput.Chem.Eng., 2012, 36: 140-148

[132]Mao Tingbi (毛庭璧), Luo Yiqing (罗祎青), Yuan Xigang (袁希钢).Design method of heat integrated water networks considering non-isothermal mixing [J].CIESC Journal(化工学报), 2010, 61 (2):369-377

[133]Luo Y Q, Liu Z M, Luo S C, Yuan X G. Thermodynamic analysis of non-isothermal mixing's influence on the energy target of water-using networks [J].Comput.Chem.Eng., 2014, 61: 1-8

[134]Grossmann I E, Martín M. Energy and water optimization in biofuel plants [J].Chin.J.Chem.Eng., 2010, 18 (6): 914-922

[135]Ahmetovic E, Martın M, Grossmann I E. Optimization of energy and water consumption in corn-based ethanol plants [J].Ind.Eng.Chem.Res., 2010,49: 7972-7982

[136]Grossmann I E, Martín M. Energy and water optimization in biofuel plants [J].Chin.J.Chem.Eng., 2010, 18 (6): 914-922

[137]Cucek L, Grossmann I E, Kravanja Z. Energy, water and process technologies integration for the simultaneous production of ethanol and food from the entire corn plant [J].Comput.Chem.Eng., 2011,35: 1547-1557

[138]Richard C, Baliban Josephine A, Elia Christodoulos A. Floud as optimization framework for the simultaneous process synthesis, heat and power integration of a thermochemical hybrid biomass, coal, and natural gas facility [J].Comput.Chem.Eng., 2011, 35: 1647-1690

[139]Elia J A, Baliban R C, Xiao X, Floudas C A. Optimal energy supply network determination and life cycle analysis for hybrid coal,biomass, and natural gas to liquid (CBGTL)plants using carbon-based hydrogen production [J].Comput.Chem.Eng., 2011,35 (8): 1399-1430

[140]Elia J, Baliban A R C, Floudas C A. Nationwide energy supply chain analysis for hybrid feedstock processes with significant CO2emissions reduction [J].AIChE Journal, 2012, 58 (7): 2142-2154

[141]Floudas C A, Elia J A, Baliban R C. Hybrid and single feedstock energy processes for liquid transportation fuels: a critical review [J].Comput.Chem.Eng., 2012, 41: 24-51

[142]Baliban R C, Elia J A, Misener R, Floudas C A. Global optimization of a MINLP process synthesis model for thermochemical based conversion of hybrid coal, biomass, and natural gas to liquid fuels [J].Comput.Chem.Eng., 2012, 42: 64-86

[143]Baliban R C, Elia J A, Weekman V W, Floudas C A. Process synthesis of hybrid coal, biomass, and natural gas to liquidsviaFischer-Tropsch synthesis, ZSM-5 catalytic conversion, methanol synthesis, methanol-to-gasoline, and methanol-to-olefins/distillate technologies [J].Comput.Chem.Eng., 2012, 47: 29-56

[144]Baliban R C, Elia J A, Floudas C A. Biomass and natural gas to liquid transportation fuels: process synthesis, global optimization,and topology analysis [J].Ind.Eng.Chem.Res., 2013, 52: 3381-3406

[145]Olesen S G, Polley G T. Dealing with plant geography and piping constraints in water network design [J].Process Safety and Environmental Protection, 1996, 74 (4): 273-276

[146]Chew I M L, Tan R R, Ng D K S, Foo D C Y, Majozi T, Jacques Gouws. Synthesis of direct and indirect interplant water network [J].Ind.Eng.Chem.Res., 2008, 47 (23): 9485-9496

[147]Chew I M L, Foo D C Y, Ng D K S, Tan R R. Flow rate targeting algorithm for interplant resource conservation network (Ⅰ):Unassisted integration scheme [J].Ind.Eng.Chem.Res., 2010, 49(14): 6439-6455

[148]Chew I M L, Foo D C Y, Tan R R. Flow rate targeting algorithm for interplant resource conservation network (Ⅱ): Assisted integration scheme [J].Ind.Eng.Chem.Res., 2010, 49 (14): 6456-6468

[149]Chew I M L, Tan R R, Foo D C Y, Chiu A. Game theory approach to the analysis of inter-plant water integration in an eco-industrial park[J].J.Clean.Prod., 2009, 17 (18): 611-619

[150]Chew I M L, Thillaivarrna S, Foo D C Y, Tan R R. Analysis of inter-plant water integration with indirect integration schemes through game theory approach: Pareto optimal solution with interventions [J].Clean Technologies and Environmental Policy,2010, 13 (1): 49-62

[151]Chen C L, Hung S W, Lee J Y. Design of inter-plant water network with central and decentralized water mains [J].Comput.Chem.Eng.,2010, 34 (9): 1522-1531

[152]Foo D C Y. Process Integration for Resource Conservation [M]. NY:CRC Press, 2013

[153]Manan Z A, Tan Y L, Foo D C Y. Targeting the minimum water flow rate using water cascade analysis technique [J].AIChE Journal,2004,50 (12): 3169-3183

[154]Foo D C Y. Flow rate targeting for threshold problems and plant-wide integration for water network synthesis [J].Journal of Environmental Management, 2008, 88 (2): 253-274

[155]Ng D K S, Foo D C Y, Tan R R. Automated targeting technique for single-impurity resource conservation networks (Ι): Direct reuse recycle [J].Ind.Eng.Chem.Res., 2009, 48 (16): 7637-7646

[156]Ng D K S, Foo D C Y, Tan R R. Automated targeting technique for resource conservation networks//Asia Water Conference [C].Malaysia, 2008

[157]Chew I M L, Foo D C Y. Automated targeting for inter-plant water integration [J].Chemical Engineering Journal,2009, 153 (1/2/3):23-36

[158]Liao Z W, Wu J T, Jiang B B, Yang Y R. Design methodology for flexible multiple plant water networks [J].Ind.Eng.Chem.Res.,2007, 46 (14): 4954-4963

[159]Bandyopadhyay S, Sahu G C, Foo D C Y, Tan R R. Segregated targeting for multiple resource networks using decomposition algorithm [J].AIChE Journal,2009, 56 (5): 1135-1148

[160]Rubio-Castro E, Ponce-Ortega J, Serna-González M, El-Halwagi M M, Pham V. Global optimization in property-based interplant water integration [J].AIChE Journal, 2013, 59 (3): 813-833

[161]Liu Yongzhong (刘永忠), Duan Haitao (段海涛), Feng Xiao (冯霄).Approach to evaluation of optimal schemes for water networks based on game theory [J].CIESC Journal(化工学报), 2009, 60 (4):945-951

[162]Singh A, Lou H H. Hierarchical Pareto optimization for the sustainable development of industrial ecosystems [J].Ind.Eng.Chem.Res., 2006, 45 (9): 3265-3279

[163]Luo Liuhong (罗柳红). Graded use of water resource in eco-industrial park based on game theory [J].China Population Resources and Environment(中国人口资源环境), 2011, 21 (8):138-141

[164]Xu Ming (许铭). Distribution of chemical industry parks approved by provincial governments or the central government in China [J].Modern Chemical Industry(现代化工), 2014, 34 (2): 17-19

[165]Spriggs D, Lowe L, Watz J, El-Halwagi M M. Design and development of eco-industrial parks//AIChE Spring Meeting [C].New Orleans, 2004

[166]Chew I M L, Foo D C Y, Ng D K S. Targeting for plant-wide water integration//Joint Symposium for Chemical and Metallurgical Engineering [C]. Pretoria, South Africa, 2007

[167]Zeng L, Zhang T Z, Jia X P. A framework for designing inter-plant water networks in eco-industrial parks [C]. Lushan: Electric Technology and Civil Engineering (ICETCE), 2011: 3793-3796

[168]Rubio-Castro E, Ponce-Ortega J, Serna-Gonzalez M, El-Halwagi M M. Optimal reconfiguration of multi-plant water networks into an eco-industrial park [J].Comput.Chem.Eng., 2012, 44: 58-83

[169]Boix M, Montastruc L, Pibouleau L, Azzaro-Pantel C, Domenech S.Industrial water management by multi-objective optimization: from individual to collective solution through eco-industrial parks [J].J.Clean.Prod., 2012, 22 (1): 85-97

[170]Aviso K B. Tan R R, Culaba A B. Designing eco-industrial water exchange networks using fuzzy mathematical programming [J].Clean Technologies and Environmental Policy,2009, 12 (4):353-363

[171]Tan Raymond R, Aviso Kathleen B, Cruz Jose B , Culaba Alvin B. A note on an extended fuzzy bi-level optimization approach for water exchange in eco-industrial parks with hub topology [J].Process Safety and Environmental Protection, 2011, 89 (2): 106-111

[172]Jia Xiaoping (贾小平), Liu Caihong (刘彩洪), Shi Lei (石磊).Synthesis of total water network based on water prices in eco-industrial parks [J].Computer and Applied Chemistry(计算机与应用化学), 2010, 27 (10): 1449-1452

[173]Zhou Jianren (周建仁). Optimization and application for the synthesis of region-wide water resource allocation networks [D].Jinan: Shandong University, 2011

[174]Allan T. Virtual water: a long term solution for water short Middle Eastern economies// Association Festival of Science [C]. Roger Stevens Lecture Theatre, British: University of Leeds, 1997

[175]Allan T. Virtual water—the concept of virtual water, a report prepared for the Victorian department of primary industries [R]. 2008

[176]Hoekstra A Y, Chapagain A K. Water footprints of nations: water use by people as a function of their consumption pattern [J].Water Resources Management, 2007, 21 (1): 35-48

[177]Zimmer D, Renault D. Virtual water in food production and global trade: Review of Methodological issues and preliminary results [R].the Netherlands: IHE, Delft F, 2003

[178]Hoekstra A Y, Ashok K Chapagain, Aldaya Maite M，et al. Water Footprint Assessment Manual ：Setting the Global Standard [M].NY:Earthscan, 2011

[179]Hoekstra A Y. Human appropriation of natural capital: a comparison of ecological footprint and water footprint analysis [J].Ecological Economics, 2009, 68 (7): 1963-1974

[180]Chen Z M, Chen G Q. Virtual water accounting for the globalized world economy: national water footprint and international virtual water trade [J].Ecological Indicators, 2012, 28: 142-149

[181]El-Sadek A. Virtual water trade as a solution for water scarcity in Egypt [J].Water Resources Management, 2010, 24 (11): 2437-2448

[182]Oki T, Sato M, Kawamura A,et al. Virtual water trade to Japan and in the world [C]. Value of Water Research Report Series, 2003

[183]Mc Kay J. A Proposal for International Virtual Water Trading Council: Building Institutional Frameworks at International Level to Reduce Poverty [M]. US: Springer, 2003

[184]Cheng Guodong (程国栋). Virtual water – a strategic instrument to achieve water security [J].Bulletin of the Chinese Academy of Sciences(中国科学院院刊), 2003, 4 (1): 15-17

[185]Kumar M D, Singh O P. Virtual water in global food and water policy making: is there a need for rethinking [J].Water Resources Management, 2005, 19 (6): 759-789

[186]He Yanmei (何艳梅). Virtual water trading [J].Water Resources and Development Research(水利发展研究), 2006, 6 (8): 18-21

[187]Liu Xinghan (刘幸菡). Research on China’s virtual water trade strategy [D]. Beijing: Beijing University of Technology, 2007

[188]Guan D, Hubacek K. Assessment of regional trade and virtual water flows in China [J].Ecological Economics, 2007, 61 (1): 159-170

[189]Zhou Jiao (周姣),Shi Anna (史安娜). Method for calculating virtual water trade and demonstration [J].China Population Resources and Environment(中国人口资源与环境), 2008, 18 (4): 184-188

[190]Zhao Xu (赵旭), Yang Zhifeng (杨志峰), Chen Bin (陈彬). Study on Chinese virtual water trade and consumption in an input-output framework [J].Journal of Natural Resources(自然资源学报), 2009,24 (2): 286-294

[191]El-Sadek A. Virtual water trade as a solution for water scarcity in Egypt [J].Water Resources Management, 2010, 24 (11): 2437-2448

[192]Yang H, Zehnder A J B. Water scarcity and food import: a case study for southern Mediterranean countries [J].World Development, 2002,30 (8): 1413-1430

[193]Xu Changxin (许长新), Ma Chao (马超), Tian Guiliang (田贵良).Study on mechanisms of virtual water trade and its contribution to regional economic growth [J].China Soft Science(中国软科学),2012 (12): 110-119

[194]Abu-Sharar T M, Al-Karablieh E K, Haddadin M J. Role of virtual water in optimizing water resources management in Jordan [J].Water Resources Management, 2012, 26 (14): 3977-3993

[195]Qin Lijie (秦丽杰), Li Ming (李明). The water footprint of Israel and its inspirations for the arid regions of northwest China [J].World Regional Studies(世界地理研究), 2008, 17 (1): 67-73

[196]Zhang Jinping (张金萍), Guo Bingtuo (郭兵托), Liu Junge (刘俊阁).Analysis on water consumption for crops of Ningxia plain based on water footprint theory [J].Yellow River(黄河), 2011, 33 (5): 36-37

[197]Cao Lianhai (曹连海),Wu Pute (吴普特), Zhao Xining (赵西宁).Evaluation of grey water footprint of grain production in Hetao irrigation district, Inner Mongolia [J].Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering(农业工程学报), 2014, 30 (1):63-72

[198]Guan Bo (关博), Fu Qiang (付强), Li Ting (李婷). Research on water requirement of agricultural and livestock products in Sanjiang Plain based on virtual water [J].Research of Agricultural Modernization(农业现代化研究), 2008, 29 (4): 457-459

[199]Khan S, Hanjra M A. Footprints of water and energy inputs in food production–global perspectives [J].Food Policy, 2009, 34 (2):130-140

[200]Gai Liqiang (盖力强),Xie Gaodi (谢高地), Li Shimei (李士美). A study on production water footprint of winter-wheat and maize in the North China Plain [J].Resources Science(资源科学), 2010, 32 (11):212-218

[201]He Hao (何浩), Huang Jing (黄晶), Huai Heju (淮贺举),et al. The water footprint and its temporal change characteristics of rice in human [J].Chinese Agricultural Science Bulletin(中国农学通报),2010, 26 (14): 294-298

[202]Herath I, Deurer M, Horne D. The water footprint of hydroelectricity:a methodological comparison from a case study in New Zealand [J].J.Clean.Prod., 2011, 19 (14): 1582-1589

[203]Yin Tingting (尹婷婷), Li Enchao (李恩超), Hou Hongjuan (侯红娟). Research on water footprint of steel products [J].Bao-Steel Technology(宝钢技术), 2012 (3): 25-28

[204]Cooper T, Pafumi J. Performing a water footprint assessment for a semiconductor industry//Sustainable Systems and Technology(ISSST)[C]. 2010 IEEE International Symposium, 2010: 1-6

[205]Berger M, Warsen J, Krinke S. Water footprint of European cars:potential impacts of water consumption along automobile life cycles[J].Environmental Science & Technology, 2012, 46 (7): 4091-4099

[206]Ercin A E, Aldaya M M, Hoekstra A Y. The water footprint of soy milk and soy burger and equivalent animal products [J].Ecological Indicators, 2012, 18: 392-402

[207]Jefferies D, Muñoz I, Hodges J. Water footprint and life cycle assessment as approaches to assess potential impacts of products on water consumption. Key learning points from pilot studies on tea and margarine [J].J.Clean.Prod., 2012, 33: 155-166

[208]Ene S A, Teodosiu C, Robu B,et al. Water footprint assessment in the winemaking industry: a case study for a Romanian medium size production plant [J].J.Clean.Prod., 2013, 43: 122-135

[209]Chico D, Aldaya M M, Garrido A. A water footprint assessment of a pair of jeans: the influence of agricultural policies on the sustainability of consumer products [J].J.Clean.Prod., 2013, 57: 238-248

[210]Wang Laili (王来力), Wu Xiongying (吴雄英), Ding Xuemei (丁雪梅),et al. Case study on industrial carbon footprint and industrial water footprint of cotton knits [J].Printing(印染), 2012, 38 (7):43-46

[211]Ayres A. Germany’s water footprint of transport fuels [J].Applied Energy, 2014, 113: 1746-1751

[212]Chooyok P, Pumijumnog N, Ussawarujikulchai A. The water footprint assessment of ethanol production from molasses in Kanchanaburi and Supanburi Province of Thailand [J].APCBEE Procedia, 2013, 5: 283-287

[213]Qin Lijie (秦丽杰), Jin Yinghua (靳英华), Duan Peili (段佩利).Production water footprint of maize in western of Jilin province [J].Geography(地理科学), 2012, 32 (8): 1020-1025

[214]Su Mingtao (苏明涛), Zhang Yu (张郁). Study on water footprint of grain production in Heilongjiang reclamation region [J].Northeast Normal University(东北师范大学学报), 2012 (6): 51-66

[215]Deng Xiaojun (邓晓军), Xie Shiyou (谢世友), Cui Tianshun (崔天顺). Research of the water footprint of cotton consumption and its effect on ecological environment in southern of Xingjian [J].Research of Soil and Water Conservation(水土保持研究), 2009, 16(2): 176-180

[216]Zhang Yin (张音), Ding Xuemei (丁雪梅), Wu Xiongying (吴雄英).Certain problems arising in industrial water footprint of garment products [J].Printing(印染), 2013, 39 (7): 43-46

[217]Ruini L, Marino M, Pignatelli S. Water footprint of a large-sized food company: the case of Barilla pasta production [J].Water Resources and Industry, 2013, 1: 7-24

[218]Pfister S, Bayer P. Monthly water stress: spatially and temporally explicit consumptive water footprint of global crop production [J].J.Clean.Prod., 2014, 73 (15): 52-62

[219]Yu Cheng (于成), Zhang Zulu (张祖陆). Study on production water footprint of winter-wheat and summer-maize in Shandong province[J].Water Resources and Power(水电能源科学), 2013, 31 (12):202-204

[220]Zhang Ming (张明), Wang Renrong (王仁荣), Xing Baozhen (邢宝珍). Water footprint for pulp and paper industry [J].China Pulp &Paper Industry(中华纸业), 2013, 17: 50-53