目前，超高温杀菌换热器得到广泛的应用，热杀菌的方式有效保证了牛奶的营养物质和保质期。ANSARI等设计并试验了一种三管螺旋超高温牛奶灭菌器的杀菌性能，研究发现灭菌后的牛奶在2个月内不会发生剧烈的颜色变化和凝胶化。高雪峰等利用改进的满意度函数，优化超高温杀菌工艺参数，在保证牛奶蛋白质和纤维素较少流失的前提下，缩短生产周期，降低能耗。牛奶杀菌换热器的研究重点集中于优化超高温杀菌工艺流程和提高牛奶的杀菌性能，但换热器环境影响的研究非常缺乏，导致无法定量化牛奶杀菌换热器的环境影响，不能全面准确评估牛奶杀菌换热器的绿色性能。本文基于生命周期评价理论(Life Cycle Assessment，LCA)，结合蒙特卡洛不确定性方法，通过研究换热器设计和随机2类参数变化导致的不同环境影响，探究换热器在生命周期过程中环境影响不确定性，为实现低碳绿色的乳品超高温杀菌换热器提供理论依据和设计指导。
环境影响评价过程中不确定性分为认知和随机2类。认知不确定性是由专业知识缺乏或者信息不完全而造成。例如，由于设计人员根据专业知识选择不同的换热管长度、管外径以及管板利用率等，相应换热器质量及环境影响会有显著不同。而随机不确定性是制造、安装或测量等导致。例如，换热管在加工过后不会得到完全相同的外径尺寸，测量误差或加工误差会使换热管直径呈正态分布。除此之外，污垢热阻、不锈钢密度和导热系数这些参数的量化通常是由试验室条件下大量实测数据得到，由于测量和计算上的误差，这些参数具有随机不确定性。因此，研究采用蒙特卡洛抽样方法，随机抽取各自分布范围内变量参数值，通过计算生命周期环境影响的不确定性，为最终结果的解释提供理论依据。
基于蒙特卡洛抽样的不确定性计算步骤如图1所示。确定换热器长度L为2，3 m；换热管外径Do为0.025，0.032，0.038，0.045 m；管板利用率Tuse为0.70，0.75。将这3个参数进行全因子组合，得到16组不同设计参数的换热器。在每一组设计条件下，确定输入变量随机变化范围或分布，如表1所示。换热管外径、不锈钢密度、不锈钢导热系数均服从正态分布，污垢热阻假设服从均匀分布。将产生的输入参数变量代入换热器设计模型和矩阵LCA模型中，得到总环境影响指标E。根据环境影响计算结果，绘制箱线图和密度曲线图等，进行不确定性分析。
表1 牛奶杀菌换热器随机不确定性分析输入变量
Tab.1 Input variable uncertainty analysis of milk sterilization heat exchanger
| 变量 | 分布 |
| 污垢热阻Rd /(m2·℃·W-1) | 均匀分布U(0.000 2，0.000 3) |
| 不锈钢密度Sd /(kg·m-3) | 正态分布N(7 850，573.12) |
| 不锈钢导热系数St /(W·m-1·℃-1) | 正态分布N(15，0.051) |
| 换热管外径Do /m | 正态分布N(Do，Do*0.006 4) |
在3个设计参数确定的情况下，图像呈现多峰分布。例如，当管板利用率为0.70，管长为2 m，管外径为0.025m时，图像出现2个波峰。这是因为得到不同的换热器筒体公称直径，公称直径是非连续变化，而有其特定的系列类似离散变量，所以不同的筒体公称直径导致非常不同的换热器质量，2个公称直径造成的环境影响不能呈现连续变化，则总环境影响的密度图出现多个波峰。
当管板利用率和管长确定时，不同管外径的密度曲线出现交错的现象。例如，当管板利用率为0.75和管长为2 m时，管外径分别取0.038 m和0.045 m条件下，概率密度曲线发生交错。这是因为在换热器的设计过程中，管外径不同但换热器最终有相同的筒体公称直径。筒体公称直径相同时，换热器的总质量则相差不大，能源与资源的使用情况也相似，那么换热器环境影响非常接近，因此2个曲线会发生相交。管外径为0.045 m与管外径为0.038 m时的概率密度曲线相比，总环境影响较小。这是因为当筒体的公称直径相同时，换热管外径越大，则所需的换热管根数越少，换热器的质量就会越小，导致对环境总影响越小。因此当筒体公称直径相同时，管外径越大的部分曲线，总环境影响反而越小。
(1)生命周期评价和蒙特卡洛不确定性理论的结合，分析认知和随机2类不确定性，可靠评估超高温杀菌换热器的环境影响性能。
(2)乳品超高温杀菌换热器废弃处理阶段对环境产生正面影响，使用阶段占总环境影响超过99%。且初级能源消耗和全球变暖潜值2项占总环境影响指标超过93%。
(3)总体上换热管直径的增加会导致环境影响及其不确定性变大；管长与管板利用率越大，换热器质量越小，因此总环境影响及其不确定性越小。
(4)换热管外径、管板利用率和换热管长3个设计参数组合得到非连续变化系列的筒体公称直径，因此环境影响的概率密度函数表现出特有的多峰和交错等现象。
