标题中提到的“连续反溶剂结晶”、“蒸馏”、“过程和溶剂优化”以及“溶剂回收”均为化学工程领域的专业术语。理解这些知识点需要深入化学工程、热力学以及过程优化领域的知识。
“连续反溶剂结晶”是一种在制药过程中常用于分离和纯化中间化合物和活性成分的技术。结晶是基于不同物质在溶剂中溶解度的差异来实现分离的方法。当一种溶剂（称为主溶剂）中的物质溶解度随着另一种不溶的溶剂（称为反溶剂）的加入而降低时，就发生了反溶剂结晶。这种技术在制备固体药物形态时尤为关键，因为它可以控制药物颗粒的大小、形状和纯度。
“蒸馏”是一种分离混合物中不同组分的技术，它利用了不同组分在沸点上的差异，通过加热使得混合物中易挥发的组分先蒸发，随后冷凝达到分离的目的。在溶剂回收的过程中，蒸馏是一个重要的步骤，它允许工业规模上从溶液中回收溶剂，以供再利用。
“过程和溶剂优化”指的是对化学工业中的工艺流程以及其中使用的溶剂种类进行优化，以提高经济性能和过程的可持续性。选择合适的溶剂类型对于提升产品的收率、质量和过程的安全性都至关重要。由于存在大量可能的溶剂组合和溶剂选择与过程设计之间的内在联系，这个选择过程变得非常具有挑战性。
“溶剂回收”强调了在化学过程中减少溶剂使用和降低环境污染的必要性。通过回收溶剂，可以减少新的溶剂需求量，降低物料成本，并且有助于环境保护。
文章中所提及的“混合框架”可能指的是一个计算框架，它能够同时进行溶剂选择和工艺流程的优化。这个框架利用了“扰动链统计缔合流体理论（PC-SAFT）状态方程”来预测工艺过程中混合物的相关热力学性质。PC-SAFT状态方程能够准确描述流体分子间复杂的相互作用，特别是对于缔合流体的热力学性质进行预测。
“替代工艺配置”表明了不同的工艺流程设计，这些设计通过“超结构”来表示。在进行过程设计时，需要考虑各种可能的配置，以找到最优的工艺流程。
由于热力学模型和严格的蒸馏模型具有高度的非线性特征，因此所形成的“混合整数非线性规划（MINLP）问题”对状态艺术求解器来说是难以解决的。为此，文章提出了一种“连续映射方法”，该方法通过放松与溶剂选择相关的整数变量，使问题规模的表述独立于考虑的溶剂数量。
为了优化与超结构相关的整数变量，使用了“遗传算法”。遗传算法是一种启发式搜索算法，模拟了自然选择和遗传学的过程，用于解决优化和搜索问题。它通常在解决具有大量潜在解空间的问题时效果良好，因为它能够在解空间内有效搜索并找到全局最优解或接近全局最优解的解。
文章提出的“混合随机与确定性优化框架”将原始的MINLP问题转换成了“非线性规划（NLP）问题”，这样在计算上更加可行。NLP问题相较于MINLP问题，在求解时更加高效，尤其是对于大规模工程优化问题而言。成功应用了提出的框架，意味着该方法已经成功地在实际的化学工程优化问题中得到了验证和应用。
这是一篇涉及化学工程领域中溶剂选择和工艺过程优化的研究论文，通过引入混合框架的概念，提高了连续反溶剂结晶过程和蒸馏过程的设计效率，同时对溶剂回收流程进行了优化，以期在工业应用中达到更高的经济效益和环保效果。
