蒸发器作为浓缩设备广泛应用于化工行业中,其中降膜式蒸发器因具备传热系数高、易于控制等优点常用于乳制品加工单元。虽然机械蒸汽再压缩(Mechanical Vapor Recompression,MVR)蒸发器相较多效降膜蒸发器对蒸汽需求明显降低,但其在工作过程中对电力的消耗显著增加,且两者制造、回收等其他阶段环境影响尚不明确。因此,从全生命周期视角考虑,对两款蒸发器的资源能源消耗及环境排放进行定量化的评价分析,为蒸发器在企业的应用及决策者提供参考十分必要,而生命周期评价方法(Life Cycle Assessment,LCA)作为可靠准确的环境管理工具,可解决以上环境评价问题。LCA中由于数据不完善,导致数据具有高度不确度性,因此探究LCA中的不确定性传递,及采用敏感性分析方法确定这些不确定因素排序,对确定可靠的环境评估结果具有非常重要的指导意义。本文研究内容共分三部分,第一部分通过对MVR降膜蒸发器和多效降膜蒸发器建立基于矩阵的LCA模型,对两种降膜蒸发器各个阶段资源、能源消耗以及产生的环境排放作出定量化计算分析。第二部分在统计分析R软件中建立多效蒸发器设计模型,运用证据理论方法,对包含设计阶段在内的多效降膜蒸发器LCA模型中不确定性进行分析。第三部分采用多元自适应回归样条法对第二章所建立的蒸发器LCA模型,进行全局敏感性分析,并与多元线性回归方法比较。得出主要结论如下:(1)由于蒸发器工作寿命较长,造成两种蒸发器使用阶段能耗与排放远远高于其他三个阶段,占比达到99%以上。在选定的初级能源消耗、全球变暖、酸化、富营养化、光化学污染五个环境影响指标下,全生命周期中MVR降膜蒸发器每个指标的总值均低于多效降膜蒸发器,这五个影响指标分别减少56.8%、59.4%、47.1%、48.3%、53.4%,量化后总的环境负荷大约减少57.0%。(2)运用证据理论方法传递不确定,所得结果为包含上下限的两条概率分布函数,包含结果所有的可能性取值,更好的表达结果不确定度,提高结果可靠性,为LCA中解决认知不确定性提供新思路。(3)蒸发器LCA模型不存在交互作用,两种方法分析结果基本一致,对LCA评价结果贡献较显著参数为自蒸发系数,热利用系数及总耗电量,需重点改善三个变量数据质量,提高LCA结果可靠性。