你能提供一个包含真实工质模型的朗肯循环优化代码吗？

由于涉及真实的工质模型，例如在实际工程中常用的饱和蒸汽或其他复杂流体，我们需要更精确的物性数据库和更为复杂的计算。这里我无法直接给出完整的包含真实工质模型的朗肯循环优化代码，因为它通常需要利用像`thermopy`这样的专业热力学库，以及可能需要一些外部数据源如NIST的蒸汽表。

以下是一个简化版本的例子，展示了如何结合`thermo`库（如果可用的话）来处理工质的汽化潜热和其他特性：

from thermopy import Water
import pandas as pd

class RealRankineCycle:
    def __init__(self, db_path):
        self.water = Water(db_path)
    
    def cycle(self, T_inlet, T_boiler):
        # 使用真实的工质模型获取状态点参数
        state_inlet = self.water.properties_from_Tp(T_inlet, 0)
        state_boiler = self.water.properties_from_Tp(T_boiler, 1)

        # 计算循环参数
        h_inlet = state_inlet.hvap if state_inlet.phase == "vapor" else state_inlet.h
        h_boiler = state_boiler.h
        work = (h_boiler - h_inlet) / self.water.gamma

        # ...其他效率计算...

# 假设我们有一个工质数据库文件路径
db_path = "path/to/water_properties_database.csv"
rc = RealRankineCycle(db_path)
efficiency, Q_cop, work = rc.cycle(T_inlet, T_boiler)

请注意，这只是一个大概的框架，实际的代码会依赖于具体的工质库API。此外，真实环境下的优化通常涉及到迭代计算和多变量优化算法，可能会更复杂。