化工问题的建模与数学分析方法 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:化学工业

作者:李希

出品人:

页数:310

译者:

出版时间:2006-5

价格:39.80元

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isbn号码:9787502582258

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• 专业书籍类
• 化工
• 建模
• 数学分析
• 化工问题
• 数学模型
• 优化
• 数值计算
• 控制
• 工程应用
• 高等教育

《化学生产过程优化与控制技术》 本书深入探讨了在现代化学工业中，如何通过精密的建模和数学分析方法，实现生产过程的优化与精确控制，从而大幅提升效率、降低成本、保障安全并减少环境影响。本书旨在为化学工程领域的学生、研究人员以及行业实践者提供一套系统性的理论框架和实用的技术工具。 第一部分：化学过程建模基础 本部分首先聚焦于化学过程建模的本质与关键要素。我们将从理解化学反应动力学入手，详细介绍不同类型的反应器模型，包括理想反应器模型（如全混釜反应器、管式反应器）以及非理想反应器模型（如考虑返混、死体积的模型）。在模型建立过程中，将重点阐述质量守恒、能量守恒以及动量守恒等基本守恒定律在数学方程中的体现。 反应动力学建模： 涵盖了零级、一级、二级反应，以及更复杂的平行反应、连串反应等动力学模型的建立和参数估算方法。我们将介绍如何利用实验数据，通过最小二乘法、最大似然估计等统计方法，对模型参数进行辨识。此外，还将讨论影响反应速率的温度、浓度、催化剂活性等因素的数学描述，例如Arrhenius方程、Langmuir-Hinshelwood模型等。 传质传热过程建模： 深入分析化学过程中普遍存在的传质和传热现象，并建立相应的数学模型。这包括扩散、对流、相间传质等单元操作的建模，例如填料塔、板式塔内的吸收、解吸过程，以及蒸馏、萃取等分离过程的模型。对于传热，将详细讲解热传导、对流换热以及相变过程的数学表述，如换热器的热力学模型。 多相系统建模： 针对气-液、液-液、固-液、气-固等复杂的多相化学过程，本书将提供建立多尺度、多相耦合模型的思路和方法。例如，在催化反应器中，需要同时考虑气相、液相以及固相催化剂的反应和传质过程。我们将探讨如何在不同尺度下（分子尺度、宏观尺度）进行建模，并介绍界面现象的数学处理。 模型简化与降维： 面对复杂的化学过程，建立的数学模型往往维度很高，计算量巨大。因此，本部分还将介绍模型简化与降维的技术，如集总参数模型、平衡模型、稳态模型以及降阶模型（如本征正交分解POD、平衡空间投影PEP等）的应用，以提高计算效率，同时又不失关键的物理化学信息。 第二部分：数学分析方法在化学过程中的应用 本部分将系统介绍一系列强大的数学分析工具，以及它们在化学过程建模与分析中的具体应用。 微分方程的求解与分析： 大部分化学过程模型都归结为常微分方程组（ODE）或偏微分方程组（PDE）。我们将介绍数值求解ODE/PDE的各种方法，如欧拉法、龙格-库塔法、有限差分法、有限元法等，并讨论其精度、稳定性和收敛性。此外，还将探讨模型的定性分析方法，如相平面分析、李雅普诺夫稳定性理论等，用于理解系统的动态行为和潜在的失稳模式。 代数方程组的求解： 在许多稳态模型或稳态分析中，需要求解大型稀疏代数方程组。本书将介绍牛顿-拉夫逊法、迭代法（如高斯-赛德尔法、Jacobi法）等求解非线性代数方程组的有效算法，并讨论其收敛性和计算效率。 优化方法： 优化是化工过程实现高效运行的核心。我们将详细介绍多种优化算法，包括： 无约束优化： 如梯度下降法、牛顿法、共轭梯度法、准牛顿法（BFGS, DFP）等，用于找到函数的局部或全局最小值。 约束优化： 介绍线性规划（单纯形法、内点法）、非线性规划（序列二次规划SQP、内点法）、二次规划等方法，用于在满足一系列约束条件的情况下，寻找最优解。 全局优化： 讨论全局优化方法，如模拟退火、遗传算法、粒子群优化等，用于解决非凸问题，避免陷入局部最优。 多目标优化： 针对化工生产中可能存在的多个相互冲突的目标（如最大化产量、最小化能耗、最小化污染物排放），将介绍Pareto最优性和Pareto前沿的概念，以及相应的多目标优化算法。 统计学与数据分析： 实验数据和在线监测数据的准确分析是模型验证和参数辨识的基础。本部分将涵盖回归分析、方差分析、主成分分析（PCA）、因子分析等统计方法，用于处理和理解数据中的模式和关联。同时，也将介绍如何利用统计学原理进行实验设计（DOE），以提高数据采集的效率和信息量。 不确定性分析与量化： 现实世界的化学过程总是伴随着各种不确定性，如原料成分波动、设备参数变化、环境因素干扰等。本书将介绍如何通过敏感性分析、蒙特卡洛模拟、区间分析等方法，量化这些不确定性对过程性能的影响，并指导鲁棒设计与控制策略的制定。 第三部分：化学过程优化与控制技术 在掌握了建模基础和数学分析工具后，本部分将重点转向如何将这些知识应用于实际的化学过程优化与控制。 流程模拟与优化： 介绍Aspen Plus, HYSYS等主流流程模拟软件的使用，以及如何利用它们对整个化工流程进行建模、分析和优化。我们将展示如何通过改变操作参数（如温度、压力、流量、进料配比等），结合优化算法，找到使经济效益最大化或能耗最小化的最优操作条件。 实时优化（RTO）： 深入探讨实时优化技术，即在生产过程中，利用在线测量数据，不断地对模型进行更新和校准，并重新计算最优操作点，从而实时地将过程引导至最佳运行状态。本部分将介绍RTO系统的架构、模型更新策略以及与控制系统的集成。 先进过程控制（APC）： 模型预测控制（MPC）： 详细讲解MPC的原理，包括如何利用过程模型预测未来一段时间内的系统响应，并计算出最优的控制输入序列，以实现对被控变量的最佳跟踪或扰动抑制。本部分将涵盖MPC的设计步骤，包括模型获取、预测模型构建、优化问题求解以及控制器实现。 其他先进控制策略： 简要介绍其他先进控制技术，如自适应控制、模糊逻辑控制、神经网络控制等，以及它们在解决特定化工过程控制问题中的优势。 过程安全与风险分析： 建模和数学分析方法在保障化工过程安全方面也发挥着至关重要的作用。我们将介绍如何建立故障诊断模型、失效模式与影响分析（FMEA）模型，以及如何利用仿真技术评估不同事故场景下的风险，从而制定有效的安全对策和应急预案。 绿色化学与可持续发展： 探讨如何利用建模与优化工具，推动绿色化学和可持续发展。这包括设计更环保的反应路线、优化反应条件以减少副产物生成、提高原子经济性、实现废弃物的最小化与资源化利用，以及优化能源效率和减少温室气体排放。 本书的特色与价值： 理论与实践相结合： 本书不仅提供了扎实的理论基础，还辅以大量的案例研究和仿真实验，帮助读者理解抽象的数学概念如何在实际的化工问题中落地。 方法论的全面性： 涵盖了从基础建模到高级优化控制的完整技术链条，为读者提供了一个解决复杂化工问题的系统性方法论。 数学工具的实用性： 侧重于介绍实际应用中最常用、最有效的数学分析方法，并提供相关的算法思路和实现要点。 前沿技术的前瞻性： 关注了实时优化、模型预测控制、不确定性分析等当前化工领域的热点和前沿技术，为读者了解行业发展趋势提供指引。 通过阅读本书，读者将能够深刻理解化学过程的内在机理，掌握利用数学工具对复杂化学系统进行精确描述、高效优化和可靠控制的技能，从而在化学工程领域取得更大的成就。

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这本书的阅读体验，对我这个侧重于过程控制和自动化的人而言，是一次对“控制”概念的深度重塑。以往我主要关注PID参数的整定和先进控制策略的实现，但这本书将问题的根源追溯到了底层数学模型。它用严谨的分析论证了，为什么在某些动态特性复杂的系统中，传统的反馈控制会失效，以及如何通过建立更精确的系统辨识模型，来设计出更具鲁棒性的预测控制（MPC）。书中对时滞系统和带有时变参数系统的建模处理，尤其具有启发性。我发现，许多看似是控制系统设计缺陷的问题，其实是建立在对被控对象数学特性理解不透彻的基础上。这本书的价值在于，它强迫读者跳出“控制器”的思维定势，回归到“系统”本身。通过对模型结构和参数敏感性的分析，我们能够更早地发现潜在的控制难题，并在装置设计阶段就进行优化。对于希望将控制系统提升到更高理论水平的工程师而言，这本书提供了从“调参匠”蜕变为“系统架构师”的路径图。

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这本书给我的感觉是，它像一位经验丰富的老教授，带着一丝不苟的严谨，为你解剖一个又一个化工难题的“内脏”。我关注的重点在于安全与可靠性分析，而这本书在涉及风险评估和过程安全方面的数学工具阐述，简直是教科书级别的典范。它没有仅仅停留在传统的故障树或事件树分析上，而是引入了基于状态空间的随机过程模型来描述设备的老化和故障概率，这一点极具前瞻性。尤其是关于不确定性量化（Uncertainty Quantification, UQ）那一章，它清晰地展示了如何将参数的随机性传播到最终的性能指标上，这对于设计高可靠性的化工装置至关重要。我特别欣赏作者在介绍这些高级分析方法时，总是会配上一个简化的、但与实际工业场景高度相关的例子，比如反应器失控的概率预测，这样复杂的理论就不会显得高高在上，而是能立刻被转化为工程语言。这本书的编排结构非常科学，层层递进，从基础的质量/能量平衡模型，逐步过渡到复杂的随机优化问题，每一步都有清晰的数学工具支撑，让人对化工系统的理解从“经验驱动”彻底转向“数据与模型驱动”。

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我以一个刚毕业不久、急于在科研领域站稳脚跟的研究生的视角来看待这本书，它无疑是一座深厚的知识宝库，但同时，也像一座需要攀登的陡峭山峰。坦白说，初读时，那些偏微分方程的推导和复杂的数值解法的引入，让我着实感到有些吃力，尤其是在涉及多相流和流体力学耦合模型的部分，对拓扑结构和张量分析的要求，超出了我现有的基础知识储备。然而，正是这种挑战性，才凸显了它的深度和专业性。这本书的价值在于，它没有停留在现象描述层面，而是直接深入到第一性原理的建模层面，为理解化学工程领域最前沿的研究热点——如微反应器、反应过程的尺度放大效应——提供了坚实的数学基础。它的图表和案例虽然偏学术化，但逻辑链条极其清晰，如果能跟上作者的思路，你就能构建出自己领域的专业模型。唯一的遗憾是，对于初学者来说，可能需要搭配更基础的数值分析和偏微分方程的教材一起研读，否则第一遍读起来会有些“消化不良”。对于有志于从事化工过程理论研究的人来说，这本书是必不可少的“内功心法”。

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从一个纯粹的数学应用者的角度来看，这本书的精彩之处在于它对“建模”这个动作本身的哲学探讨和方法论的总结。它不仅仅是展示了如何“套用”已有的数学公式，而是深入探讨了如何根据不同的工程目标和信息的完备性，去“选择”或“发明”最恰当的数学描述框架。比如，在处理复杂混合物的相平衡问题时，作者对比了热力学方程（如PR或SRK）与基于机器学习的回归模型在精度、计算效率和外推能力上的权衡，这种跨学科的视角非常开阔。它教会了我一个关键点：任何模型都是对现实的简化，模型的优劣不在于其数学形式的复杂性，而在于其对目标问题解释能力的有效性与经济性。书中对模型的降维处理和模型简化策略的讨论，非常实用，避免了我们在面对高维、大规模系统时陷入计算泥潭。虽然读者需要具备一定的微积分和线性代数功底，但这本书的叙述风格使得这些工具的使用变得目标明确，不再是孤立的数学练习，而是解决实际工程痛点的利器。

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这本《化工问题的建模与数学分析方法》真是一剂猛药，对于我们这些常年在化工厂里摸爬滚打的工程师来说，简直是雪中送炭。我之前对那些复杂的反应动力学和分离过程总是凭感觉和经验来判断，效率高低全看当时的心情和运气。自从翻开这本书，我才真正意识到，原来那些看似杂乱无章的生产现象背后，都有一套严谨的数学逻辑在支撑。书中对过程模拟和优化那一块讲得尤其透彻，不是那种空洞的理论堆砌，而是紧密结合实际化工单元操作，比如精馏塔的稳态和动态分析，热交换网络的优化配置，都给出了详尽的数学模型构建步骤和求解思路。我印象最深的是关于非线性方程组的求解，作者没有简单地罗列牛顿法或下降法，而是结合了化工生产中常见的约束条件和初始点的设定，提供了一套非常实用的“试错”与“收敛”的策略，这比我之前在各种软件手册里看到的那些冷冰冰的算法描述要人性化得多。读完后，我回去重新审视了我们车间里那个困扰我很久的催化反应器温度控制问题，居然茅塞顿开，找到了一个更稳定、更节能的控制参数组合。这本书的价值，不在于让你成为数学家，而在于让你成为一个用数学思维武装起来的高效化工工程师。

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