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出版者:化学工业出版社

作者:董新法,方利国,陈砺/国别：中国大陆

出品人:

页数:338

译者:

出版时间:2006-4

价格:49.00元

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isbn号码:9787502582487

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《物性估算原理及计算机计算》 书籍概述 《物性估算原理及计算机计算》是一部系统阐述物质物理化学性质估算理论、方法及其在计算机辅助工程设计中应用的专著。本书紧密结合化工、制药、材料等领域的实际需求，旨在为读者提供一套完整、实用且具有前瞻性的物性估算知识体系。全书内容涵盖了从基础的物性参数定义、实验测定方法，到各种理论模型、关联式推导，再到现代计算机算法与软件应用的全过程。本书不仅梳理了经典的物性估算方法，更着重介绍了近年来发展迅速的量子化学计算、分子模拟等先进技术在物性预测中的应用。 核心内容深度解析 第一部分：物性参数的内涵与测定 本部分为读者构建了对物质物性认识的基石。首先，详细界定了各类重要物性参数，如密度、粘度、表面张力、热容、汽液平衡常数、溶解度、扩散系数、导热系数、介电常数等，并阐述了它们在不同工程领域中的物理意义与工程应用价值。例如，密度作为最基础的物理量，直接关系到物料衡算、设备选型；粘度则影响流体输送、传热效率；汽液平衡常数是分离过程设计中不可或缺的关键参数。 随后，本书深入探讨了这些物性参数的实验测定方法。从经典的静态法、动态法到现代的微流控技术、光谱分析技术，力求涵盖现有主流的实验手段。对于每种测定方法，都详细分析了其原理、仪器构造、操作流程、数据采集与处理方式，以及精度评估与误差分析。特别地，本书强调了实验数据质量的重要性，并提供了规范化实验操作和数据报告的指导。理论与实验的结合，能够让读者深刻理解物性的本质，为后续估算方法的学习打下坚实基础。 第二部分：经典物性估算理论与方法 本部分是本书的重点之一，集中介绍了各类经典的、被广泛应用的物性估算理论与方法。 状态方程法： 详细讲解了范德华方程、Redlich-Kwong方程、Soave-Redlich-Kwong（SRK）方程、Peng-Robinson（PR）方程等经典状态方程的推导过程、修正形式以及适用范围。针对不同类型的物质（如非极性物质、极性物质、混合物），分析了如何选择合适的状态方程，并介绍了几种改进型状态方程，如普遍化关联式（Generalized Correlations）的原理和应用。例如，在计算纯组分或混合物的密度和汽液平衡时，状态方程法是一种高效且应用广泛的手段。 团簇理论（Group Contribution Methods）： 深入阐述了基于分子结构分组的物性估算方法，如Joback方法、UNIFAC、UNIFAC-Lyngby、MOD(MODIFIED GROUP CONTRIBUTION)等。本书详细分析了这些方法的基本原理，即通过将分子分解为特定的官能团，并利用预先建立的官能团参数来估算宏观物性。对于如何进行分组、如何查找和应用团簇参数，以及不同方法在不同物性预测上的优劣，进行了详尽的比较与讨论。这些方法特别适用于缺乏实验数据的新型化合物或复杂混合物。 维里方程（Virial Equation）： 介绍了维里方程在低压或稀薄气相物性估算中的应用，特别是第二维里系数和第三维里系数的理论计算与关联式。 溶解度估算： 详细讲解了RAOULT定律、HENRY定律及其修正方法，以及基于活度系数模型（如Wilson、NRTL、UNIQUAC）的溶解度估算。特别关注了多组分体系和复杂溶剂体系的溶解度预测。 相平衡计算： 深入探讨了理想溶液、非理想溶液以及化学反应平衡等多种相平衡体系的计算方法。重点讲解了闪蒸计算、吸收塔设计、精馏塔设计中所需的相平衡数据。 第三部分：现代计算物性方法 随着计算机技术的发展，计算物性方法已经成为物性估算领域的重要组成部分。本部分着重介绍这些新兴且强大的技术。 量子化学计算（Quantum Chemistry Calculations）： 详细介绍了密度泛函理论（DFT）、Hartree-Fock（HF）方法等主流量子化学计算方法在计算分子结构、能量、电荷分布、极化率、旋光性等基本性质方面的原理与应用。解释了如何利用量子化学计算的结果，通过建立关联式或作为其他物性模型的基础，来预测如热容、蒸发焓、表面张力等宏观物性。本书还强调了选择合适的理论方法和基组的重要性，以及如何进行计算结果的收敛性检验。 分子动力学模拟（Molecular Dynamics Simulations - MD）： 深入剖析了分子动力学模拟的原理，包括牛顿运动方程的求解、力场（Force Field）的选择与构建、模拟盒的设置、边界条件的应用以及各种集成算法（如Verlet算法）。详细阐述了如何利用MD模拟来计算物质的微观结构（如径向分布函数）、动力学性质（如扩散系数、粘度、导热系数）以及热力学性质（如内能、焓、熵、自由能）。本书还介绍了混合蒙特卡洛（Monte Carlo）模拟（MC）在相平衡和统计热力学性质计算中的作用。 蒙特卡洛模拟（Monte Carlo Simulations - MC）： 介绍了蒙特卡洛方法在统计力学中的应用，特别是在模拟体系的平衡性质和相变行为。 粗粒化分子模拟（Coarse-Grained Molecular Simulations - CG）： 针对宏观尺度或长时间尺度的体系，介绍了如何通过将若干原子或分子“粗粒化”成一个“珠子”，从而降低计算成本，实现对大体系的模拟。 第四部分：计算机实现与应用 本部分将理论方法与实际应用相结合，重点关注计算机在物性估算中的角色。 算法与程序设计： 详细介绍了实现经典物性估算方法（如SRK、PR状态方程、UNIFAC）的数值算法，包括方程求解、迭代收敛等。指导读者如何根据算法思路，使用常见的编程语言（如Python、Fortran、C++）编写相应的计算程序。 物性估算软件介绍： 评述了当前市场上主流的物性估算软件（如Aspen Plus, PRO/II, CHEMCAD, gPROMS, VMGSim等）的功能、特点、优劣势以及在工程实践中的应用案例。分析了这些软件如何集成各种理论模型和计算方法，提供用户友好的界面，并支持灵活的输入输出。 工程应用实例： 通过一系列典型的工程算例，展示了如何将本书所介绍的物性估算原理和计算机计算方法应用于实际的化工过程设计与优化。例如，涉及精馏塔设计中关键物性参数（如汽液平衡、密度、粘度、传热系数）的估算，化学反应器设计中反应动力学参数和热物性的估算，以及分离过程（如萃取、吸附）的设计。 数据挖掘与机器学习在物性估算中的应用： 探讨了如何利用大数据技术和机器学习算法（如支持向量机、神经网络、集成学习）来构建更精确、更快速的物性预测模型。介绍了如何选择合适的特征工程，如何训练模型，以及如何评估模型的性能。 本书特点与价值 1. 理论深度与广度兼备： 本书既深入浅出地阐述了经典物性估算理论的数学推导和物理意义，又广泛涵盖了现代计算物性方法，形成了一个完整的知识体系。 2. 实用性强： 紧密联系工程实际，提供了大量的计算公式、关联式、程序算法和工程算例，读者可直接应用于科研和工程实践。 3. 前瞻性： 关注了量子化学计算、分子模拟、机器学习等前沿技术在物性估算中的应用，为读者提供了未来发展方向的指引。 4. 计算机计算的强调： 将计算机计算贯穿全书，强调理论与实践的结合，帮助读者掌握利用现代计算工具解决实际问题的能力。 5. 条理清晰，结构严谨： 全书按照从宏观到微观，从经典到现代，从理论到应用的逻辑顺序组织内容，便于读者理解和学习。 适用读者 本书适合高等院校化工、制药、材料、环境工程等相关专业的本科生、研究生，以及从事化工过程开发、设备设计、工艺优化、科研开发等工作的工程师和研究人员。尤其对于需要进行物性估算但缺乏实验数据的研究和工程人员，本书将是宝贵的参考资料。通过学习本书，读者将能够独立完成各种物性参数的估算，并有效地应用于实际工程问题中，提高设计效率和精度。

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初次翻阅此书，我最大的感受是它的实用性和前瞻性。在如今这个数据驱动的时代，许多传统的实验方法已经显得效率低下，而可靠的物性估算技术成为了研发和生产的关键瓶颈。这本书恰好填补了这一空白。它对各种估算模型的适用范围、精度限制以及潜在的误差来源进行了细致的辨析，这在很多教科书中是难以找到的深度。比如，关于混合物热力学性质的计算部分，作者不仅介绍了经典的范特霍夫方程、雷德利希-卡恩方程，还深入探讨了使用状态方程（EOS）进行高压、高温体系模拟的技巧。更让我惊喜的是，书中对“计算机计算”这部分的重视，它没有停留在理论层面，而是提供了大量关于如何将这些模型转化为可执行程序的思路和案例，这对于希望构建自主研发工具的同仁来说，简直是如虎添翼。它教会我的不是如何使用某个软件，而是如何理解软件背后的算法，从而能够驾驭任何工具。

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这本《物性估算原理及计算机计算》读起来，仿佛是走进了一个广阔而深邃的化学工程殿堂。我之所以这么说，是因为它不仅仅罗列了大量的公式和数据，更重要的是，它构建了一套严谨的、从基础理论到实际应用的完整逻辑体系。书中对各种物性参数的估算方法进行了详尽的剖析，从最经典的、基于结构相似性的方法，到后来发展出来的基于量子化学计算的更精确模型，作者都给予了充分的讲解。我尤其欣赏作者在阐述复杂概念时所展现出的清晰度和耐心，例如在解释分子结构与宏观物性之间的内在联系时，并非简单地抛出结论，而是通过层层递进的推理，让我这位初学者也能领会其精髓。对于需要进行工艺优化和新材料开发的工程师来说，这本书无疑是宝贵的参考资料，它提供的不仅仅是“如何做”的指南，更是“为什么这样做”的深刻理解。它让我认识到，看似简单的物性估算背后，蕴含着多么深厚的物理化学基础。

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说实话，我花了很长时间才把这本书真正“吃透”，因为它涉及的数学基础和物理模型深度非同一般。但付出是值得的。这本书给我的最大收获在于，它彻底改变了我过去那种“一遇到新物性就抓瞎”的状态。现在，面对一个从未接触过的化合物或极端工况，我能迅速在脑海中勾勒出适用的估算框架，并根据已有的实验数据，反向验证和修正我的模型参数。书中对于“误差传递与不确定度分析”的讨论，更是点睛之笔，它教会了我如何量化自己估算结果的可靠性，这在项目决策中至关重要。这本书的价值不在于它提供了多少标准答案，而在于它训练了我提问和解决问题的能力，它让我从一个只会查找数据的操作者，成长为一个能够独立构建估算系统的工程师。对于所有致力于精细化工、能源和新材料领域的人来说，它绝对是书架上不可或缺的一本“内功心法”。

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从排版和结构上看，这本书的设计也体现了极高的专业水准。章节之间的逻辑过渡自然流畅，每一个知识点都建立在坚实的前置知识之上，很少出现生硬的跳跃感。特别是对于那些需要进行程序开发的读者而言，书中对算法的描述清晰、模块化程度高，使得将理论转化为代码的路径非常清晰。例如，在讲解相平衡计算的迭代求解过程中，作者详细对比了牛顿法和修正的拉夫森法在收敛速度和稳定性上的差异，并提供了具体的伪代码思路，这极大地降低了工程实现上的门槛。此外，书中的图表质量非常高，数据点布置合理，坐标轴标注清晰，任何想要引用其中图表进行演示或报告的人，都能直接从中获益。这绝不是一本简单堆砌公式的参考手册，它更像是一本经过精心打磨、指导实践的工程实务宝典。

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我一直认为，一本好的技术书籍，其价值在于能否激发读者的批判性思维。这本《物性估算原理及计算机计算》在这方面做得非常出色。作者在介绍每一种估算模型时，都会伴随着对其局限性的讨论，这迫使读者不能盲目套用，而必须结合实际工况进行审慎判断。比如，在处理复杂多组分体系，特别是涉及强相互作用（如氢键、分子间络合）的问题时，传统的泊罗歇法（Parachor Method）的局限性被揭示得淋漓尽致，而更现代的基于贡献法的模型则被推向了聚光灯下。这种辩证的视角，使我认识到物性估算并非一个追求绝对精确值的过程，而是一个在不确定性中寻求最佳工程妥协的艺术。书中的案例分析详实可靠，它们不是经过美化的理想化数据，而是贴近工业现场的真实挑战，这极大地增强了教材的说服力。

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