化学设备运行与检修技术问答 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:中国电力出版社

作者:张爱敏

出品人:

页数:224

译者:

出版时间:2004-3

价格:25.00元

装帧:

isbn号码:9787508316765

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《现代化工过程控制系统》 一、 概述 本书旨在深入探讨现代化工生产过程中所面临的控制挑战，并系统性地介绍一套完整、高效且面向未来的过程控制系统设计、实施与优化方案。随着化工行业的飞速发展，对产品质量、生产效率、安全环保以及经济效益的要求日益严苛，传统的控制方法已难以满足当前的需求。因此，掌握先进的化工过程控制技术，构建智能化、集成化的控制系统，已成为化工企业提升核心竞争力的关键。 本书内容紧密围绕化工过程的本质特性，从理论基础到实践应用，循序渐进，力求为读者提供一个全面而深入的视角。我们将从化工过程的动态特性出发，阐述不同类型过程的数学建模方法，包括传递函数模型、状态空间模型以及基于数据驱动的模型。在此基础上，本书将详细介绍经典控制理论，如PID控制的原理、整定方法及其在化工过程中的局限性。 随后，我们将重点转向现代控制理论及其在化工领域的应用，包括模型预测控制（MPC）、自适应控制、模糊控制、神经网络控制以及强化学习控制等。这些先进的控制策略不仅能够处理复杂的非线性、时变过程，还能有效应对多变量耦合、约束条件等难题，从而实现更精细化的过程调控。 本书的另一重要组成部分是对分布式控制系统（DCS）、可编程逻辑控制器（PLC）以及现场总线技术等硬件平台和通信协议的深入解析。我们将探讨这些技术在化工生产中的架构设计、组态配置、故障诊断与排除，以及如何实现与上位机系统（如SCADA、MES、ERP）的集成，构建分层解耦、信息畅通的自动化控制体系。 此外，本书还将重点关注过程安全与可靠性控制。我们将深入剖析化工过程的固有危险性，介绍安全仪表系统（SIS）的设计原则、功能安全标准（如IEC 61508/61511）的应用，以及如何通过先进的控制技术预防和缓解事故发生。同时，对过程的故障诊断与健康监测技术，如基于模型的故障检测、基于信号处理的故障识别，也将进行详尽的阐述。 最后，本书将展望未来化工过程控制的发展趋势，包括工业物联网（IIoT）、大数据分析、人工智能（AI）在化工控制中的应用，以及智能工厂的构建。我们将探讨如何利用这些新兴技术进一步提升化工过程的智能化水平，实现预测性维护、资源优化配置以及决策支持等功能。 本书结构清晰，逻辑严谨，理论联系实际，配以丰富的图表和案例分析，旨在帮助化工领域的工程师、技术人员、管理人员以及相关专业的学生，全面掌握现代化工过程控制系统的设计、运行、优化与维护的关键技术，从而为推动化工行业的转型升级贡献力量。 二、 核心内容详解 第一部分：化工过程的控制基础与建模 1.1 化工过程的动态特性分析： 1.1.1 过程变量与控制变量： 详细阐述温度、压力、流量、液位、浓度等关键过程变量的物理意义，以及如何选择合适的控制变量以实现生产目标。 1.1.2 过程的动态响应： 分析一阶惯性环节、二阶惯性环节、纯滞后环节等基本动态模型的响应特性，以及它们在化工过程中的典型表现（如温度控制、流量控制）。 1.1.3 过程的数学建模： 1.1.3.1 物理模型法： 基于物质守恒、能量守恒、动量守恒等基本原理，推导反应器、精馏塔、换热器等典型化工设备的数学模型。重点介绍模型的线性化处理方法。 1.1.3.2 实验建模法（辨识）： 讲解如何通过实际操作获取过程数据，利用最小二乘法、最大似然法等辨识方法，构建传递函数模型、状态空间模型。介绍模型阶数选择、参数估计的技巧。 1.1.3.3 数据驱动模型： 探讨基于机器学习和深度学习的方法，如神经网络、支持向量机（SVM），用于构建非线性、时变过程的模型，尤其适用于难以建立物理模型的复杂系统。 1.2 经典控制理论及其在化工过程中的应用： 1.2.1 PID控制原理： 详细解析比例（P）、积分（I）、微分（D）三个作用的工作原理，以及它们的组合方式（P、PI、PD、PID）对系统响应的影响。 1.2.2 PID控制器整定方法： 介绍临界比例法（齐格勒-尼克尔斯方法）、衰减震荡法（Z-N方法）、反应曲线法等经典整定方法，并讨论其在不同类型化工过程中的适用性。 1.2.3 PID控制的局限性： 分析PID控制在处理复杂非线性、强耦合、易饱和等化工过程时的不足，为引入现代控制策略奠定基础。 1.2.4 串级控制、前馈控制、 ratio控制： 深入讲解这些复合控制策略的结构、原理及在化工过程中的典型应用案例，如串级控制改善被控对象的动态特性，前馈控制消除干扰的影响。 第二部分：现代控制理论及其在化工过程中的应用 2.1 模型预测控制（MPC）： 2.1.1 MPC基本原理： 详细阐述MPC的核心思想——基于模型对未来过程输出进行预测，并求解一个优化问题，得到未来的控制序列，然后只将第一个控制量作用于过程。 2.1.2 MPC的建模要求： 介绍线性MPC和非线性MPC的建模特点，以及如何构建适用于MPC的动态模型。 2.1.3 MPC的优化问题： 分析MPC中目标函数（如最小化偏差、最小化能量消耗）和约束条件（如输入约束、输出约束、状态约束）的设计。 2.1.4 MPC的实施与优势： 探讨MPC在处理多变量耦合、约束优化、预测性控制方面的优势，并给出在精馏、反应器、结晶过程等中的应用实例。 2.2 自适应控制： 2.2.1 自适应控制的原理： 介绍自适应控制的概念，即控制系统能够根据被控对象的参数变化或外部环境变化，自动调整控制器参数以维持最优控制性能。 2.2.2 自适应控制的类型： 讲解模型参考自适应控制（MRAC）、自校正控制（SRAC）等主要自适应控制策略。 2.2.3 在化工过程中的应用： 分析自适应控制如何应对催化剂失活、原料组分波动等引起的过程参数变化。 2.3 智能控制方法： 2.3.1 模糊控制： 介绍模糊逻辑的基本概念（模糊化、模糊推理、解模糊），以及如何构建模糊控制器，使其能够处理具有模糊性、非精确性的化工过程。 2.3.2 神经网络控制： 探讨如何利用神经网络（如BP网络、RBF网络）逼近复杂的非线性被控对象，实现高效的控制。 2.3.3 强化学习控制： 介绍强化学习的基本原理，以及如何通过智能体与环境的交互学习最优控制策略，以应对高度不确定或难以建模的化工过程。 第三部分：化工过程控制系统硬件与集成 3.1 分布式控制系统（DCS）： 3.1.1 DCS的架构与功能： 详细介绍DCS的体系结构（集散式）、主要组成部分（操作员站、工程师站、控制站、I/O模块）、通信网络以及数据管理功能。 3.1.2 DCS组态与编程： 讲解DCS组态软件的基本操作，控制回路的组态，功能块的配置，以及顺序控制、批次控制的实现。 3.1.3 DCS的故障诊断与维护： 分析DCS系统常见的故障类型，并提供相应的诊断和排除方法。 3.2 可编程逻辑控制器（PLC）： 3.2.1 PLC的基本结构与特点： 介绍PLC的CPU模块、输入/输出模块、电源模块、通信模块等，以及其在离散控制、顺序控制中的优势。 3.2.2 PLC的编程语言： 阐述梯形图（LD）、指令表（IL）、功能块图（FBD）、结构化文本（ST）、顺序功能图（SFC）等IEC 61131-3标准编程语言。 3.2.3 PLC在化工过程中的应用： 举例说明PLC在泵、阀门启停控制、联锁保护、过程监控等方面的应用。 3.3 现场总线技术与传感器/执行器： 3.3.1 现场总线（Fieldbus）的原理与优势： 介绍现场总线与传统4-20mA模拟信号和HART协议的区别，以及其在简化布线、提高通信可靠性、实现智能化仪表方面的优势。 3.3.2 典型现场总线协议： 讲解PROFIBUS、Foundation Fieldbus、Modbus等主流现场总线协议的特点和应用。 3.3.3 智能传感器与执行器： 介绍具备自诊断、自校准、通信功能的智能传感器和执行器，以及它们如何提升过程控制的精度和可靠性。 3.4 控制系统集成与上位机系统： 3.4.1 SCADA系统： 阐述SCADA（Supervisory Control and Data Acquisition）系统的功能，包括数据采集、可视化监控、报警管理、报表生成等。 3.4.2 MES/ERP系统集成： 探讨控制系统与制造执行系统（MES）和企业资源规划（ERP）系统的接口，实现生产计划、调度、物料管理与过程控制的协同。 3.4.3 OPC通信协议： 介绍OPC（OLE for Process Control）作为实现不同控制系统和应用软件之间互联互通的标准。 第四部分：过程安全与可靠性控制 4.1 化工过程的风险与安全控制： 4.1.1 过程危险性分析： 介绍HAZOP（Hazard and Operability Study）、FMEA（Failure Mode and Effects Analysis）等风险评估方法。 4.1.2 安全仪表系统（SIS）： 阐述SIS的设计原则、层级结构（SIL等级）、安全联锁逻辑（SIL 1-4）的实现。 4.1.3 安全互锁与紧急停车系统（ESD）： 讲解如何通过SIS实现关键设备和过程的安全联锁，以及紧急停车系统的作用。 4.2 过程故障诊断与健康监测： 4.2.1 故障检测与隔离（FDI）： 介绍基于残差的故障检测方法，如卡尔曼滤波、观测器方法。 4.2.2 故障原因诊断： 探讨基于模型、基于数据和专家系统的故障诊断技术。 4.2.3 设备健康管理（EHM）： 介绍通过状态监测（振动、温度、压力等）来预测设备故障，实现预测性维护。 第五部分：未来展望与智能工厂 5.1 工业物联网（IIoT）与大数据分析： 5.1.1 IIoT在化工行业的应用： 探讨传感器网络、边缘计算、云平台等如何支撑化工过程的数据采集与分析。 5.1.2 大数据分析与挖掘： 介绍如何利用大数据技术发现过程中的潜在规律，优化运行参数。 5.2 人工智能（AI）与机器学习在化工控制中的应用： 5.2.1 AI辅助优化控制： 探讨AI如何用于自主优化控制参数，实现能源效率最大化、产品收率提升。 5.2.2 智能故障预测与诊断： 介绍深度学习在提高故障预测精度和诊断能力方面的潜力。 5.3 智能工厂的构建： 5.3.1 数字化与智能化转型： 阐述智能工厂的愿景，实现生产过程的全面感知、智能决策、精准执行。 5.3.2 协同优化与集成化管理： 探讨如何实现生产、研发、供应链等环节的深度协同。 本书内容全面、深入，理论与实践相结合，为读者构建了一个完整的现代化工过程控制知识体系。通过学习本书，读者将能够更好地理解化工过程的控制机理，掌握先进的控制策略，设计、实施和优化高效的自动化控制系统，从而为提升化工企业的生产水平和竞争力提供坚实的技术支撑。

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坦白说，我对于专业书籍的耐心通常比较有限，很多技术手册读起来枯燥乏味，很容易让人打退堂鼓。但是《化学设备运行与检修技术问答》有一种独特的阅读魔力，它巧妙地平衡了深度和广度。它没有强迫读者从头读到尾，而是鼓励你在遇到具体问题时去查阅，而在查阅的过程中，又会不经意地被相邻的、看似无关但却相互关联的知识点所吸引。比如，在查找一个关于换热器清洗方法的解答时，我顺带学习了不同清洗液对设备金属的兼容性分析，这种知识的串联性，使得学习效率大大提高。这本书的价值在于，它不仅解决了眼前的技术难题，更重要的是，它构建了一个完整的、可溯源的化工设备维护知识网络，让我能够更自信地去面对未来任何突发的设备运行和检修挑战，它更像是一份“修炼秘籍”而非简单的“操作指南”。

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这本书的排版和细节处理，充分体现了对一线操作人员的尊重。在复杂的设备结构图和流程解析部分，插图虽然没有达到彩色印刷的精美程度，但其线条的清晰度和关键部位的标注却做到了极致的精确。我发现，很多关于阀门维护和仪表校验的章节，都配有非常实用的检查清单和维护周期建议。这些建议是如此的贴合实际，以至于我们车间的技术主管直接将书中的部分表格复印出来，贴在了检修班的公告栏上作为日常巡检的参考模板。这种“工具化”的应用价值，远超出了纯粹的理论学习范畴。而且，书中对一些关键设备的过载保护和安全连锁设置的解析特别到位，让我对潜在的风险点有了更深层次的理解，这对于提升整个操作团队的安全意识和规范化操作流程，起到了潜移默化的促进作用。

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这本厚重的《化学设备运行与检修技术问答》摆在案头，首先映入眼帘的是它那朴实的封面设计，没有花哨的图案，只有清晰、稳重的书名，透露出一种务实的气息。我原本是抱着学习和解决实际操作中疑难问题的目的翻开它的，没想到，它竟然在不知不觉中，成为了我工作台前不可或缺的案头工具书。从我第一次接触化工设备维护这个领域开始，我总觉得理论知识和现场实际操作之间总有一道无形的鸿沟，文献堆得很高，但真到需要某个特定参数或者紧急故障排查时，那些泛泛而谈的描述往往解决不了燃眉之急。这本书的编排方式，如同一位经验丰富的老工程师，带着你一步步拆解问题，它不像教科书那样系统得让你喘不过气，更像是你随手一翻，就能找到那个让你头疼了好几天的技术盲点被精准定位并给出实操建议的解答。我尤其欣赏其中对于那些“非标准”故障的分析，那些在手册上找不到的标准答案，这本书里却提供了多种可能的路径去分析和验证，这对于我们日常维护团队的思维拓展起到了极大的帮助。

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说实话，当我拿起这本书时，我对于“问答体”的深度是持保留态度的，毕竟很多技术书籍的问答形式往往流于表面，只是将章节内容换了个问句形式。然而，这本书的问答设计非常巧妙，它更像是模拟了车间里真实发生的技术讨论会。有些问题问得极其刁钻，直击设备运行中的痛点，比如高压反应釜密封件的选型在不同温度梯度下的寿命预测，以及离心泵在浆料输送过程中叶轮冲蚀的动态监测指标。这些问题，随便一个都能让一个初级工程师抓耳挠腮。更难得的是，它的解答部分绝非简单的技术定义复述，而是融合了大量的工程经验和数据支撑，甚至引用了特定的国家或行业标准来佐证其观点，这使得我每次查阅，都能得到一个既有理论基础又经得起现场检验的“标准答案”。它让我感觉自己不是在读一本教材，而是在偷听一次高水平的技术交底会，收益良多。

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阅读这本书的过程，对我个人的专业成长路径产生了一定的影响。我原本的知识结构更偏向于理论研究，对于设备老化、疲劳裂纹的非破坏性检测方法了解得比较零散。这本书中关于设备寿命评估和腐蚀防护策略的章节，提供了非常系统化的分析框架。它不是简单地罗列检测方法（比如UT、MT），而是深入探讨了如何根据介质特性、运行压力和温度波动来选择最经济、最有效的检测周期和方法组合。更让我惊喜的是，它还涉及了一些新材料在化工设备防腐中的应用案例分析，虽然篇幅不长，但足以拓宽我们团队对未来技术趋势的视野。读完这些部分，我感觉自己对“预防性维护”的理解从“按时更换”升级到了“基于状态的风险管理”，这是一种质的飞跃。

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