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页数:169

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出版时间:2008-4

价格:25.00元

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isbn号码:9787811332292

丛书系列:

图书标签:

• 智能控制
• 控制理论
• 自动化
• 嵌入式系统
• 机器人
• 优化算法
• 机器学习
• 人工智能
• 电气工程
• 控制工程

《环境化学与可持续发展：从理论到实践》 第一章：环境化学基础与挑战 本章深入探讨环境化学的基本原理，阐释化学物质在自然环境，如大气、水体和土壤中迁移、转化和归宿的复杂过程。我们将从分子层面审视污染物（包括有机污染物、重金属和新兴污染物）的来源、理化性质及其在环境介质中的行为。重点分析化学反应动力学、热力学在理解环境过程中的核心作用，并介绍采样、分析及痕量检测的关键技术。 环境污染的规模日益扩大，对人类健康和生态系统构成严峻挑战。本章将系统梳理当前主要的全球性环境问题，如酸雨、臭氧层破坏、水体富营养化、持久性有机污染物（POPs）的生物富集效应等。通过对历史案例的深入剖析，使读者理解环境污染的长期性和累积性特征，并为后续章节探讨解决方案奠定坚实的科学基础。我们还将引入环境风险评估的基本概念，将化学知识与生态毒理学初步结合。 第二章：水环境化学与污染控制 水是生命之源，水质的保障是可持续发展的基石。本章聚焦于水环境化学，详细介绍水体中无机化学过程（如溶解度、沉淀、络合作用）和有机化学过程（如水解、光解、氧化还原反应）对污染物形态和活性的影响。重点剖析不同类型的水体（河流、湖泊、地下水）的化学特征差异及其对污染负荷的响应机制。 污染控制是本章的核心。我们将系统介绍饮用水处理和废水深度净化的化学工程原理。内容涵盖混凝沉淀、吸附技术（活性炭、新型吸附剂）、离子交换、膜分离技术（微滤、超滤、纳滤、反渗透）在去除特定污染物的效能与局限性。此外，针对新兴污染物（如药物残留、内分泌干扰物），本章探讨高级氧化技术（AOPs）如芬顿反应、臭氧氧化和光催化降解的机理及其在实际应用中的优化策略。章节最后将涉及水环境容量的计算方法和河流生态毒性指标的解读。 第三章：大气化学与空气质量管理 大气化学是理解空气污染形成、传输和转化的关键。本章从大气成分的背景浓度出发，详细阐述平流层臭氧的形成与损耗机制，以及对流层中光化学烟雾（臭氧、二次有机气溶胶）的生成路径。重点讲解自由基化学在气相反应中的主导作用，如羟基自由基（·OH）对大气污染物的清除能力。 颗粒物（PM2.5 和 PM10）是当前大气污染控制的焦点。本章深入探讨气溶胶的物理化学特性、凝结核作用及其对气候变化和能见度的影响。对于人为排放源，本章分析硫氧化物（SOx）、氮氧化物（NOx）的排放源特征及其在大气中的转化过程，解释酸沉降的化学模型。在污染控制方面，本章介绍干法和湿法脱硫脱硝技术，以及先进的源头控制策略，如低挥发性有机物（VOCs）涂料和燃料的推广应用，并结合区域空气质量模拟模型（如 CMAQ, CAMx）的应用案例，指导空气质量预报与区域联防联控。 第四章：土壤与固体废物环境化学 土壤作为地球上重要的化学缓冲系统，其污染的修复至关重要。本章首先阐述土壤的矿物学、有机质组分及其对重金属和有机污染物吸附、解吸的表面化学机制。讨论土壤中氧化还原电位（Eh）和酸碱度（pH）对污染物有效性和迁移性的调控作用。重点分析持久性有机污染物（如多环芳烃、农药）在土壤中的降解途径（微生物降解、化学降解）。 固体废物处理与资源化是循环经济的核心议题。本章涵盖城市固体废物、工业危险废物的特性分析、分类收集与减量化技术。详细介绍垃圾焚烧发电过程中的热化学反应、污染物（如二噁英）的生成机理与控制技术，以及厌氧消化技术在有机废物能源回收中的应用。对于污染土壤和污泥的修复，本章系统介绍化学方法（如稳定化/固化、化学淋洗）和生物地球化学方法（如植物修复、微生物修复）的适用条件和技术流程设计。 第五章：可持续化学与环境工程设计 本章从更宏观和前瞻性的角度，探讨化学工业如何向更可持续的方向发展。引入“绿色化学十二原则”作为指导思想，要求学生在化学过程设计之初就考虑环境影响最小化。内容涵盖原子经济性、溶剂替代（如超临界流体、离子液体）、催化技术（多相催化、酶催化）在提高反应效率和降低废物产生方面的应用。 环境工程设计强调系统思维和生命周期评估（LCA）。本章介绍如何利用 LCA 工具对产品或工艺的环境足迹进行量化评价，从而指导更优化的技术选择。讨论环境影响最小化的过程强化技术，如微反应器技术和反应-分离耦合技术。最后，本章探讨环境政策、法规框架（如 REACH 法规）对化学品创新和产业结构调整的驱动作用，展望未来环境友好型材料和清洁生产技术的发展趋势，旨在培养具备环境责任感的化学工程人才。

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这本书的行文风格非常学术化，大量的公式和严谨的数学推导占据了相当大的篇幅，这对于习惯了快节奏、案例驱动型学习的读者来说，可能是一个不小的挑战。我个人对控制系统的性能指标，尤其是无源性（Passivity）和输入输出线性化（I/O Linearization）等概念非常感兴趣，希望看到智能算法如何辅助或替代这些复杂的模型变换。然而，书中在涉及这些高级经典控制主题时，往往只是简单提及，然后迅速转向更偏向于数据驱动的解决方案。例如，在处理非线性系统的镇定问题时，它提供了一种基于神经网络的反馈线性化尝试，但对于如何保证线性化后的系统在面对模型不确定性时依然保持稳定，书中的论证相对薄弱。此外，全书几乎没有提及开源控制库或仿真平台（如MATLAB/Simulink以外的）的使用指南，这使得读者在复现书中的实验时，需要投入大量精力去重新搭建环境和编写基础代码，降低了其实用价值。总的来说，它像是一份详尽的研究报告汇编，而不是一本为工程师准备的实用工具书。

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我是在一个跨学科研讨会上被推荐这本书的，当时讨论的焦点在于如何处理高维、非线性和强耦合的复杂工业过程。我的背景主要集中在信号处理和实时嵌入式系统方面，对控制理论的理解更多停留在传递函数和伯德图的层面。因此，我期待这本书能填补我在“智能”这一块的知识空白，特别是如何用机器学习的方法来提升控制系统的鲁棒性和自适应能力。读完前三分之一，我有些失望地发现，书中对于“智能”的定义似乎过于宽泛了。它涵盖了从专家系统到简单的模糊推理，再到一些浅层的深度学习应用案例，缺乏一个贯穿始终的、清晰的理论框架来整合这些看似分散的技术点。例如，在讨论如何选择合适的激活函数或如何设计奖励函数以适应特定的控制目标时，书中的论述往往是描述性的，而非提供一套可操作的、具有普适性的设计范式。我更希望看到的是，如何将控制工程中的稳定性和可观测性等核心概念，巧妙地融入到智能算法的设计约束中去，而不是将控制问题简单地转化为一个标准的优化搜索问题。书中的案例大多是教科书式的简单系统，对于处理实际工业现场的延迟、噪声和奇异点问题，提供的指导性意见相对薄弱。

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这本书的阅读体验，说实话，就像在走一条铺满鹅卵石的小路，时而平坦流畅，时而需要小心翼翼地绕过那些尖锐的知识点。我关注的重点是如何在资源受限的边缘计算设备上部署这些复杂的自学习算法。我翻阅了关于模型压缩和在线学习的部分，期望能找到一些关于算法轻量化和快速收敛的实用技巧。然而，书中对于硬件架构的适配性讨论几乎是缺失的，所有的算法演示似乎都默认运行在高性能的服务器环境中。这种脱离工程实际的论述，让我感到信息获取的效率降低了不少。例如，它详细介绍了一种基于强化学习的路径规划方法，但在实际应用中，如何处理离散化误差、如何保证智能体在探索阶段不破坏实际生产环境，这些至关重要的问题，书里只是泛泛而谈，没有给出任何实际的工程考量。对于我这种需要将理论转化为实际代码的读者来说，这本书提供的理论高度是足够的，但其工程落地层面的细节深度远远不够，更像是一本理论综述，而非一本操作手册。

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这本书的装帧设计着实令人眼前一亮，那种深邃的靛蓝色封皮，配上银色的烫金书名，透着一股沉稳又不失科技感的现代气息。我刚拿到手时，几乎是忍不住想立刻翻开看看里面的内容。不过，作为一名对传统机械控制理论有一定基础的工程师，我本以为这本书会着重于PID控制的极限改进和经典状态空间方法的深入探讨。然而，翻开前几页，我发现它似乎将重心放在了一些更前沿、更偏向于“黑箱”模型的优化算法上，比如遗传算法在参数整定中的应用，以及一些模糊逻辑系统的构建步骤。坦白说，这与我预期中那种严谨的、基于物理模型推导的控制系统设计流程有些出入。书中对经典控制理论的提及，更像是一种历史回顾而非核心内容。我特别注意到其中关于神经网络在系统辨识中的应用那一章节，图表虽然丰富，但对背后的数学推导和收敛性分析着墨不多，似乎更偏向于应用指南，而非学术专著。整体而言，这本书的排版清晰，图文并茂，对于初次接触智能优化方法在控制工程中应用的读者来说，应当算是一本友好的入门读物，只是对于追求底层原理深究的读者来说，可能需要自行补充大量的基础理论知识。

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从结构上看，本书的章节安排似乎是按照技术发展的历史脉络而非逻辑递进关系来组织的，这导致不同章节之间的知识衔接略显生硬。例如，刚讲完基于规则的专家系统，紧接着就跳跃到了先进的迭代学习控制（ILC），两者之间缺少一个平滑的过渡，比如探讨如何将专家知识融入到迭代学习的初始策略中。我的兴趣点在于自适应控制，特别是如何利用在线估计技术来补偿系统参数的变化。我仔细研读了其中关于参数自整定的那几页，发现它主要集中在变分贝叶斯方法上，这种方法计算复杂度较高，在要求毫秒级响应的系统中几乎不可行。我更倾向于那些基于李雅普诺夫稳定性理论的、能够提供严格稳定性证明的自适应律，而不是纯粹依赖数据拟合和概率推断的方法。这本书在理论深度上更偏向于概率和统计，而对于经典的稳定性分析工具的应用，则显得有些力不从心，未能充分展示出智能方法如何与经典控制的严谨性相结合，产生1+1>2的效果。

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