Process Modeling, Simulation and Control for Chemical Engineers pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:McGraw-Hill Companies

作者:William L. Luyben

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:1989-08-01

价格:USD 138.45

装帧:Hardcover

isbn号码:9780070391598

丛书系列:

图书标签:

• 反应工程
• 专业书籍类
• Chemical Engineering
• Process Modeling
• Simulation
• Control
• Chemical Reactions
• Process Design
• Optimization
• MATLAB
• Aspen Plus
• Process Systems

化学工程过程建模、仿真与控制：传统方法与现代实践 一本深入探讨化学过程工程核心技术，连接理论与工业应用的专业著作。 本书旨在为化学工程领域的研究人员、工程师及高年级学生提供一个全面、深入的视角，探讨如何利用先进的数学工具和计算技术来理解、优化和管理复杂的化学反应器、分离单元及整个化工厂的运行。我们聚焦于构建、求解和应用动态模型，以实现对过程的精确预测、实时监控和智能控制。 第一部分：化学过程建模的基础与理论框架 本部分奠定全书的理论基础，详细阐述将实际化学过程转化为可解数学模型的科学方法论。 第一章：化学工程模型的本质与分类 深入剖析什么是过程模型，它在设计、操作和优化中的核心作用。讨论模型的基本类型：集总参数模型（Lumped Parameter Models, LPMs）与分布参数模型（Distributed Parameter Models, DPMs）。分析不同模型在计算复杂度和精确性之间的权衡，并介绍模型结构的选择原则，例如是否考虑物料衡算、能量衡算、动量衡算以及反应动力学的细节。重点讨论稳态模型与动态模型的适用场景。 第二章：守恒定律与本构方程的建立 这是模型构建的核心。详细回顾和推导应用于化学过程的质量（组分）、能量和动量守恒定律在微分形式下的表达。详细阐述化学过程中的关键本构关系 (Constitutive Relations)，包括流体的非牛顿行为、热力学性质的计算（如状态方程Pitzer、SRK或Peng-Robinson）、相平衡计算（如闪蒸计算、泡点/露点计算），以及传质与传热的经验和半经验关系式。强调如何将这些关系无缝集成到守恒方程组中。 第三章：反应动力学的数学描述 针对化学反应器，本章集中讨论如何准确描述反应速率。涵盖从简单的一级反应到复杂的串联、平行反应系统的建模。详细介绍不同温度和压力下反应速率常数的温度依赖性（Arrhenius方程的应用与局限）。讨论多相反应（如催化反应）中，如何引入表面反应动力学和扩散限制效应，建立更贴近工业实际的动力学模型。 第四章：单元操作的特有建模挑战 本章针对主要的化学工程单元操作，探讨其特有的建模难点。 反应器建模： 重点讨论连续搅拌釜反应器（CSTR）和管式反应器（PFR）的精确微分方程组的构建，以及涉及非理想流动（如返混效应）的修正模型。 分离过程建模： 详细解析精馏塔、吸收塔和萃取塔的稳态与动态建模。涉及多级平衡阶段的迭代求解方法，以及处理非理想混合物系统的复杂VLE/LLE计算。 热交换器与流体输运： 讨论传热网络的建模方法（如Pinch分析的基础模型构建）和管道系统的压力降计算模型，强调摩擦因子和湍流模型的应用。 第二部分：模型求解、分析与验证 建立数学模型后，如何有效地求解、分析其行为并验证其可靠性是实现工程应用的关键步骤。 第五章：数值方法在过程求解中的应用 本章聚焦于将连续的微分方程组转化为可由计算机处理的代数方程组或离散方程组的技术。 常微分方程（ODE）求解器： 详细介绍显式和隐式方法（如欧拉法、Runge-Kutta方法、BDF方法）在求解动态模型时的适用性与稳定性考量。 偏微分方程（PDE）离散化： 针对分布参数模型，介绍有限差分法（Finite Difference Method, FDM）和有限体积法（Finite Volume Method, FVM）在空间维度上的离散化技术，以及如何处理由此产生的代数方程组。 稳态与非线性代数方程组的求解： 讨论牛顿法及其修正方法（如Broyden法）在求解大规模、强耦合的稳态模型时的效率与收敛性。 第六章：模型简化与降阶技术 在许多情况下，高阶模型计算成本过高。本章介绍将复杂模型转化为更易于控制和分析的低阶模型的实用技术。探讨时间尺度分离方法，如准稳态假设（QSA）和代数稳态近似（ASA）。介绍主成分分析（PCA）和平衡极限模型（Balance-less Model）在模型降阶中的应用，确保模型在保持核心动态特征的同时，显著降低计算负担。 第七章：模型辨识、参数估计与验证 一个模型必须经过实际数据的检验。本章讲解如何利用工业过程的历史操作数据或实验数据来估计模型中未知或难以直接测量的参数（如反应速率常数、设备效率）。详细介绍最小二乘法、最大似然估计等统计学方法。强调模型验证 (Validation) 的重要性，包括残差分析、灵敏度分析，以及如何量化模型预测的不确定性。 第三部分：过程控制与优化的高级应用 基于准确的过程模型，本部分将重点放在如何设计先进的控制策略和进行系统优化。 第八章：基于模型的先进过程控制 (MPC) 模型预测控制是现代化工过程控制的核心。本章深入讲解MPC的理论基础和工业实现。首先回顾经典PID控制的局限性。然后，详细介绍如何利用线性化模型（或非线性模型）进行多变量预测，求解带有约束的优化问题，并在每个采样周期内实施最优控制律。讨论约束处理（输入约束、输出约束、状态约束）的技术和在实际应用中的鲁棒性问题。 第九章：过程操作优化与实时调度 本章探讨如何利用过程模型作为优化工具，以实现经济效益最大化或能耗最小化。讨论静态优化（确定最优操作点）和动态优化（在时间维度上优化操作路径）的方法。重点介绍大规模非线性规划（NLP）求解器在化工优化中的集成应用，以及如何将优化结果实时反馈到控制系统（实时优化，RTO）。 第十至十二章：高级控制与状态估计 模糊逻辑与神经网络控制： 讨论如何使用非线性映射工具（如神经网络）来近似或替代难以建立精确数学模型的复杂非线性动态，以及模糊逻辑在处理不确定性或定性知识方面的优势。 状态估计与观测器设计： 针对过程状态变量（如反应器内部浓度、温度）无法直接测量的难题，详细介绍卡尔曼滤波（Kalman Filtering）及其扩展形式（EKF, UKF）在线性或非线性系统中的应用，以提供对内部状态的准确估计。 安全与故障诊断： 将过程模型应用于故障检测。介绍基于模型残差的异常检测方法，以及如何利用模型推断潜在的故障源和其对系统其余部分的影响，从而实现预测性维护和安全停车。 本书的最终目标是使读者能够熟练地从一个实际的化工问题出发，构建出具有工程实用价值的数学模型，并通过计算工具对其进行求解、分析，最终设计出稳定、高效的运行策略。它强调数学严谨性与工业应用需求的完美结合。

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如果要用一个词来概括这本书的价值，我会选择“桥梁”。它成功地在“理论化学工程”与“现代过程控制实践”之间架起了一座坚实的桥梁。许多参考书要么过于偏重基础物理化学的推导，使得控制理论显得空中楼阁；要么就是纯粹的控制工程手册，缺乏对化工过程内在特性的深入剖析。而这本书的独特之处在于，它始终将“物料衡算”、“能量衡算”和“组分守恒”这些化工核心知识作为控制模型建立的基石。我尤其欣赏作者在讨论过程中，反复强调“模型简化”的艺术性——即如何在保证足够精度的情况下，剥离掉不影响主要动态行为的次要因素。这种务实的态度，对于我们这些需要在有限的计算资源和严格的实时性要求下工作的工程师来说，是至关重要的指导。这本书并非让你成为理论物理学家，而是让你成为一个能用精确数学工具武装起来的、真正理解化学流程的“系统工程师”。我感觉自己阅读完后，对未来参与自动化升级和系统调试工作时，思路会更加开阔和高效。

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这本书的语言风格呈现出一种奇特的平衡感：一方面它极其严谨，数学符号的运用精确无误，保证了理论的准确性；另一方面，作者似乎又刻意在保持一种学术上的谦逊和对话感。他很少使用那种居高临下的口吻来“教导”读者，更多的是在“探讨”和“分享”他对过程控制的深刻理解。例如，在讨论如何选择合适的采样时间时，作者没有简单地给出奈奎斯特频率的限制，而是通过一个生动的比喻，将采样比作对一个不断流动的河流进行“快照”拍摄，并分析了在不同波动的河流中，你需要多快的快门速度才能捕捉到有意义的信息。这种将复杂概念具象化的能力，使得这本书即便在讲述高阶内容时，也不会让人感到窒息。我发现自己能够比较轻松地跟上作者的思路，即使面对复杂的偏微分方程组，作者也会先提供一个宏观的物理图像，然后再逐步推导出数学形式，这种“先看树木，再看森林”的教学方法，极大地增强了我的学习信心。

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这本书的深度和广度，坦白讲，超出了我最初的预期。我原本以为这会是一本专注于基础PID控制算法优化的入门读物，但内容很快就延伸到了更复杂的领域，比如多变量控制和先进过程控制（APC）。特别是关于模型预测控制（MPC）的章节，作者的处理方式极其细腻。他没有把MPC描述成一个只能在少数尖端企业才能实施的“黑箱”技术，而是耐心地拆解了其核心的在线优化问题。书中清晰地解释了约束条件的纳入、权重矩阵的选择对系统性能的影响，甚至还探讨了模型失配时MPC鲁棒性的维持策略。这部分内容对于我们这些在自动化一线工作的人来说，简直是如获至宝。它不再是教科书上那种“假定模型完美”的理想化讨论，而是深入到了“如果模型不完美，我们该怎么办”的现实困境。此外，书中对于“仿真”环节的重视也值得称赞。作者强调了仿真环境的建立不应仅仅是计算出结果，而更应该是一个迭代验证和参数整定的过程，这与我过去几年调试控制系统时的经验高度吻合。阅读这些内容时，我经常需要停下来，在脑海中构建一个虚拟的流程图，来对号入座书中所讲的每一个控制策略的适用场景。

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阅读体验方面，这本书的排版设计虽然依旧保守，但图表的质量却是我近年来读到过的化工专业书籍中最优秀的之一。很多复杂的流程图和控制框图，线条流畅，标识清晰，即便是初次接触这些概念的人也能一目了然。我特别欣赏作者在章节末尾设置的“工程挑战”和“进一步思考”栏目。这些不是简单的小测验，而是提出了一些开放性的、需要结合实际流程进行批判性思考的问题。比如，它会引导读者去思考，在能源效率日益重要的今天，如何优化一个已有控制系统的启动和停机策略，而不是仅仅关注稳态运行。这种设计，使得这本书不仅仅是一个知识的载体，更像是一位随时可以提供启发和方向的资深导师。对我个人而言，最大的收获是在处理“模型辨识”这一块。书中对数据的预处理、噪声的去除以及选择合适的辨识算法（比如正则化方法）的权衡分析，提供了非常实用的操作指南，远比我过去参考的那些纯统计学教材来得更有针对性，因为它们始终紧密围绕着“化工过程”这个核心背景。

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这本书的封面设计，说实话，初看之下略显沉闷，那种经典的教科书蓝和灰的组合，让人忍不住联想到图书馆里那些厚重的、充满公式的典籍。我本来对纯理论的建模和仿真抱持着一种敬而远之的态度，毕竟在实际的工厂操作中，理论和实践总是有那么一道难以逾越的鸿沟。然而，翻开前几页，作者对于“过程”这个概念的阐述，就立刻抓住了我的注意力。他没有急于抛出复杂的拉普拉斯变换或状态空间模型，而是从化工单元操作的直观物理意义入手，像一位经验丰富的老工程师在跟你拉家常一样，娓娓道来一个反应釜、一个换热器是如何被抽象成数学语言的。尤其是关于动态特性的讨论部分，作者的叙述逻辑非常清晰，他巧妙地将看似抽象的“传递函数”与实际的温度滞后、压力波动联系起来，这种由浅入深的讲解方式，极大地降低了初学者的门槛。我记得有一个章节专门讲了如何处理非线性和滞后环节，那部分内容并没有采用那种冷冰冰的数学推导，而是通过几个典型的工业案例，比如精馏塔的负反馈控制，形象地展示了这些数学工具在实际中是如何发挥作用的。读完这部分，我才真正理解了，为什么我们需要这些复杂的模型，它们不是为了炫技，而是为了更好地预测和控制那个不断变化着的真实世界。

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