Thermodynamic Optimization of Complex Energy Systems (NATO Science Partnership Sub-Series pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Springer

作者:Bejan, Adrian; Mamut, Eden;

出品人:

页数:478

译者:

出版时间:1999-07-31

价格:USD 129.00

装帧:Paperback

isbn号码:9780792357261

丛书系列:

图书标签:

• Thermodynamics
• Energy Systems
• Optimization
• Complex Systems
• Energy Efficiency
• Exergy Analysis
• NATO Science
• Engineering
• Heat Transfer
• Sustainable Energy

好的，以下是一份关于不包含《Thermodynamic Optimization of Complex Energy Systems (NATO Science Partnership Sub-Series)》一书内容的、关于复杂能源系统热力学优化的详细图书简介。 --- 复杂能源系统热力学优化：前沿方法与工业应用 本书导言：在能源转型背景下优化复杂系统的迫切需求 当前，全球正经历着一场深刻的能源转型。从化石燃料向可再生能源的过渡、能源效率的提升以及应对气候变化的紧迫性，都将复杂能源系统的优化推到了前所未有的高度。这些系统，如电网、工业流程、区域供热网络以及多能耦合基础设施，其内部包含高度非线性和耦合的物理过程。仅仅依靠经验和传统的工程方法已不足以实现系统在效率、经济性、环境影响和可靠性之间的最优权衡。 本书旨在深入探讨现代热力学优化理论在解决这些复杂能源系统问题中的核心应用与创新方法。我们聚焦于如何构建精确的数学模型，并应用先进的数值算法和优化策略，以实现系统性能的根本性突破。 第一部分：复杂能源系统建模基础与热力学约束 本部分奠定了进行有效优化的基础：准确地描述系统。我们将超越传统的理想气体假设，深入研究在真实工业条件下，如何精确地捕捉能量、质量和熵的传递过程。 第1章：系统边界、控制容积与热力学第一定律的扩展应用 本章详细阐述了如何为复杂系统（如联合循环发电厂、热电联产系统或化学反应器网络）定义合理的控制容积。重点讨论了瞬态和稳态工况下的能量平衡方程的建立，特别关注了系统内部的能量损失（熵增）的量化。我们将探讨先进的瞬态建模技术，以便在系统启动、停机和负荷变化期间进行优化。 第2章：高级热力学性质与过程模型 在优化过程中，精确的物质性质数据至关重要。本章将介绍状态方程（EOS）模型的选择与应用，特别是对于涉及高压、高温或特殊化学组分（如超临界流体或反应性混合物）的系统。我们将对比Peng-Robinson, Soave-Redlich-Kwong (SRK) 等模型在不同工况下的适用性，并探讨如何将这些物理化学模型集成到大型优化框架中。 第3章：熵生成分析与系统性能评估指标 热力学优化的核心目标之一是最小化不可逆性。本章专注于第二定律的定量分析。我们不仅计算系统的热效率，更侧重于计算过程中的“熵生成率”（Entropy Generation Rate）。通过分析哪些组件或过程是主要的不可逆性来源，优化目标可以被精确地导向那些能产生最大热力学改进潜力的环节。本章还将介绍复杂系统多目标评估指标，如能源效率指数（EEI）和环境影响因子。 第二部分：优化算法与数学框架的集成 在准确建模之后，如何有效地在巨大的可行域中找到全局最优解成为挑战。本部分专注于将热力学模型转化为可求解的数学程序。 第4章：线性与非线性规划在能源系统中的应用 本书首先回顾了线性规划（LP）在能源经济调度中的应用基础。然而，鉴于大多数热力学过程具有显著的非线性特征（如泵、压缩机的性能曲线，换热器的非线性传热方程），本章的重点转移至非线性规划（NLP）。我们将详细介绍如何处理非线性约束，包括使用序列二次规划（SQP）和内点法等求解器。 第5章：混合整数非线性规划（MINLP）与系统拓扑优化 许多重要的能源决策涉及离散选择，例如选择安装哪种类型的换热器、开启或关闭某个反应器单元，或是确定管道的铺设路径。这要求采用混合整数非线性规划（MINLP）。本章将深入探讨MINLP的挑战，并介绍主流的“分支切割法”（Branch-and-Cut）和“分解方法”（如Outer Approximation）在系统拓扑设计中的应用，以确定最优的系统配置。 第6章：启发式与元启发式优化方法在全局搜索中的作用 当系统模型过于庞大或包含大量局部最优解时，确定性的数学规划方法可能陷入局部最优。本章引入了全局优化技术，如遗传算法（GA）、粒子群优化（PSO）和模拟退火（SA）。我们将展示如何将这些启发式方法与局部优化技术相结合（混合策略），以提高搜索复杂、多峰值优化地形的鲁棒性。 第三部分：前沿应用与多能耦合系统的优化 本部分将理论框架应用于当前最受关注的复杂能源系统案例，展示优化方法的实际威力。 第7章：区域能源系统（DES）的热电联产与供冷优化 区域能源系统（District Energy Systems）涉及集中供热、供冷和电力生产。优化这类系统需要在不同负荷类型之间进行动态平衡。本章侧重于如何利用蓄热/蓄冷技术，结合可再生能源的间歇性，构建一个能同时最小化燃料消耗和满足用户舒适度需求的优化模型。我们将探讨优化热力学网络流体流动和温度梯度对整体系统能效的影响。 第8章：碳捕集与封存（CCS）过程的热力学集成优化 碳捕集技术是实现深度脱碳的关键。然而，吸收剂再生过程是能源密集型的。本章专门讨论如何将CCS单元（如胺吸收塔）的热力学性能与主发电系统进行耦合优化。优化目标不再仅仅是发电效率，而是“净效率损失”的最小化，同时确保捕集率满足监管要求。我们将分析不同溶剂再生循环的设计参数对系统总能耗的影响。 第9章：多能耦合（MEC）系统的动态优化与储能集成 现代能源系统是电力、热能、燃料气和氢能等多种能源载体相互转换与共享的复杂网络。本章探讨在多能耦合框架下，储能技术（如电化学电池、压缩空气储能、热储能）的最佳调度与设计。重点关注如何通过动态优化模型，在数小时或数天的运行周期内，实时响应电网价格波动和可再生能源发电变化，实现整体系统成本和碳排放的最小化。 第10章：热力学优化在材料与设备设计中的反向工程 除了系统级的操作优化，热力学优化也深入到设备设计层面。本章讨论了如何利用优化算法来指导新型热交换器（如微通道换热器）的几何结构设计，或优化燃料电池的电极结构，以最大化传热/传质效率，同时保持结构完整性和最小化熵生成。 结论：面向未来的优化范式 本书的最终目标是为工程师、研究人员和政策制定者提供一套全面的、可操作的工具箱，用于设计和运营下一代高效、可持续的复杂能源系统。通过对精确建模、先进算法和实际应用的深入结合，我们期望推动能源系统热力学优化的边界，加速全球能源系统的绿色转型进程。 ---

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这本书的写作风格非常严谨且富有逻辑性，每一章节都建立在前一章节的基础上，使得整个学习过程流畅而有条理。作者对于复杂概念的讲解，总是辅以清晰的图示和表格，极大地增强了内容的直观性和易理解性。我尤其喜欢书中对各种优化技术进行分类和比较的章节，它帮助我清晰地了解不同方法的适用范围和优缺点。例如，在讨论线性规划和非线性规划时，作者不仅解释了其数学原理，还提供了它们在能源系统优化中的具体应用场景，例如管道网络的设计优化、化工流程的能量集成等。书中对“动态规划”在解决时序优化问题中的应用，以及“模拟退火”等启发式算法在处理大规模、非凸优化问题时的有效性，都进行了详细的介绍。我被书中关于“遗传算法”的应用所吸引，它在寻找复杂能量系统的最优配置方面，显示出了强大的潜力。作者在论述过程中，始终保持着一种客观和科学的态度，避免了主观臆断，使得本书成为一本可靠的参考书。对于任何想要深入了解复杂能量系统热力学优化的读者来说，这本书的结构和内容都将提供一个坚实的基础。

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这本书在探讨复杂能量系统热力学优化时，展现出了高度的系统性和前瞻性。作者不仅深入分析了单一能源系统的优化问题，还着重于如何将热力学优化应用于集成化的、相互关联的复杂能源系统。例如，书中对区域能源系统（District Energy Systems）的优化，以及如何协调不同能源供应和需求之间的关系，提供了非常有价值的见解。我被书中关于“能量集线器”（Energy Hub）的概念所吸引，它将电力、热力、燃气等多种能源流整合到一个统一的框架下进行优化，这对于实现能源的高效利用和低碳化具有重要意义。书中对这些复杂系统的建模，考虑了能源的生产、转换、储存、分配和消费等多个环节，并运用先进的优化算法来寻找全局最优解。这种系统性的思维方式，让我认识到，解决复杂的能源问题，必须采取 holistic 的方法，而不仅仅是孤立地优化某个子系统。书中也探讨了不确定性和动态变化对优化结果的影响，并介绍了一些鲁棒优化和实时优化的方法，这对于处理现实世界中能源系统的高度动态性和不确定性至关重要。我从这本书中学习到的系统性思维，将对我在未来研究和实践中处理复杂的能源挑战产生深远的影响。

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在阅读过程中，我惊喜地发现这本书不仅仅停留在理论层面，更着重于将热力学优化原理应用于实际的复杂能源系统。书中引用了大量来自不同工业领域（如电力、化工、冶金、制冷等）的真实案例，并通过详细的数学建模和优化求解过程，展示了热力学优化如何在这些领域中发挥关键作用。我尤其对书中关于优化大型联合循环发电厂的章节印象深刻，它展示了如何通过优化各个子系统的运行参数，从而显著提高整体发电效率和经济效益。此外，书中对工业过程中的余热回收和利用的优化分析，也让我看到了提高能源效率的巨大潜力。这些案例的分析不仅增强了我的理解，也激发了我将这些知识应用到我的实际工作或研究中的兴趣。作者在介绍每种优化方法时，都会讨论其在不同能源系统应用中的优缺点，并提供相应的建议，这使得本书具有很高的实践指导意义。我期待书中能够提供更多的关于最新优化算法在能源系统应用的研究进展，因为这个领域的技术发展日新月异。从书中展示的案例来看，热力学优化确实是一种强大的工具，可以帮助我们解决能源危机和环境挑战。

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这本书的封面设计着实吸引了我，一种沉静而专业的风格，配合着“Thermodynamic Optimization of Complex Energy Systems”这样一个引人深思的书名，瞬间勾起了我学习的欲望。我知道，能量系统，尤其是复杂的能量系统，是当今社会能源可持续发展的核心议题。从发电厂到工业流程，再到交通运输，无一不依赖于高效且优化的能量利用。 thermodynamic optimization，这个词组本身就蕴含着一种对效率极致追求的科学精神，它不仅仅是简单地计算和模拟，更是一种对物理定律的深刻理解，并将其应用于解决现实世界中最具挑战性的工程问题。我对此领域的知识一直充满好奇，特别是当它与“复杂”这个词联系在一起时，我更加确信这本书将为我打开一扇通往更深层次理解的大门。这本书的副标题“NATO Science Partnership Sub-Series”也让我对内容的严谨性和国际性有了更高的期待，它暗示了本书可能汇集了来自不同国家和研究机构的顶尖专家的观点和研究成果，这种跨国界、跨学科的合作往往能够催生出最前沿、最深刻的洞见。我尤其关注那些能够将理论知识与实际应用相结合的章节，因为我希望能够从中学习到如何运用热力学优化原理来解决现实世界中面临的能源效率低下、成本高昂、环境污染等问题。这本书的出版，无疑是对当前复杂能源系统研究领域的一个重要贡献，我也迫不及待地想深入其中，探索那些隐藏在复杂系统背后的优化奥秘。

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这本书的深入程度令我印象深刻。在对复杂能量系统进行热力学优化这一主题下，作者似乎涵盖了几乎所有重要的方面。从对系统熵增原理的阐释，到能量损失的量化分析，再到各种优化算法的原理和实现，都进行了非常详尽的讨论。我尤其被书中关于“不可逆性”分析的部分所吸引，因为它直接触及到了能量系统效率的根本瓶颈。作者通过引入不同的不可逆性指标，如艾克塞尔罗特（Exergy Loss）和内生性（Intrinsicity），帮助读者更准确地识别和量化系统中的能量损失来源。这不仅仅是理论上的探讨，更是对如何改进现有系统，提高能源利用效率提供了重要的指导。书中对不同类型的能源转换过程，例如燃烧、传热、流体输送等，在热力学优化角度下的分析，也让我受益匪浅。我了解到，看似简单的过程，在复杂的能量系统中，其优化策略可能需要考虑多种相互关联的因素。这本书中的数学模型和推导过程，虽然对读者有一定的数学基础要求，但作者的讲解方式非常清晰，使得即使是非数学专业背景的读者，也能够理解其核心思想。我特别喜欢书中关于“多目标优化”的讨论，因为现实中的能源系统优化往往不是单一目标，而是需要同时考虑成本、效率、环境影响等多个方面，这使得优化问题更具挑战性，也更具实际意义。

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作者在本书中对“热力学优化”概念的诠释，超越了我以往的理解。它不仅仅是追求效率的最大化，更是一种对系统整体性能的全面考量，包括经济性、环境影响、可靠性以及可持续性等多个维度。我被书中关于“多目标优化”的深入探讨所吸引，因为在现实世界的复杂能源系统中，往往不存在单一的最佳解决方案，而是需要在多个相互冲突的目标之间进行权衡和取舍。作者介绍了各种多目标优化技术，例如帕累托最优（Pareto Optimality）、加权求和法、ε-约束法等，并分析了它们在能源系统优化中的应用。我尤其欣赏书中关于“风险分析”与“优化”相结合的讨论，它能够帮助我们在不确定的环境中做出更稳健的决策，从而提高能源系统的可靠性和安全性。书中也探讨了如何将“机器学习”和“人工智能”等新兴技术融入到热力学优化框架中，以提高优化算法的效率和适应性。这些前瞻性的讨论，让我看到了热力学优化在未来能源系统发展中的巨大潜力。总而言之，这本书不仅仅是一本技术手册，更是一本启迪思想的著作，它引导我以一种更全面、更深刻的视角来思考能源问题。

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在阅读本书的过程中，我逐渐认识到“复杂性”是现代能源系统面临的核心挑战，而“热力学优化”则是应对这一挑战的关键工具。作者在书中对“复杂性”的定义和分类，以及不同复杂性等级的能源系统所面临的优化问题，进行了深入的探讨。我被书中关于“互联互通的能源系统”（Interconnected Energy Systems）的优化模型所吸引，它考虑了电力、热力、制冷、燃气等多种能源网络之间的耦合关系，并寻求在整个系统层面上的最优运行策略。这种跨领域的整合优化，对于提高能源效率、降低碳排放、增强能源系统的韧性具有极其重要的意义。书中对“能量集线器”（Energy Hub）和“智能电网”（Smart Grid）等概念的引入，以及它们在热力学优化中的应用，也让我看到了能源系统未来的发展方向。作者在分析这些复杂系统时，并没有回避其固有的不确定性和动态性，而是积极地介绍了各种先进的优化技术，例如“随机优化”、“预测控制”等，以应对这些挑战。我从中学习到的不仅是优化方法本身，更是如何以一种系统性、前瞻性的视角来理解和解决能源问题。

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正如其书名所示，这本书的重点在于“Thermodynamic Optimization”，而作者在热力学理论的运用和推导上，展现出了极高的专业水准。书中对能量、功、热、熵等基本概念的解释非常透彻，并且将这些概念与复杂能源系统的优化紧密结合。我特别欣赏作者在讲解“火用”（Exergy）概念时，所进行的严谨的数学推导，并将其在提高能源效率方面的作用进行了清晰的阐述。书中还讨论了不同类型的热力学循环，例如卡诺循环、布雷顿循环、朗肯循环等，并分析了如何在复杂系统中对其进行优化以获得更高的效率。对不可逆性的来源（如摩擦、传热温差、混合等）的深入分析，以及如何通过优化设计来减小这些不可逆性，是本书的核心内容之一。我个人对书中关于“弱耦合”（Weak Coupling）和“强耦合”（Strong Coupling）在多区域能源系统优化中的影响的讨论非常感兴趣，这对于理解不同子系统之间的相互作用及其对整体优化的影响至关重要。作者在数学模型方面，不仅列出了各种方程，还对其物理意义进行了详细的解释，使得读者能够理解模型背后的热力学原理。这种理论深度，是很多优化书籍所缺乏的，也正是我所追求的。

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当我翻开这本书，首先吸引我的是其逻辑清晰的结构。作者并没有直接抛出深奥的数学模型，而是从建立复杂能量系统的基本概念和模型入手，循序渐进地引导读者进入热力学优化的世界。对于像我这样对热力学优化初有涉猎的读者来说，这种由浅入深的讲解方式至关重要。它帮助我打下了坚实的基础，让我能够理解为什么在研究复杂的能源系统时，热力学优化会成为一个不可或缺的工具。书中对不同类型能量系统的分类和特点分析，也让我对现实世界中各种能源系统的复杂性有了更直观的认识。我特别欣赏作者在介绍优化方法时，不仅提供了理论上的阐述，还辅以案例分析，展示了这些方法是如何在实际工程中应用的。这让我不仅仅是学习到了“是什么”，更是理解了“为什么”以及“怎么做”。书中对各种优化算法的详细介绍，比如线性规划、非线性规划、动态规划等，以及它们在能源系统优化中的适用性，让我对如何选择合适的工具来解决特定的优化问题有了更清晰的认识。此外，书中对系统边界、控制变量、目标函数等关键概念的定义和解释，也帮助我理解了如何将复杂的实际问题转化为可以求解的数学模型，这是任何优化研究的基石。从这本书的开篇，我就能感受到作者在学术上的严谨性和教学上的耐心，这让我对接下来的学习充满了信心。

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这本书在学术深度和实用价值之间取得了极佳的平衡。一方面，它对热力学优化理论进行了严谨而深入的阐述，包括各种数学模型、优化算法及其背后的物理原理。另一方面，它又提供了大量与实际工程紧密结合的案例研究，使得读者能够将所学的理论知识应用于解决现实世界中的能源问题。我尤其欣赏书中关于“能量效益分析”（Energy Efficiency Analysis）的章节，它不仅介绍了如何量化和评估能源系统的效率，还提供了多种改进效率的策略和方法。例如，书中对工业锅炉、热交换器、压缩机等关键设备的优化设计和运行，以及如何通过能量集成（Energy Integration）来最大化余热回收和利用，都进行了详细的介绍。这些内容对于提高企业的能源利用效率，降低生产成本，减少环境污染具有直接的指导意义。此外，书中对“生命周期评价”（Life Cycle Assessment）与热力学优化相结合的讨论，也让我认识到，在评估能源系统的整体性能时，不仅要考虑其运行阶段的效率，还要考虑其生产、使用和废弃全过程的环境影响。这本书确实为我提供了一个全面而深刻的视角来理解和改进复杂的能源系统。

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