Mathematical Modeling Approaches for Optimization of Chemical Processes pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:Corsano, Gabriela/ Montagna, Jorge M./ Iribarren, Oscar A./ Aguirre, Pio A.

出品人:

页数:91

译者:

出版时间:

价格:29

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isbn号码:9781604569421

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图书标签:

• Mathematical Modeling
• Chemical Processes
• Optimization
• Process Optimization
• Chemical Engineering
• Modeling
• Simulation
• Industrial Chemistry
• Systems Engineering
• Applied Mathematics

优化化学过程的数学建模方法 简介 化学工业是现代社会经济发展的重要基石，其生产效率、产品质量、能源消耗和环境保护等诸多方面，都与化学过程的优化息息相关。数学建模作为一种强大的工具，为理解、分析和改进复杂化学过程提供了系统性的方法。本书《优化化学过程的数学建模方法》旨在深入探讨一系列先进的数学建模技术，并阐释如何将这些技术应用于实际的化学工程问题中，从而实现过程性能的显著提升。 本书并非简单罗列模型，而是侧重于构建模型背后的逻辑、选择恰当模型的原则、以及如何将抽象的数学语言转化为解决工程难题的有效手段。我们将涵盖从基础的代数方程组到复杂的偏微分方程系统，从静态优化到动态优化，从确定性模型到随机性模型等一系列内容。每一个章节都将围绕一个或多个核心的建模方法展开，并辅以详实的案例分析，以展示这些方法在实际化工生产中的强大应用潜力。 核心内容概述 本书将从以下几个关键领域深入探讨数学建模在化学过程优化中的应用： 第一部分：化学过程的数学建模基础 化学过程的数学描述： 详细介绍化学过程中的物质守恒、能量守恒、动量守恒以及反应动力学等基本原理，并将其转化为描述化学反应器、分离设备、传热设备等单元操作的数学方程。我们将涵盖质量平衡方程、能量平衡方程、动量平衡方程以及化学反应速率方程的构建。 模型分类与选择： 探讨不同类型的数学模型，包括经验模型、半经验模型、机理模型、黑箱模型、灰箱模型等。深入分析各种模型的优缺点，以及在不同应用场景下选择最适合模型的 criteria 。这部分将帮助读者建立起对建模方法的整体认知框架。 数据获取与预处理： 强调在实际建模过程中，高质量的数据是模型有效性的前提。我们将讨论实验数据的采集方法、数据清洗、降噪、归一化等预处理技术，以及如何利用统计学原理进行数据分析，为模型参数的估计和验证奠定基础。 第二部分：静态优化建模方法 静态优化是指在过程操作参数相对稳定的条件下，寻找最优的操作点以最大化或最小化某个目标函数。 目标函数与约束条件的建立： 详细讲解如何根据生产目标（如提高产率、降低能耗、减少副产物生成、提升产品质量等）建立数学化的目标函数，并识别和量化过程中的各种约束条件（如设备能力限制、物料平衡、操作安全规范、市场需求等）。 线性规划（LP）与非线性规划（NLP）： 深入讲解线性规划和非线性规划的基本理论、算法（如单纯形法、内点法、序列二次规划法等）及其在化工生产中的应用。例如，使用LP进行生产调度和资源分配，使用NLP优化反应器操作条件以最大化转化率。 混合整数规划（MIP）： 引入混合整数规划的概念，适用于包含离散决策变量（如设备开关、批次生产等）的问题。我们将探讨MIP在工艺路线选择、设备配置优化、多周期生产计划制定等方面的应用。 灵敏度分析与不确定性处理： 在静态优化模型中，对模型参数的敏感性进行分析，以及如何考虑参数不确定性对优化结果的影响，例如使用鲁棒优化或随机规划技术，以提高优化方案的实用性和可靠性。 第三部分：动态优化建模方法 动态优化关注过程随时间的变化，旨在优化过程的瞬态行为，例如过程的启动、停车、负荷变化、以及响应外部扰动等。 动态过程的建模： 重点介绍描述动态化学过程的数学工具，包括常微分方程（ODE）系统、偏微分方程（PDE）系统，以及离散时间模型。我们将探讨如何从基本物理化学原理出发，建立具有代表性的动态模型，例如描述反应器内浓度、温度随时间变化的ODE模型，以及描述传质、传热过程的PDE模型。 动态过程的控制与优化： 结合模型预测控制（MPC）等先进控制策略，探讨如何利用动态模型进行过程的实时优化。MPC通过预测系统未来行为并根据预测结果进行控制，能够有效应对过程的非线性和时滞，实现更精确的过程控制和优化。 过程模拟与动态分析： 介绍利用专业流程模拟软件（如Aspen Plus, HYSYS等）进行动态模拟，以验证和精调动态模型，并用于分析过程的动态特性，如瞬态响应、稳定性分析等。 批次过程的动态优化： 重点讨论批次反应器、发酵罐等批次过程的动态建模和优化。我们将探讨如何优化批次操作参数（如加料速率、温度控制曲线、反应时间等），以最大化产率或最小化能耗。 第四部分：高级建模技术与应用 计算流体力学（CFD）在化工过程中的应用： 介绍CFD技术如何模拟流体流动、传热传质以及化学反应在复杂几何形状设备（如反应器、换热器）内的行为。CFD能够提供精细化的过程信息，指导设备设计和操作优化。 机器学习与人工智能在过程优化中的融合： 探讨如何利用机器学习技术，如神经网络、支持向量机、决策树等，从大量生产数据中学习过程的内在规律，构建高效的预测模型或代理模型，并与传统的优化算法相结合，实现更智能的过程优化。 多尺度建模： 介绍如何将不同尺度的模型（从分子尺度到宏观设备尺度）进行耦合，以更全面地理解和优化复杂化学过程。例如，结合分子模拟和宏观反应器模型，以更准确地预测催化反应的性能。 生命周期评估（LCA）与绿色化学过程优化： 探讨如何将数学建模技术应用于评估化学过程的环境影响，并指导绿色化学工艺的设计和优化，例如最小化废物产生、降低能源消耗、使用可再生原料等。 本书的特色与价值 理论与实践并重： 本书不仅讲解数学建模的理论基础，更注重将抽象的模型应用于实际的化学工程问题。每个章节都配有精心设计的案例研究，展示模型的构建过程、求解方法以及优化结果的解读。 覆盖面广： 本书涵盖了从基础到高级的多种数学建模方法，为读者提供了一个全面的知识体系，能够应对不同类型和复杂度的化学过程优化问题。 面向读者： 本书适合化学工程、化工机械、过程控制、材料科学等相关专业的本科生、研究生以及从事化学过程研发、设计、操作和优化的工程师。 启发性： 通过本书的学习，读者不仅能够掌握解决具体优化问题的能力，更能培养运用数学思维分析和解决复杂工程问题的能力，为未来的技术创新和职业发展奠定坚实基础。 总结 《优化化学过程的数学建模方法》是一本集理论性、实践性和前沿性于一体的专业著作。本书将帮助读者深入理解化学过程的本质，掌握强大的数学建模工具，并将其创造性地应用于实际生产，最终实现化学过程的智能化、高效化和绿色化。掌握本书所介绍的建模方法，将是每一位希望在化学工程领域取得突破性进展的专业人士不可或缺的宝贵财富。

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