Process Engineering Problem Solving pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:Bonem, J. M.

出品人:

页数:284

译者:

出版时间:2008-7

价格:723.00元

装帧:

isbn号码:9780470169285

丛书系列:

图书标签:

• Process Engineering
• Chemical Engineering
• Problem Solving
• Unit Operations
• Process Design
• Chemical Processes
• Engineering Design
• Troubleshooting
• Optimization
• Simulation

《工业流程优化与决策支持系统：理论、方法与实践》 图书简介 本书深入探讨了现代工业流程优化与决策支持系统的前沿理论、核心方法论以及在实际工程中的应用实践。在全球制造业面临日益严峻的效率提升、成本控制和可持续发展压力的背景下，本著作旨在为工程师、研究人员和管理者提供一套系统化、前瞻性的工具箱，以应对复杂流程中的非线性优化挑战和信息驱动的决策需求。 第一部分：现代流程工程的理论基石与挑战 第一章：工业流程的复杂性与建模基础 本章首先界定了现代工业流程的本质特征——高耦合性、动态性和不确定性。我们剖析了系统理论在描述大型化工、能源和制造系统时的局限与适用范围。重点在于，如何从物理和化学原理出发，构建既能准确反映真实过程，又便于计算求解的数学模型。 1.1 流程系统的拓扑结构分析： 引入图论工具，用于分析反应器网络、管路布局和物料流动的连接性与瓶颈识别。 1.2 稳态与动态建模的权衡： 详细讨论了处理偏微分方程（PDEs）和常微分方程（ODEs）模型时，在计算成本与预测精度之间的选择策略。特别关注了延迟微分方程（DDEs）在描述长距离传输过程中的重要性。 1.3 过程参数识别与不确定性量化： 探讨如何利用历史操作数据，结合最小二乘法、最大似然估计等方法，精确识别模型中难以直接测量的参数（如反应速率常数、传热系数）。引入鲁棒优化思想，量化模型输入和参数不确定性对最终结果的影响范围。 第二章：过程热力学与化学计量学的深化应用 本章超越了基础的热力学平衡概念，聚焦于如何将先进的热力学计算工具集成到优化框架中。这对于涉及相平衡、反应平衡和能量集成的流程设计至关重要。 2.1 广义范德华方程与状态方程的比较： 对Peng-Robinson, Soave-Redlich-Kwong等状态方程在不同压力温度范围内的适用性进行严谨对比，并讨论它们在分子模拟（如蒙特卡洛、分子动力学）中的耦合方式。 2.2 化学平衡与反应动力学的耦合优化： 详细阐述了如何处理平衡限制下的反应体系，特别是涉及多相催化反应的优化问题。引入了基于最小自由能的平衡计算方法，并探讨了在非平衡状态下，如何通过动力学参数的敏感性分析来指导反应器设计。 2.3 过程集成中的热力学效率指标： 深入分析了火用分析（Exergy Analysis）在识别流程中能量不可逆性方面的应用，并将其转化为优化目标函数的一部分，以实现真正的能源效率最大化，而非仅仅是能量守恒。 第二部分：高级优化算法与求解技术 第三章：非线性与大规模优化的计算策略 工业流程优化问题通常表现为大规模、高维度的非线性混合整数规划（MINLP）问题。本章专注于介绍和比较当前最先进的求解算法。 3.1 内点法与序列二次规划（SQP）在连续优化中的应用： 详细推导了牛顿法在处理大规模KKT条件时的矩阵结构，并讨论了拟牛顿法（BFGS, DFP）和有限差分法的效率权衡。重点分析了约束处理技术，如内罚函数法和乘子法（Augmented Lagrangian Method）。 3.2 混合整数非线性规划（MINLP）的分解技术： 系统介绍了几种解决MINLP问题的核心策略： 分支切割法（Branch-and-Cut）的流程应用： 如何针对特定流程结构（如流程切换、设备选择）生成有效的切割平面。 Benders分解与Outer Approximation（OA）： 详细阐述了如何将连续子问题（LP/NLP）与离散问题（MILP/MINLP）解耦，特别适用于流程合成与设备选型。 3.3 启发式与全局优化方法： 当精确求解难以实现时，介绍全局优化算法，如模拟退火（SA）、粒子群优化（PSO）以及遗传算法（GA）在流程布局、换热网络设计中的应用，并讨论如何评估其收敛性和解的质量。 第四章：实时优化与动态控制的桥梁 流程的动态特性要求优化决策必须能够快速适应操作扰动。本章探讨了优化理论如何融入到实时控制系统中。 4.1 模型预测控制（MPC）的优化核心： 深入解析MPC中滚动时域的优化计算负荷、约束处理和模型误差补偿机制。重点讨论了如何利用线性化模型和高频优化求解器，在极短的计算时间内得到可行控制动作。 4.2 优化在操作灵活性分析中的作用： 如何通过优化工具评估流程在不同原料、不同市场需求下的最大操作范围。分析了灵活性裕度（Flexibility Margin）的计算方法，并将其作为设计指标。 4.3 离线优化与在线模型修正： 探讨了如何利用在线监测数据，周期性地对基于经验的流程模型进行修正（Model Recalibration），以保持优化结果的有效性。 第三部分：决策支持系统与案例研究 第五章：数据驱动的决策支持架构设计 本章将理论优化与信息技术相结合，构建现代流程工业的决策支持系统（DSS）。 5.1 流程信息集成与数据预处理： 讨论如何有效集成来自DCS、MES和LIMS的异构数据流。重点关注数据清洗、时间同步和缺失值插补在优化输入准备中的关键性。 5.2 决策树与基于情景的模拟： 介绍如何利用概率模型（如贝叶斯网络）来量化外部不确定性（如原料价格波动、催化剂失活率），并将这些情景转化为优化器所需的输入概率分布。 5.3 可视化与交互式决策界面： 强调优化结果的有效传达。讨论如何设计直观的界面，展示敏感性分析结果、优化轨迹以及不同决策路径的成本-风险权衡，使用户能够基于优化洞察做出最终判断。 第六章：应用案例：能源与化工流程的优化实践 本章通过具体的工业案例，展示前述方法的实际效能。 6.1 炼油厂管网网络优化（Network Optimization）： 针对原油加工的组分平衡和产品调和问题，利用大规模MINLP模型优化原料采购、管线调度与产品分配，目标是最大化利润并满足所有质量规格。 6.2 大型合成氨装置的能量集成优化： 案例分析如何通过火用分析识别热点，并结合换热网络综合（Pinch Technology）和过程流程重构，实现蒸汽系统的最小化设计与运行成本的显著降低。 6.3 反应器催化剂寿命预测与操作策略制定： 结合动力学模型和数据分析，预测催化剂的老化速率，并利用MPC框架调整反应条件（如温度、压力），以在保证产率的同时，最大限度地延长催化剂的使用周期。 结论：面向工业4.0的流程优化未来 本书最后总结了流程优化领域面临的未来挑战，包括与人工智能（AI）的更深层次融合，以及应对供应链中断等宏观经济冲击的韧性流程设计。本书期望成为流程工程师和决策者手中，从理论深入实践的桥梁。

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