软测量技术及其在石油化工中的应用 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:化学工业

作者:俞金寿

出品人:

页数:136

译者:

出版时间:2000-6-1

价格:18.00元

装帧:平装(无盘)

isbn号码:9787502528454

丛书系列:

图书标签:

• 软测量
• 石油化工
• 过程控制
• 数据分析
• 建模
• 优化
• 工业应用
• 人工智能
• 机器学习
• 预测

《化工过程智能控制与优化》 内容提要 本书系统深入地探讨了现代化工过程的智能控制理论、先进控制技术及其在石油化工、精细化工等复杂工业系统中的集成应用与优化策略。全书内容紧密围绕如何提升化工过程的安全性、经济性和环境友好性展开，旨在为化工过程控制领域的工程师、研究人员和高校师生提供一本兼具理论深度与工程实践价值的参考著作。 本书的叙事逻辑从化工过程控制的本质挑战出发，逐步深入到前沿的智能优化算法和实际的系统集成方案。内容涵盖了从基础的过程建模、经典控制器的局限性分析，到基于人工智能和大数据分析的新一代控制架构的构建。 第一部分：化工过程建模与经典控制的挑战 第一章：现代化工过程的复杂性与控制需求 本章首先剖析了当代石油化工、煤化工等领域中，反应器、分离塔等关键设备所面临的多变量、强耦合、时滞严重以及非线性和不确定性共存的复杂性特征。详细阐述了过程控制从传统的“调节”向“优化”转型的内在驱动力，包括能源效率提升、产品质量稳定性和操作成本降低的迫切需求。重点讨论了如何通过机理分析和系统辨识方法，建立高精度的数学模型，作为后续先进控制设计的基石。 第二章：过程系统辨识与模型结构选择 深入探讨了化工过程系统辨识的理论基础与工程实现。内容包括参数估计方法（如最小二乘法、最大似然估计），以及针对非线性系统的核方法辨识。重点比较了白盒模型（基于物理化学原理）与黑盒模型（数据驱动）的优缺点及其在不同工况下的适用性。详细分析了模型降阶、模型验证及不确定性分析在保证控制系统鲁棒性中的关键作用。 第三章：经典控制方法的局限性分析与改进 本章对工业界广泛应用的PID控制器进行了深入回顾，并着重分析了其在处理强耦合、非线性以及欠驱动系统时的固有缺陷。随后，引入了基于模型的经典先进控制方法，如基于模型的预测控制（MPC）的理论框架。详细推导了线性MPC的优化目标函数、约束处理机制以及滚动时域计算流程，并探讨了其在线优化求解器的选择和性能要求。 第二部分：先进控制与优化策略 第四章：多变量模型预测控制（MPC）的工程实施 本章是本书的技术核心之一，专注于MPC在大型化工装置中的实际应用。内容涵盖了如何将实际的化工约束（如阀门开度限制、温度安全上下限）准确地转化为优化问题中的不等式约束。详细讲解了MPC中状态估计器（如卡尔曼滤波器）的设计，以处理传感器噪声和模型误差。通过具体的塔分离和反应器温度控制案例，展示了MPC如何实现对多个控制目标的协调优化。 第五章：非线性控制理论及其在强非线性系统中的应用 针对化工过程中普遍存在的强非线性现象，本章系统介绍了反馈线性化、输入输出线性化、滑模控制（SMC）等经典非线性控制技术。特别强调了基于局部线性模型的先进技术，如局部加权回归（LWR）与局部模型网络（LMN）在应对参数随工况变化的系统时的有效性。对比了这些方法在稳定性和计算复杂度上的权衡。 第六章：基于人工智能的智能优化与决策支持 本章将视角转向数据驱动的智能技术。首先介绍了如何利用深度学习技术（如循环神经网络RNN和长短期记忆网络LSTM）对化工过程的动态特性进行高精度预测建模，以弥补传统机理模型的不足。重点阐述了强化学习（RL）在寻找全局最优操作策略方面的潜力，特别是DQN和Actor-Critic算法在复杂批次过程（如聚合反应）中的应用框架。讨论了如何构建一个能够实时提供操作指导的决策支持系统（DSS）。 第三部分：系统集成、安全与可持续发展 第七章：化工过程的安全互锁与故障诊断 过程安全是化工控制的生命线。本章详细阐述了安全仪表化系统（SIS）的设计原理，包括安全完整性等级（SIL）的确定和仪表的冗余配置。引入了基于模型的故障诊断技术，如残差生成与判别，以及利用机器学习方法对早期异常信号进行模式识别，实现对潜在故障的预警。 第八章：系统集成与实时优化（RTO） 阐述了先进控制系统（APC）与实时优化系统（RTO）的协同工作机制。RTO如何在更高的时间尺度上，根据经济目标函数和最新的市场价格、原料成本数据，计算出APC应遵循的优化目标和设定值。详细分析了在化工装置中实现APC/RTO集成的关键技术难点，包括数据接口、模型一致性维护和系统运行的可靠性保障。 第九章：绿色化工与能源效率优化 本章关注可持续发展目标下的过程控制。探讨了如何将能耗指标（如蒸汽消耗、电力消耗）纳入到MPC的优化目标函数中，实现节能减排的控制策略。重点研究了低碳排放过程（如CO2捕集与利用过程）的动态特性分析和控制设计，目标是设计出能够在满足产品质量的前提下，实现最低碳足迹的运行方案。 结论与展望 总结了当前化工过程控制领域的前沿进展，并展望了下一代自主运行（Autonomous Operation）系统的发展方向，强调了数字孪生技术在未来化工控制架构中的核心地位。 本书特色： 理论与实践紧密结合： 理论推导详尽，配有大量工业案例和仿真验证数据。 覆盖面广： 从经典的PID到最前沿的强化学习，构建了完整的知识体系。 强调工程落地： 重点解决模型建模、约束处理、实时求解器选择等工程实际问题。

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这本书的封面设计得相当有意思，那种深邃的蓝色调配上一些抽象的几何线条，让人一眼就能感受到它蕴含的专业性和深度。我拿起这本书的时候，首先被吸引的是它的引言部分。作者似乎非常擅长用一种娓娓道来的方式，将一个看似高深的学科背景，用一种非常平易近人的语言勾勒出来。比如，书中对传统测量方法局限性的描述，简直是太贴切了，就像是把我过去在实际操作中遇到的那些瓶颈，用文字精准地复现了一遍。接着，它开始深入到软测量的理论基础，那部分内容逻辑性极强，每一步的推导都让人感觉是那么水到渠成。我特别欣赏作者在阐述复杂数学模型时，总能及时穿插一些生动的比喻，这极大地降低了阅读门槛。我原本担心会陷入纯粹的公式堆砌，但这本书显然避免了这种陷阱，它更像是一位经验丰富的导师，在耐心地引导学生从宏观概念过渡到微观细节。总体来说，初读的体验是耳目一新，有一种被专业知识温柔拥抱的感觉，而非被冰冷的理论击退。

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这本书在内容深度上展现出了一种罕见的平衡感。它既有对底层数学原理的深入挖掘，又巧妙地融入了许多“软技能”层面的讨论，这在同类专业书籍中并不多见。我印象最深的是关于“模型可解释性”的那一章。在许多前沿技术讨论中，人们往往只关注模型预测的准确性，但这本书却着重探讨了为什么模型会做出这样的决策，以及如何向非技术人员解释这些决策的依据。这种从“工具性”到“说明性”的跨越，极大地提升了这本书的价值。它不仅仅是教你如何构建一个软测量系统，更是在培养你作为一名工程师的批判性思维和沟通能力。读完这部分，我感觉自己对整个系统设计思路有了一个更立体、更人性化的理解，不再仅仅局限于冰冷的输入输出关系。

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阅读这本书的过程，更像是一次对现代工业控制思维的全面升级。它没有那种过于宏大的叙事，而是聚焦于“如何解决实际问题”这一核心目标。书中多次提到的“在线自适应重标定”技术，其描述的方法论非常务实，直接针对了工业现场工况多变、传感器漂移的顽疾。我特别喜欢作者在讨论不同技术路线优劣时所持有的那种客观中立的态度，他从不盲目推崇最新技术，而是基于历史数据和工程约束来进行审慎评估。这使得全书的论述基调非常沉稳可靠，让人在学习新技术的同时，也时刻保持着对工程现实的敬畏。对于期望将理论知识快速转化为生产力的人来说，这本书提供的工具箱是极其丰富且经过实战检验的。

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这本书的行文风格，说实话，带着一种老派工程师的严谨和一丝不苟。它在论述每一个技术点时，都遵循着“先定义，后论证，再举例”的经典结构。我尤其关注了其中关于“模糊逻辑与神经网络融合”的章节，这部分的内容深度非常扎实。作者没有停留在简单地介绍两种算法的原理，而是花了大量的篇幅去讨论在实际工程环境中，如何权衡它们的计算效率与预测精度。书中引用的那些案例数据，虽然看起来是经过高度抽象和净化的，但其背后所反映出的那种对误差敏感度的把控，是极具实战价值的。翻阅过程中，我发现作者在处理历史文献引用方面也做得极为出色，每一项重要结论后面都能看到清晰的溯源，这让作为读者的我感到非常踏实，知道自己正在吸收的是经过时间检验的知识体系。对于那些追求技术细节的读者而言，这本书的“硬核”程度绝对是超乎预期的。

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这本书的排版和图表质量，可以说是达到了教科书级别的标准。这对于阅读技术密集型书籍的读者来说，是至关重要的体验。我注意到，在解释那些涉及多变量耦合的系统模型时，作者使用的流程图和示意图清晰到几乎不需要文字辅助就能理解其运作逻辑。例如，书中关于“多传感器数据冗余校验”的部分，那张层次分明的架构图，立刻让我明白了数据流动的全貌。而且，作者似乎很懂得读者的阅读习惯，关键的数学表达式或算法核心步骤，都会被特别加粗或者单独列出，方便我们随时查阅和对照笔记。相比于那些将大量文字塞满页面的书籍，这本书在留白和信息密度上把握得恰到好处，长时间阅读下来，眼睛的疲劳感也明显减轻了许多。这种对阅读体验的细致考量，体现了作者对知识传播的责任感。

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