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《职业技能鉴定培训教程·化工维修焊工(高级、技师)》依据《国家职业标准 焊工》中工作要求的内容，结合化工行业焊工的实际工作需要，分等级介绍了高级焊工和焊工技师必备的理论知识，同时按照标准中对操作技能的考核要求，介绍了焊条电弧焊、手工钨极氩弧焊、气焊、埋弧自动焊、二气化碳气体保护焊的焊接方法。
现代精细化工过程控制与优化技术 书籍简介 本书系统阐述了现代精细化工生产过程中涉及的先进过程控制理论、先进优化技术以及实际应用案例。面对日益严格的环保要求、对产品质量的更高追求以及能源效率的持续压力，传统的PID控制和简单的在线监测手段已难以满足现代化工生产的复杂需求。本书旨在为化工、化学工程、自动化控制等领域的工程师、研究人员和高等院校师生提供一本全面、深入且具有高度实践指导意义的专业参考书。 第一章：精细化工过程的复杂性与控制挑战 精细化工产品（如医药中间体、高性能聚合物、电子化学品等）的生产往往具有反应条件苛刻、多物料复杂、非线性强、时滞显著以及批次间差异性大等特点。本章首先对这些共性挑战进行梳理，分析了传统控制系统在处理这些复杂性时的局限性，并引出了对先进控制技术的需求。重点探讨了反应动力学建模的复杂性，特别是在高压、高温以及催化剂失活等非稳态情况下的动态特性分析。此外，还深入讨论了安全仪表系统（SIS）与过程控制系统（PCS）的集成与协调问题，强调了在保证安全的前提下实现过程优化控制的重要性。 第二章：先进过程控制（APC）理论基础与模型建立 本章是全书的技术核心之一，详细介绍了实现先进过程控制的关键——精确的过程模型。 系统辨识与模型结构选择： 阐述了从历史操作数据中提取系统动态特性的方法，包括ARX、ARMAX、OE等经典模型结构的选择标准。特别关注了在存在过程噪声和测量干扰下的参数估计技术，如最小二乘法（LS）及其改进算法。 非线性系统建模： 针对精细化工中普遍存在的强非线性现象，本书详细介绍了基于机理模型的偏微分方程（PDE）模型简化方法，以及数据驱动的非线性建模技术，如基于神经网络（NN）和高斯过程（GP）的模型构建流程。重点讲解了如何处理模型结构中的不确定性和简化过程中引入的误差。 MPC（模型预测控制）核心算法： 详细推导了线性模型预测控制（LMPC）的优化问题形式，包括状态空间模型到输入/输出模型的转换，以及如何在线求解二次规划（QP）问题以确定最优控制序列。随后，深入探讨了非线性模型预测控制（NMPC）的计算挑战，如拉格朗日乘子法的应用、求解器的选择（如IPOPT, SNOPT）以及实时计算效率的提升策略。 第三章：多变量耦合控制与解耦技术 精细化工装置中，控制变量和操纵变量之间存在显著的相互影响（耦合性），这使得单回路控制难以实现最优性能。 耦合度分析： 介绍了利用相对增益阵列（RGA）和奇异值分解（SVD）来量化和诊断系统耦合程度的实用方法。 过程解耦策略： 详细对比了基于逆矩阵的前馈解耦、动态矩阵控制（DMC）的内置解耦能力，以及先进的基于矩阵分解的解耦控制方法。对于强耦合系统，重点讨论了如何通过改变控制结构（如集中式与分布式控制的结合）来降低解耦的难度和误差。 约束处理： 鉴于精细化工对安全和质量的严格约束，本章深入探讨了软约束与硬约束的处理技巧。讨论了如何通过惩罚函数或直接在优化目标函数中加入约束项，实现对温度、压力、浓度、阀门开度等操作变量及被控变量的有效限制。 第四章：过程优化与实时经济调度 过程优化是实现节能降耗、提高收率的最终手段。本书将控制与优化紧密结合。 稳态优化（Setpoint Optimization）： 阐述了如何利用化工过程的机理模型（或高精度数据模型）构建大规模的非线性规划（NLP）问题，以确定在当前物料成本、能耗价格和产品需求下的最优操作点。讨论了求解大规模稀疏NLP问题的专业求解器及其预处理技术。 实时性能监测与诊断（RTPM）： 介绍了利用残差分析、主成分分析（PCA）等多元统计工具对控制性能进行连续、自动的评估。当系统性能偏离基线时，自动触发故障诊断程序，区分是传感器漂移、执行器卡涩还是模型失配导致的性能下降。 基于模型的预测性维护与寿命优化： 针对催化剂活性下降、换热器结垢等影响长期经济效益的关键因素，构建了考虑设备老化和寿命周期的优化模型，指导操作人员提前调整控制策略或安排维护周期，以最大化全生命周期效益。 第五章：批次过程控制（Batch Process Control）与柔性制造 精细化工中大量的精细化学品和医药产品采用批次方式生产。本章聚焦于批次过程的特点与先进控制方案。 批次过程的建模与表征： 介绍了不同于连续过程的批次过程建模方法，如“成形批次（Run-to-Run）”模型、变时间标度法（VTS）以及基于事件的建模。 批次轨迹跟踪控制： 核心在于如何使实际批次过程（在不同操作者、不同原料批次下）精确跟踪预先设定的最优轨迹。详细讲解了多重互联模型预测控制（MIPCs）在批次终点校正和路径调整中的应用，以及如何利用强化学习的思想来增强批次过程对外部扰动的鲁棒性。 柔性制造与快速切换： 针对多品种小批量生产需求，探讨了如何设计一套可重构的控制系统，实现不同产品配方间的快速、平稳切换，最小化切换时间内的副产物生成和物料浪费。 第六章：数据驱动与人工智能赋能 随着工业物联网（IIoT）和大数据技术的普及，本章探讨了如何利用海量工业数据优化化工过程。 深度学习在化工建模中的应用： 重点介绍长短期记忆网络（LSTM）和图神经网络（GNN）在处理时间序列数据和反应网络结构数据中的优势，用于构建高精度的、自适应的动态模型，尤其是在机理模型难以获取的复杂反应器中。 强化学习（RL）在复杂决策中的探索： 介绍了深度Q网络（DQN）和近端策略优化（PPO）算法在实现极端工况（如启动、停机、紧急停车）下的最优控制策略学习，以及在反应温度分布均匀性控制等难以用传统方法建模的任务中的潜力。 数字孪生（Digital Twin）在化工中的构建与应用： 阐述了如何集成实时仿真模型、历史数据和在线控制数据，构建一个高保真的数字孪生体，用于进行操作员培训、策略验证和“What-if”分析，大幅降低新控制策略部署的风险。 总结与展望 全书的最后一部分对未来精细化工过程控制的发展趋势进行了展望，包括更高层次的自主优化、集成化传感技术对过程知识的实时补充，以及跨系统的协同优化（如与供应链的集成）。本书强调，成功的先进控制实施不仅仅是算法的胜利，更是系统集成、数据质量管理和跨学科知识融合的成果。 适用对象： 化工过程工程师、自动化工程师、过程安全与优化专家、石油化工及制药行业的技术管理人员，以及相关专业的研究生和本科高年级学生。
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