化工数学模型方法 pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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☆☆☆☆☆

出版者:高等教育

作者:毛在砂

出品人:

页数:253

译者:

出版时间:2008-2

价格:30.60元

装帧:

isbn号码:9787040231960

丛书系列:中国科学院研究生院教材

图书标签:

化工数学类
应用数学
化学
化工数学模型
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具体描述

《中国科学院研究生院教材•化工数学模型方法》介绍化学工程中常用的数学模型和建模方法，结合化学工程中典型问题，讲述化工单元过程分析、建立数学模型、模型求解等主要步骤所涉及的概念、原则和方法，侧重点是物理、化学模型到数学模型的建模过程。

《化工数学模型方法》本书旨在为化工领域的研究人员、工程师及相关专业学生提供一套系统、深入的数学模型构建与应用指南。全书紧密围绕“建模”这一核心概念，从基础理论出发，逐步深入到复杂的工程问题求解，旨在培养读者独立分析问题、抽象化、建立数学模型并进行求解的能力。核心内容概述：第一部分：建模基础与原理绪论：介绍化工数学建模的意义、发展历程、基本步骤以及建模的原则。重点阐述建模的必要性、科学性与工程实用性之间的平衡。建模基本概念：详细讲解模型、变量、参数、约束条件、目标函数等基本术语的定义与内涵。区分描述性模型、预测性模型、优化模型等不同类型。质量、能量与动量守恒定律：这是化工过程建模的基石。本书将详细推导和阐述如何在不同尺度和系统下应用这些守恒定律。质量守恒：涵盖组分守恒、总质量守恒，并探讨反应过程中的化学计量关系。能量守恒：重点讲解热力学第一定律的应用，包括显热、潜热的计算，相变焓，以及考虑能量输入的反应过程。动量守恒：介绍牛顿第二定律在流体流动中的应用，推导纳维-斯托克斯方程等基本方程，并探讨其简化形式（如伯努利方程）的适用范围。物性与相平衡：详细介绍化工过程中至关重要的物性参数（如密度、粘度、热导率、扩散系数等）的获取、关联式及其在模型中的应用。重点讲解气液、液液、固液等多相平衡的数学描述，如拉乌尔定律、亨利定律、活度系数模型（Wilson, NRTL, UNIQUAC）以及状态方程（Virial, Peng-Robinson, Soave-Redlich-Kwong）等。第二部分：常用模型构建方法集中参数模型（集总模型）：讲解如何将连续过程简化为若干个点来描述，适用于反应器、储罐、传热器等。重点介绍常微分方程（ODE）的建立与求解。分布参数模型（偏微分方程模型）：针对具有空间分布特性的过程，如管式反应器、填料塔、管道流动等，讲解偏微分方程（PDE）的建立。稳态模型与动态模型：稳态模型：描述系统在恒定条件下达到平衡状态时的行为，通常由代数方程（AE）和常微分方程（ODE）组成。动态模型：描述系统随时间变化的瞬态行为，以常微分方程（ODE）和偏微分方程（PDE）为主，是理解过程启动、停车、扰动响应以及控制策略设计的基础。经验模型与半经验模型：介绍在缺乏足够机理信息时，如何通过实验数据拟合得到模型，并探讨其局限性。机理模型（第一性原理模型）：强调基于物理化学原理建立模型的重要性，尽管其构建过程可能更为复杂，但具有更强的普适性和预测能力。第三部分：模型求解与验证数学方程求解方法：解析解法：适用于简单方程，介绍其原理与局限性。数值解法：重点讲解各类数值方法的原理与应用：常微分方程（ODE）求解：欧拉法、龙格-库塔法、Adams-Bashforth法等。代数方程组（AE）求解：牛顿-拉夫逊法、迭代法等。偏微分方程（PDE）求解：有限差分法（FDM）、有限元法（FEM）、有限体积法（FVM）等。模型求解软件与工具：介绍常用的工程软件，如MATLAB/Simulink, Aspen Plus, COMSOL Multiphysics, gPROMS等，及其在模型建立、求解和可视化中的应用。模型验证与辨识：模型验证：介绍如何通过实验数据或文献数据来评估模型的准确性和可靠性。模型辨识：探讨如何利用实验数据来估计模型参数，提高模型精度。不确定性分析与灵敏度分析：讲解如何评估模型输入参数的不确定性对模型输出结果的影响，以及识别模型中哪些参数对结果最为敏感。第四部分：化工过程应用实例本书将通过大量的典型化工过程案例，将上述理论与方法付诸实践，包括但不限于：化学反应器建模：间歇反应器、连续搅拌釜反应器（CSTR）、管式反应器（PFR）的稳态与动态模型。传质过程建模：吸收塔、精馏塔、萃取器的多组分、多相平衡模型。传热过程建模：列管式换热器、套管式换热器、翅片管换热器的温度分布模型。流体输送与混合：管道流动阻力计算、泵/压缩机性能模型、混合器模型。过程控制建模：动态过程模型在反馈控制、前馈控制策略设计中的应用。分离过程建模：膜分离、结晶等过程的数学模型。本书特色：理论与实践并重：既有扎实的理论基础，又紧密结合化工生产实际。由浅入深：从基础概念逐步引导读者掌握复杂的建模技术。案例丰富：涵盖众多典型化工单元操作与过程，帮助读者理解模型在不同场景下的应用。强调计算方法：详细介绍各类求解算法，并推荐实用软件工具。培养建模思维：旨在提升读者的抽象思维能力、逻辑分析能力和解决工程实际问题的能力。通过学习本书，读者将能够系统掌握化工数学建模的基本原理、常用方法和求解技术，从而能够有效地分析、模拟、优化和控制各类化工过程，为化工领域的科技创新与工程实践提供有力的支撑。

作者简介

目录信息

第1章数学模型引论 1.1 什么是数学模型 1.1.1 物质模型（形象模型） 1.1.2 理想模型（抽象模型） 1.2 数学模型的类型 1.3 数学建模的原则和方法 1.4 几点体会参考文献第2章数学模型的物理化学基础 2.1 化工过程的速率 2.1.1 传递过程速率 2.1.2 化学反应计量学 2.1.3 化学反应动力学 2.2 物理化学规律的量纲齐次性 2.2.1 基本量纲和导出量纲 2.2.2 π定理 2.3 物料平衡 2.3.1 总物料衡算 2.3.2 组分质量平衡 2.4 动量守恒 2.4.1 动量守恒的积分形式 2.4.2 动量守恒的微分形式 2.4.3 应力本构关系 2.4.4 不可压缩流体的Navier-stokes方程 2.5 能量平衡 2.6 相平衡参考文献第3章经验模型 3.1 量纲分析法建模 3.1.1 量纲齐次原则和π定理 3.1.2 因次分析方法一 3.1.3 因次分析方法二 3.1.4 因次分析方法三 3.1.5 方程分析法 3.2 线性和非线性回归 3.2.1 一般的回归方程 3.2.2 线性回归 3.2.3 非线性回归 3.2.4 主成分分析 3.3 神经网络模型 3.3.1 神经网络模型的结构 3.3.2 神经网络模型的运行 3.3.3 神经网络模型应用实例参考文献第4章集中参数模型 4.1 单级模型 4.2 多级模型 4.3 平衡级模型 4.4 多级平衡级模型 4.5 级效率 4.5.1 级效率的定义 4.5.2 级效率的使用 4.6 非平衡级模型 4.7 动态集中参数模型 4.8 数值解法 4.8.1 解非线性代数方程 4.8.2 解非线性代数方程组 4.8.3 解常微分方程组参考文献第5章分布参数模型 5.1 微元衡算建模 5.2 机理方程简化建模 5.3 解析解 5.3.1 一阶常微分方程 5.3.2 二阶常微分方程 5.3.3 偏微分方程 5.3.4 相似解5.4 数值解 5.4.1 常微分方程初值问题 5.4.2 常微分方程边值问题 5.4.3 一阶偏微分方程参考文献第6章随机数学模型 6.1 随机过程 6.2 Markov过程 6.3 时间序列模型 6.3.1 时间序列的基本概念 6.3.2 时间序列模型的拟合参考文献第7章数学模型化的方法 7.1 多态体系的极值判据 7.1.1 稳定性的一般判据 7.1.2 静态体系的极值判据 7.1.3 流动体系的极值判据 7.2 简单模型的机理修正 7.3 相似和类比参考文献习题符号表附录：矩阵的行初等变换
· · · · · · (收起)

读后感

评分☆☆☆☆☆

用户评价

评分☆☆☆☆☆

我对这本书的期望是它能提供一套真正能指导我进行新材料合成路线优化的数学工具箱。作为一名致力于新型催化剂研发的研究员，我深知过程参数的微小变动如何剧烈影响产物的选择性和收率。因此，我期待书中能详尽介绍如何构建多尺度模型，如何将分子动力学模拟的结果有效地桥接到宏观反应工程模型中去。更重要的是，我希望能找到关于不确定性量化（Uncertainty Quantification, UQ）的章节，因为实验数据总是有噪声的，一个鲁棒的模型必须能清晰地界定其预测的可靠区间。读完之后，我发现书中更多篇幅聚焦于经典状态空间模型和传递函数，虽然这些是基础，但在处理复杂的化学反应网络时，这些工具显得力不从心，无法捕捉到机理层面更深层次的相互作用。感觉上，这本书停在了“描述系统”的层面，而未能有力地迈向“预测和指导”的层面，这对于追求创新突破的研发工作来说，无疑是一种遗憾。

评分☆☆☆☆☆

作为一名关注工业数据驱动模型（Data-Driven Modeling）的专业人士，我希望这本书能在我对传统机理模型的局限性感到束手无策时，提供一条通往人工智能在化工领域应用的桥梁。我期待看到如何融合物理信息神经网络（PINNs）或其他深度学习架构来增强或替代部分复杂的物理方程模块，尤其是在我们难以准确建模的流体力学边界层或复杂催化剂孔道结构时。这本书的名称暗示了其广阔的数学视野，但我发现其内容明显偏向于传统的常微分方程和拉普拉斯变换等经典工具，对于近些年爆炸式增长的机器学习和高维统计推断在化工优化中的应用探讨甚少，或者仅仅是一笔带过。这使得这本书在面对当前工业界对“智能化”和“数字化转型”的迫切需求时，显得有些滞后。它仿佛是为上个世纪八十年代的化工工程师量身定制的，缺少对当下计算范式的回应。

评分☆☆☆☆☆

这本书的标题吸引了我很久，因为它承诺了一套解决复杂化工系统难题的“秘籍”。我抱有很大的期待，希望它能深入剖析那些在实际工程中令人头疼的非线性、多变量控制问题，并提供一套严谨的数学框架去理解和优化反应器设计、分离过程等核心环节。然而，当我翻阅内容时，发现它似乎更侧重于基础理论的构建，对于那些急需在生产线上解决实际问题的工程师来说，可能显得有些抽象和遥远。我特别想看到一些关于先进过程控制（APC）的实战案例，比如模型预测控制（MPC）在大型石化装置中的具体应用细节，如何处理模型不确定性和约束优化，这些才是检验“方法”是否真正“管用”的关键。可惜，这方面的深度似乎有所欠缺，更多的是对经典传热学或流体力学方程的重新阐述，这在我看来，更像是本科教材的延伸，而非面向前沿应用的研究性专著。期望中的那些能直接套用的高级优化算法实现细节，也未能如愿以偿地呈现。

评分☆☆☆☆☆

这本书的排版和语言风格相当古朴，有一种老派教科书的严谨感，这对于初学者来说可能是一个门槛，但对于有一定基础的人来说，或许能从中找到某种踏实的学术氛围。我个人关注的重点在于如何利用数值计算方法求解那些高维偏微分方程组，尤其是在涉及相变和界面现象时，如何选择合适的有限元或有限差分格式来保证稳定性和精度。书中确实提到了数值方法，但对每种方法的适用性分析和收敛性讨论相对简略，更像是一种知识点的罗列，而非深入的原理剖析。举个例子，当涉及到颗粒床反应器中热点效应的模拟时，标准的数值解法往往会遭遇网格畸变和计算效率低下的问题，我期待书中能提供一些针对化工特定难题的“窍门”或改进算法，比如自适应网格加密技术在反应器模拟中的具体实现，但这些关键的、具有实践指导意义的内容，似乎被精简掉了，留下的多是理论公式的推导过程，这些过程在其他经典参考书上也能找到类似的阐述。

评分☆☆☆☆☆

我购买这本书是希望深入理解如何构建能够反映化工过程动态特性的时变模型，特别是对于那些具有显著延迟和时间常数差异的复杂系统，如何通过系统辨识技术获取可靠的参数。我关注辨识算法的鲁棒性，比如如何处理测量噪声和过程扰动对参数估计的影响，以及如何从辨识结果出发，构建出既能解释机理又便于控制设计的简化模型。书中确实涉及了系统辨识的基础框架，但对于如何处理大规模、高频采样的工业过程数据，以及如何进行模型的可识别性分析（Identifiability Analysis），这些实践中至关重要的步骤，介绍得相当笼统。我希望能看到更详尽的案例研究，比如某个具体蒸馏塔的动态建模过程，从数据采集、模型选择、参数估计到最终的性能验证的全流程演示，而不是仅仅停留在理论公式的展示，这让这本书更像是一部理论手册，而非一本实战指南。

评分☆☆☆☆☆