Applications of Molecular Simulation in the Oil and Gas Industry pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:Tavitian, Bernard

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页数:295

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价格:$ 141.25

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isbn号码:9782710808589

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• 经典
• 物理学
• 物理
• 热力学
• 文献
• 化学、物理、数学
• Molecular Simulation
• Oil and Gas
• Reservoir Simulation
• Fluid Properties
• Phase Behavior
• Enhanced Oil Recovery
• Petroleum Engineering
• Computational Chemistry
• Energy
• Thermodynamics

分子模拟在石油与天然气领域的创新应用 本书深入探讨了分子模拟技术如何革新石油与天然气行业的探索、生产、炼制与可持续发展。 在当今能源需求持续增长的背景下，石油与天然气行业面临着前所未有的挑战与机遇。从深海钻探到非常规油气开发，从高效炼制到环境保护，每一个环节都对技术创新提出了严苛的要求。分子模拟，作为一门能够从原子和分子层面理解物质行为的强大工具，正以前所未有的深度和广度，为解决这些行业难题提供关键洞察和创新解决方案。 本书详细阐述了分子模拟在石油与天然气行业各个关键领域的实际应用，旨在为研究人员、工程师和决策者提供一个全面而深入的技术指南。我们将从分子模拟的基本原理出发，循序渐进地介绍其在复杂多相流体行为预测、材料科学与工程、以及环境监测与治理等方面的具体落地。 在勘探与生产方面， 分子模拟技术为理解储层岩石与流体（如原油、天然气、水）之间的相互作用提供了微观视角。通过模拟孔隙结构、矿物组成与流体组分在分子尺度上的复杂互动，我们可以更精确地预测储层的渗透率、毛管力以及含水饱和度，从而优化钻井策略，提高采收率。此外，在天然气水合物的形成与分解机制研究中，分子模拟能够揭示关键的成核过程和结构稳定性，为开发和利用这些潜在的清洁能源提供理论支持。对于页岩油气等非常规资源，模拟技术更是深入理解其多孔介质中的复杂流动机理，例如在纳米尺度孔隙中的扩散与吸附行为，为压裂液设计和增产措施的优化提供了宝贵的指导。 在炼制与加工领域， 分子模拟的应用尤为广泛。例如，在催化剂的设计与优化过程中，通过模拟催化剂表面活性位点与烃类分子的相互作用，可以精确预测反应活性和选择性，从而开发出更高效、更环保的催化剂，降低能耗，提高产品收率。模拟技术在流体催化裂化（FCC）、加氢裂化等关键炼油工艺中，能够帮助理解反应机理、优化反应条件，并预测副产物的生成。对于原油组分的分离与提纯，例如模拟蒸馏过程中的相平衡和传质行为，可以指导设计更有效的精馏塔和分离设备。此外，在沥青质沉淀和结焦等不利现象的机理研究中，分子模拟有助于识别诱发因素，并开发相应的抑制策略，保障生产的连续性和设备的安全运行。 在材料科学与工程方面， 分子模拟为新型材料的开发和现有材料性能的提升提供了强大的工具。例如，在腐蚀防护方面，模拟可以帮助理解腐蚀介质（如H2S、CO2、盐水）与金属表面之间的相互作用，研究腐蚀产物的形成过程，从而设计出更有效的缓蚀剂和防护涂层，延长设备的使用寿命。在聚合物与添加剂的相互作用研究中，例如模拟聚合物在原油中的分散或聚集行为，可以为提高原油输送效率或开发新型驱油剂提供设计思路。此外，对于用于储存和运输天然气的材料，如金属有机框架（MOFs）或多孔碳材料，分子模拟能够预测其气体吸附容量和选择性，从而设计出更高效的气体储存介质。 在环境监测与可持续发展方面， 分子模拟技术也发挥着越来越重要的作用。例如，在碳捕获与封存（CCS）技术的研究中，模拟可以帮助理解CO2在封存介质中的溶解、扩散和反应行为，评估封存的长期稳定性和安全性。在水处理与污染物去除方面，模拟可以帮助理解吸附剂与污染物分子之间的相互作用，优化吸附材料的设计，从而更有效地去除废水中的有机物、重金属离子等污染物。对于海上平台和生产设施的溢油应急响应，模拟可以帮助预测油污在海洋环境中的扩散轨迹和环境影响，为制定有效的清理方案提供科学依据。 本书的内容涵盖了从量子力学计算（如密度泛函理论DFT）到经典分子动力学（MD）和蒙特卡洛（MC）模拟等多种主流的分子模拟方法。通过丰富的案例研究，我们展示了这些方法如何被巧妙地应用于解决实际的工程问题。书中还讨论了与实验数据相结合的验证方法，强调了计算模拟与实验观测协同增效的重要性。 本书的编写团队由在该领域拥有深厚学术背景和丰富实践经验的专家组成，他们将各自在石油与天然气行业应用分子模拟的独特见解和前沿成果呈现在读者面前。我们力求以清晰易懂的语言，结合大量的图表和数据，让不同背景的读者都能领会分子模拟的精髓并将其应用于自身工作中。 总之，本书不仅是一本关于分子模拟技术在石油与天然气行业应用的学术专著，更是一本实用的操作指南和前瞻性的技术预测。我们相信，通过深入学习和掌握本书所介绍的先进模拟技术，行业内的从业者将能够更有效地应对未来的挑战，推动能源行业的绿色、高效和可持续发展。

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这本书的排版和图表质量，坦率地说，算不上是顶级的商业出版物水平。许多分子结构的示意图和势能曲线图显得有些粗糙，特别是那些需要清晰展示空间几何信息的3D渲染图，分辨率似乎不高，在我的大屏幕显示器上观看时，细节的区分度确实有些困难。更令人感到困惑的是，书中引用了大量的参考文献，但许多引文的格式并不统一，有时作者似乎在强调他们自己团队的研究成果，使得外部最新的、跨领域的研究引用显得不够平衡。这给人一种感觉，这本书更像是一份详尽的研究报告汇编，而不是一本经过严格编辑和统一风格的教材。虽然文字内容的专业性毋庸置疑，但作为一本工具书，阅读体验上的瑕疵是不可忽视的。我希望未来的版本能在图文的专业展示上投入更多资源，毕竟，分子模拟的研究高度依赖于直观的视觉辅助来理解复杂的微观结构和动态过程。

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从内容逻辑的角度来看，这本书最大的特色在于其严谨的“自洽性”——它试图用一套统一的分子模拟框架来解释油气行业中看似分散的各种现象。它将重点放在了“为什么”而不是“如何做”上。例如，在讨论粘度计算时，它不仅仅是给出了牛顿公式或非牛顿模型的应用场景，而是深入到剪切速率对分子间动量传递的影响机制。这种自上而下的叙事方式，使得读者必须具备较强的理论背景才能跟上节奏。对于初学者来说，这本书无疑会是一道难以逾越的高墙，因为其中省略了大量基础的计算化学背景知识，直接跳跃到了高阶的介观尺度建模。然而，对于那些已经掌握了基础MD/MC方法的资深工程师或博士生而言，它提供了一个极佳的视角来审视现有工业流程中的简化假设是否站得住脚。这本书成功地架起了一座桥梁，连接了纯粹的理论物理与实际的油气工程难题，但这座桥梁的通行证是深厚的理论功底。

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这本书的结构安排简直是反直觉地将最实用的应用案例放在了最后，这让习惯于“开门见山”的读者可能会感到有些不耐烦。我承认，在前三分之二的内容中，我几乎感觉自己置身于一堂高级理论物理研讨会，而不是一本面向工业应用的参考书。大量的篇幅被用来讨论时间尺度的限制和计算效率的优化。比如，如何设计高效的边界条件来模拟无限大油藏的边界效应，以及如何利用并行计算架构来加速分子动力学模拟，这些内容虽然专业，但与我日常工作中需要快速解决的渗流问题似乎有些脱节。不过，当我最终翻到关于“提高采收率（EOR）”的章节时，我才明白了作者的良苦用心。原来，书中详尽论述了各种微观相互作用模型，比如表面张力和润湿性如何影响驱替效率，这些都是宏观模型（如数值模拟器）中常常被简化或参数化的关键物理量。作者通过微观模拟的结果，为这些宏观参数提供了坚实的物理基础和可信的取值范围。可以说，这是一本“先练内功，后学招式”的书，一旦掌握了前面的理论，后面的应用推导就水到渠成了。

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我必须指出，这本书在案例展示的广度上，显得有些保守和侧重。它似乎对页岩气和致密油储层中的多相流体行为给予了极大的关注，几乎占据了应用章节的半壁江山。书中详细探讨了在纳米级孔隙中，流体分子由于强烈的表面吸附作用而表现出的“非正常”流动特性。通过详细对比不同排烃序列对孔隙内分子排列的影响，作者试图建立起从分子排列到宏观渗透率变化的直接联系。然而，对于诸如油砂开采或稠油加热开采中涉及的复杂界面现象，如乳化和破乳的分子机制，涉及的内容就显得相对简略了。我期待能看到更多关于如何利用分子模拟来指导新型表面活性剂设计，或者优化热力学流程的实例。目前的侧重点虽然在当前热门的非常规油气领域，但对于传统油气开采中的一些关键瓶颈，例如水-油界面行为的精确建模，本书提供的深度似乎还不够。这本书更像是一个深挖特定领域的研究指南，而非一个涵盖所有油气工程问题的工具箱。

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这本书的封面设计得相当朴实，没有太多花哨的图形，倒是很符合它专注学术研究的定位。我最初是冲着“分子模拟”这个关键词来的，因为我的研究方向正好涉及一些流体在复杂孔隙结构中的传输问题。然而，真正深入阅读后，我发现它对于基础理论的探讨远远超出了我原先的预期。作者似乎花了大量的篇幅来构建理论框架，从统计力学的基础公设出发，逐步推导出如何将这些理论应用于描述油藏中的多相流体行为。特别是关于自由能计算的部分，书中详细介绍了如何处理系统在微观尺度上的势能面，以及如何通过蒙特卡洛或分子动力学模拟来高效采样构象空间。对于如何准确地选择和参数化力场（Force Field）来模拟原油中的复杂组分，比如长链烷烃和芳香烃之间的相互作用，书里给出的案例分析非常详尽，几乎是手把手教你如何避开常见的数值不稳定性和物理不完备性。读完这部分，我感觉自己对“分子模拟”的理解从一个工具的使用，上升到了对其内在物理和数学原理的深刻洞察。这对于希望构建更精确、更具预测能力的油藏模型的研究者来说，无疑是一份厚重的理论基石。

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