纸浆性质软测量原理与技术 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:刘焕彬

出品人:

页数:317

译者:

出版时间:2009-1

价格:55.00元

装帧:

isbn号码:9787501966295

丛书系列:

图书标签:

• 造纸
• 纸浆
• 软测量
• 过程控制
• 工业分析
• 化学工程
• 数据分析
• 传感器
• 在线监测
• 质量控制

《纸浆性质软测量原理与技术》这本书，顾名思义，深入探讨了在纸浆生产过程中，如何利用软测量技术来实时、准确地估测和控制纸浆的关键性质。这本书的价值在于，它将理论与实践紧密结合，为纸浆工业提供了一套切实可行的解决方案，以应对传统检测手段的不足。 核心内容与技术洞察： 这本书的基石在于“软测量”这一概念。在纸浆生产这样复杂且连续的工业流程中，许多关键性质，例如纤维素含量、化学品残留、黑液浓度、纤维细度、滤水比、白度等等，往往难以通过传统的实验室分析方法进行实时、在线的测量。这些物理化学性质的测量往往耗时、成本高昂，甚至会影响生产的连续性。 软测量技术应运而生，它通过建立数学模型，利用易于在线采集的间接测量变量（如温度、压力、流量、pH值、电导率、光谱数据等）来预测和估算那些难以直接测量的目标变量。这本书详细阐述了构建这些软测量模型的原理和技术。 从基础到进阶的理论构建： 第一部分：纸浆性质的深入理解与在线测量的挑战。 在正式介绍软测量技术之前，本书首先会详细剖析纸浆的形成过程，并系统梳理纸浆生产中需要重点关注的各项物理化学性质。这包括但不限于： 纤维特性： 纤维长度、纤维宽度、纤维形态、纤维表面特性等，这些都直接影响纸张的强度、成形性和光学性能。 化学成分： 木质素含量、半纤维素含量、提取物含量、无机填料含量等，它们影响纸浆的白度、不透明度和化学稳定性。 流变特性： 纸浆的黏度、触变性、剪切稀化行为等，这对于管道输送、泵送和纸机上的成形至关重要。 其他关键指标： 如滤水速度（影响脱水效率）、灰分含量（与填料和化学品残留有关）、pH值（影响化学反应和设备腐蚀）等。 在线测量的挑战： 详细分析为什么直接在线测量这些性质存在困难，例如样品采集的代表性问题、分析仪器的复杂性、反应时间的延迟、腐蚀性介质的影响以及成本效益等。 第二部分：软测量模型构建的数学与统计基础。 这一部分将为读者提供构建软测量模型所需的理论工具。 多元统计分析： 详细介绍主成分分析（PCA）、偏最小二乘（PLS）等降维和建模技术。这些技术在处理高维、多变量的纸浆生产数据时尤为有效，能够捕捉变量之间的复杂关系。 回归分析： 包括线性回归、非线性回归以及各种多项式回归方法，用于建立直接的输入-输出关系。 神经网络（Neural Networks）： 深入讲解前馈神经网络、循环神经网络（RNN）等在处理非线性、动态系统中的应用。读者将了解到如何通过反向传播算法训练网络，以逼近复杂的映射关系。 模糊逻辑与支持向量机（SVM）： 探讨这些非参数建模技术在处理不确定性、非线性问题上的优势。 时间序列分析： 介绍ARIMA、状态空间模型等，用于理解和预测纸浆性质随时间的变化规律。 第三部分：不同类型软测量模型的具体实现与案例分析。 这一部分是将理论付诸实践的关键。 基于物理化学原理的模型： 探讨如何利用纸浆的传热、传质、反应动力学等基本原理，建立机理模型。例如，基于黑液吸收率建立蒸发浓度的模型。 基于数据驱动的模型： 重点介绍如何利用统计和机器学习方法，从历史生产数据中学习模型。这包括： 模型选择与特征工程： 如何根据具体需求选择合适的模型，以及如何从原始数据中提取有用的特征变量。 模型训练与优化： 详细讲解模型训练的步骤，包括数据预处理（去噪、标准化）、参数调整、交叉验证等。 模型验证与评估： 介绍如何使用各种指标（如均方根误差RMSE、决定系数R²、平均绝对误差MAE等）来评估模型的性能。 混合模型（Hybrid Models）： 讨论如何结合机理模型和数据驱动模型的优势，构建更鲁棒、更准确的软测量模型。 案例研究： 书中将穿插大量的纸浆生产中的实际应用案例，例如： 利用光谱数据（如近红外NIR、拉曼光谱）预测纸浆的纤维素含量、木质素含量或化学品用量。 基于反应釜的温度、压力、进料流量等参数，实时估算纸浆的反应转化率或固形物浓度。 利用流量、密度、pH值等参数，预测纸浆的滤水速度或白度。 探讨在线白度、细度等指标的软测量实现。 第四部分：软测量系统的工程实现与维护。 理论模型构建完成后，如何将其集成到实际生产系统中是关键。 在线数据采集系统（SCADA/DCS）： 介绍如何有效地从现场传感器获取数据。 实时数据处理与预处理： 强调实时数据清洗、异常值检测和数据同步的重要性。 模型部署与集成： 讲解如何将训练好的模型嵌入到过程控制系统（PCS）或单独的软测量应用软件中。 模型更新与再训练： 讨论在生产过程中，纸浆性质和过程条件可能发生变化，需要对模型进行周期性更新和再训练，以保持其精度。 系统故障诊断与维护： 介绍如何识别和解决软测量系统可能出现的问题。 本书的价值与读者受益： 通过阅读《纸浆性质软测量原理与技术》，读者将能够： 深刻理解纸浆生产过程中的关键性质及其测量挑战。 掌握构建纸浆性质软测量模型的各种先进技术和方法。 学会如何选择、开发、验证和部署适合自身生产需求的软测量模型。 提升纸浆生产过程的自动化水平和控制精度。 实现对纸浆质量的实时监控和预测，从而优化生产参数，提高产品质量的稳定性。 有效降低生产成本，减少对昂贵、耗时的实验室分析的依赖。 增强过程的可操作性，为智能化工厂的建设奠定基础。 总而言之，这本书是一份关于如何利用现代信息技术和建模方法，来精细化管理和控制纸浆生产过程的实用指南，对于纸浆行业的工程师、研究人员和技术决策者而言，都具有极高的参考价值。

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这本书带给我最深刻的感受是其对“不确定性”处理的严谨态度。在许多入门级的资料中，软测量模型往往被描述成一个黑箱，只要输入数据，输出结果就是确定的。然而，这本书花费了大量篇幅来讨论测量误差的传播、模型结构误差的量化，以及如何通过贝叶斯方法来表达预测结果的置信区间。这种对科学严谨性的坚持，是这本书区别于市面上许多“速成”读物的关键所在。它教会了我如何科学地评估一个软测量的可靠性，而不是盲目相信屏幕上的数字。唯一的不足可能在于，对于跨学科合作中常见的知识鸿沟问题，探讨得不够充分。例如，当化学工程师和信息技术专家需要共同开发一个软测量系统时，如何有效沟通模型假设和数据限制，这方面的“软技能”和方法论在书中几乎没有提及。总而言之，这是一本教你如何“做正确计算”的书，但少了一点关于如何“与人有效协作”的启示。

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这本书的文字功底相当了得，读起来有一种沉静的学术氛围，仿佛作者是一位经验丰富、知识渊博的导师在为你娓娓道来。我特别欣赏作者在讲解数学模型时所展现出的耐心和清晰度，很多原本令我望而却步的偏微分方程，经过作者的拆解和图示说明，变得清晰可见。例如，在介绍卡尔曼滤波在状态估计中的应用时，作者不仅给出了标准的公式推导，还细致地解释了各个参数选择背后的物理意义，这一点对于我这种偏向应用研究的人来说，简直是醍醐灌顶。然而，我有一个小小的遗憾，就是对于新兴的深度学习在软测量领域的探索着墨不多，虽然我知道传统统计模型依然是主流，但毕竟时代在进步，如果能增加一章关于如何将卷积神经网络或循环神经网络融入到时间序列预测模型中，可能会让这本书更具前瞻性，显得更加完整。这本书更像是对经典理论体系的一次全面梳理和校订，稳健有余，创新探索的火花稍显微弱。

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这本书的装帧设计倒是挺有意思的，封面那种磨砂质感，拿在手里感觉挺踏实的。我一开始是冲着这个领域的一些前沿应用去的，希望能看到一些关于如何利用机器学习处理非线性系统的新方法。翻开后，发现它对基础理论的阐述非常扎实，特别是对过程控制中模型构建的逻辑梳理，确实很有条理。比如，关于如何在高维数据空间中进行特征选择，作者用了不少篇幅来解释各种统计学指标的局限性，这一点对于理解复杂工业过程的本质很有帮助。不过，我个人感觉在案例分析的深度上略显不足，很多理论的推导完成后，直接跳到了结论，如果能多几个结合实际生产线变化的动态仿真案例，可能会让读者对“软测量”这个概念的实际落地更有把握。整体来说，它更像是一本面向研究人员的工具书，而不是给现场工程师的快速参考手册，但对于打牢基础理论框架，绝对是份好资料。我对其中关于数据预处理环节如何应对传感器漂移的部分印象深刻，那部分的叙述非常细致，值得反复研读。

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说实话，这本书的定价让我犹豫了一下，但当真正开始阅读后，我觉得物有所值，尤其是对于需要深入理解过程控制理论的专业人士而言。作者在阐述“系统辨识”这一核心概念时，采用了多角度的剖析方法，从经典的最小二乘法到更复杂的正则化方法，循序渐进，逻辑链条非常完整。我尤其关注了关于模型泛化能力如何量化评估的那一章，书中提到的交叉验证策略和留一法在实际工业数据中的应用限制，提供了非常宝贵的实践经验，避免了理论模型在真实世界中“水土不服”的问题。不过，我感觉在软件实现和工具链推荐方面略显保守，书中提到的例子多是基于传统的工程软件平台进行说明，对于目前日益流行的Python数据科学生态系统（如Pandas, Scikit-learn等）的结合和优化方案着墨甚少，这对于习惯使用开源工具进行快速原型开发的年轻一代工程师来说，可能需要自己去搭建桥梁。这是一本扎实的教科书，但若能拥抱更现代的工具链，体验感会更佳。

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这本书的结构布局非常紧凑，几乎没有一句废话，直奔主题。它的优势在于对不同类型工业过程（例如，反应器、精馏塔等）的共性与差异性在建模上进行了明确的区分。我发现作者在处理“非线性”问题时，非常强调“分段线性化”的实用性，并用大量的工程实例说明了这种近似方法在计算效率和精度之间的平衡点。这对于那些对实时计算能力有严格要求的场景来说，是极其重要的指导。但如果让我提一个改进意见，那就是在探讨“模型可解释性”方面可以做得更深入一些。在许多关键流程中，我们不仅需要知道预测值是多少，更要知道为什么会得出这个结果，以进行故障诊断和工艺优化。这本书更多地聚焦于如何提高预测精度，而对于如何将复杂的软测量模型“翻译”成操作人员能够理解的机理描述，探讨得不够透彻，这方面的内容如果能加强，这本书的价值会再次提升一个档次。

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