具体描述
《石油化工流程模拟技术进展及应用》论述严谨，数据翔实，是一本具有技术性、实用性、工具性的科技著作。对流程模拟技术的推广应用将起到重要的参考和借鉴作用。《石油化工流程模拟技术进展及应用》的读者对象主要为从事流程模拟技术工程设计、科研开发与实际应用的技术人员、高等院校师生等。
流程模拟技术是近几十年来发展起来的一门综合学科。是过程系统工程中一门重要的技术，已经成为设计研究部门和生产部门强有力的辅助工具。《石油化工流程模拟技术进展及应用》共分六章，论述了流程模拟技术原理及发展脉络，重点介绍了流程模拟技术在石油化工行业工程设计、科研开发以及典型生产装置上的应用。全书涉及炼油、化工、聚合物以及以生物柴油为代表的清洁燃料等生产装置十余套，并附有“流程模拟技术专业术语中英文对照表”。
《炼化工艺优化与控制新策略》 内容简介： 本书聚焦于现代炼化企业在追求更高效率、更优产品质量和更可持续发展过程中所面临的挑战，深入探讨了一系列前沿的工艺优化与控制技术。全书共分为六个部分，旨在为炼化工程师、技术研发人员以及相关领域的学生提供一套系统性的理论框架和实用的技术指南。 第一部分：炼化过程的智能建模与分析 本部分着重介绍如何构建高精度、适应性强的炼化过程模型，为后续的优化与控制奠定坚实基础。内容涵盖： 数据驱动建模技术： 详细阐述了基于机器学习（如支持向量机、神经网络、集成学习）和统计建模（如偏最小二乘、主成分分析）的炼化过程机理与数据混合建模方法。重点分析了如何处理炼化过程中的非线性、多变量耦合以及数据噪声问题，并提供了模型验证与选择的实用策略。 多尺度与多相流模拟： 探讨了针对炼化过程中存在的复杂多相流现象（如气液固三相反应、催化剂床层流动）的模拟技术。介绍了不同尺度的建模方法，从微观的分子动力学模拟到宏观的计算流体动力学（CFD）应用，以及如何有效耦合不同尺度的模型以捕捉整体工艺行为。 机理-数据混合建模的集成方法： 深入研究如何将炼化过程的物理化学机理知识与实时生产数据相结合，构建更加鲁棒和具有预测能力的混合模型。重点介绍了模型结构辨识、参数估计以及在线更新的技术，以应对原料波动、催化剂失活等动态变化。 第二部分：先进过程控制（APC）策略的理论与实践 本部分深入剖析了炼化领域先进过程控制的最新发展，以及如何将其应用于复杂的单元操作。内容包括： 模型预测控制（MPC）的理论拓展： 重点介绍线性MPC、非线性MPC（NMPC）以及多速率MPC等不同形式的MPC在炼化过程中的应用。详细讲解了MPC的滚动优化原理、约束处理方法以及针对大滞后、强耦合系统的控制策略设计。 多变量统计过程控制（MSPC）： 阐述了如何利用统计方法监控炼化过程的运行状态，及时发现异常并进行预警。介绍了主成分分析（PCA）、独立成分分析（ICA）等在过程监控中的应用，以及如何结合控制图和故障诊断技术来提高过程的稳健性。 基于优化的实时优化（RTO）技术： 探讨了如何将经济性目标融入到过程控制中。详细介绍了如何构建经济模型、如何在线求解优化问题，以及如何将RTO的优化结果作为APC的设定值，实现经济效益的最大化。 强化学习在过程控制中的应用探索： 介绍了强化学习（RL）作为一种新兴的控制方法，在炼化过程中的潜力。重点讨论了RL在处理非线性、未知动力学以及适应性控制方面的优势，并提供了RL算法在炼化场景下的模型构建与训练框架。 第三部分：炼化装置的能效提升与绿色工艺设计 本部分关注炼化行业的可持续发展，从工艺设计和运行优化两个层面出发，探讨节能减排的策略。内容涉及： 集成热网络优化： 介绍了如何通过综合考虑所有换热器和热源/热汇，构建最优的热集成方案，最大化余热回收，降低外供蒸汽和冷却水的消耗。内容包括 Pinch 分析、传热网络设计与优化算法。 反应与分离耦合优化： 探讨了如何通过优化反应器设计和分离单元操作，减少能源消耗。例如，介绍了反应精馏、膜分离在炼化过程中的节能潜力，以及如何进行耦合设计以实现整体效益提升。 低碳炼化技术展望： 讨论了未来炼化技术在降低碳排放方面的方向，包括新型催化剂的应用、氢能炼化、二氧化碳捕集与利用（CCUS）等前沿技术在炼化过程中的可行性与挑战。 第四部分：炼化过程的故障诊断与安全监控 本部分强调过程安全的重要性，系统阐述了炼化装置故障的检测、诊断与预警方法。内容包括： 基于模型的故障诊断： 介绍了如何利用过程模型（包括机理模型、数据模型）来检测偏差，并结合故障模型进行故障定位与隔离。重点讲解了残差分析、故障树分析（FTA）等传统方法在现代炼化过程中的应用。 基于数据分析的故障诊断： 深入研究如何利用大数据和机器学习技术，从海量的传感器数据中挖掘故障特征。介绍了聚类分析、分类算法、异常检测算法等在故障早期预警中的应用。 风险评估与安全仪表系统（SIS）： 探讨了炼化过程的风险评估方法，以及如何设计与配置安全仪表系统（SIS）来应对潜在的危险工况，确保操作安全。 第五部分：炼化产品质量的精确控制与优化 本部分聚焦于如何利用先进技术实现对炼化产品质量的精细化控制，满足日益严格的市场需求。内容包括： 在线产品质量监测技术： 介绍了各种先进的在线分析仪器（如光谱分析、色谱分析）及其在炼化产品质量控制中的应用。 基于模型的质量控制策略： 讲解了如何构建产品质量与工艺参数之间的模型，并将其应用于过程控制，实现对产品性质（如辛烷值、硫含量、闪点）的精准控制。 多目标质量优化： 探讨了如何在保证产品符合规格的前提下，通过优化工艺参数来提高产品收率、降低生产成本。 第六部分：炼化智能工厂的建设与未来展望 本部分着眼于炼化行业向智能化、数字化转型的方向，探讨了智能工厂的建设要素和未来发展趋势。内容包括： 工业物联网（IIoT）在炼化中的应用： 介绍了 IIoT 如何连接设备、收集数据，为过程监控、优化和预测性维护提供支持。 大数据分析与人工智能（AI）在炼化全生命周期的应用： 展望了 AI 和大数据技术在从设计、运行、维护到决策支持等各个环节的潜在价值，包括设备预测性维护、智能排产、供应链优化等。 数字孪生（Digital Twin）技术在炼化装置中的应用： 详细阐述了数字孪生技术如何创建炼化装置的虚拟副本，实现实时监控、模拟预测、运行优化和故障诊断，助力炼化企业的数字化转型。 本书力求理论与实践相结合，通过大量的案例分析和图表展示，帮助读者深入理解炼化工艺优化与控制的复杂性，掌握前沿技术，并在实际工作中加以应用，最终实现炼化企业的高效、安全、绿色发展。
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