Process Modelling and Model Analysis, Volume 4 (Process Systems Engineering) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Academic Press

作者:Ian T. Cameron

出品人:

页数:543

译者:

出版时间:2001-06-12

价格:USD 143.00

装帧:Hardcover

isbn号码:9780121569310

丛书系列:

图书标签:

• 专业书籍类
• CBE
• Process Modelling
• Model Analysis
• Process Systems Engineering
• Chemical Engineering
• Process Control
• Simulation
• Optimization
• Systems Engineering
• Industrial Engineering
• Mathematical Modeling

好的，这是一本聚焦于化工过程建模与分析的权威著作的详细简介，旨在全面阐述其内容深度与广度，同时避免提及您提供的特定书目名称。 --- 过程系统工程前沿：深度建模与系统优化 一部面向工业实践与前沿研究的综合性专著 本书深入探讨了现代化工、能源及生物过程领域中，从基础理论到复杂系统实现的关键技术——过程建模与模型分析。在当今追求更高效率、更低能耗和更强安全性的工业环境下，精确的过程描述和深入的性能洞察已成为核心竞争力。本书正是为满足这一需求而精心编纂的，它不仅涵盖了传统稳态与动态建模的基石，更侧重于如何利用先进的分析工具，将模型转化为实际的决策支持系统。 全书结构严谨，内容涵盖了从微观反应动力学到宏观工厂级集成的多个尺度，旨在为过程工程师、研究人员以及系统设计师提供一套完整、可操作的方法论框架。 第一部分：过程建模的理论基石与实践构建 本部分着重于建立可靠过程模型的各个方面，强调模型的准确性、适用性与可维护性。 第一章：过程系统描述与建模范式 本章首先界定了过程系统的基本要素——单元操作、物流流和控制回路。随后，详细对比了不同建模范式的优缺点：集总参数模型（Lumped Parameter Models）如何简化复杂系统，以及分布参数模型（Distributed Parameter Models）在描述空间变化时的必要性。重点阐述了基于第一性原理（First Principles）的建模哲学，包括质量守恒、能量守恒和动量守恒在不同系统中的具体数学表达。此外，也引入了系统科学中的拓扑学思想，用于描述过程网络的互联关系。 第二章：稳态过程建模与求解技术 稳态模型是过程设计与优化（如设备尺寸确定和流程图设计）的基础。本章深入探讨了非线性代数方程组（NAE）的构建、简化策略以及高效的数值求解方法。内容包括牛顿法及其变体的收敛性分析，处理大规模稀疏方程组的有效途径，以及如何利用松弛技术处理奇异性问题。特别关注了涉及相平衡和反应平衡的复杂化学过程模型的构建，如Peng-Robinson或NRTL方程在稳态求解中的应用。 第三章：动态过程建模与仿真环境 动态模型对于过程控制、操作员培训和事故分析至关重要。本章详述了常微分方程（ODE）和偏微分方程（PDE）的建立过程。内容涵盖了气液分离塔、固定床反应器和换热器等典型设备的动态模型推导。本章的关键在于处理模型中的代数约束（Algebraic Constraints），即如何将代数方程与微分方程组有效耦合，形成一套完整的微分-代数方程组（DAE）。此外，本章还探讨了使用面向对象的建模语言和环境，以提高复杂系统动态仿真的效率和模块化水平。 第四章：数据驱动与混合建模方法 认识到纯物理模型在面对高度复杂或机理不清的系统时的局限性，本章转向了数据驱动建模（Data-Driven Modeling）的强大工具。详细介绍了系统辨识（System Identification）在过程工业中的应用，包括ARX、ARMAX 等线性模型的建立。更重要的是，本章重点阐述了混合建模（Hybrid Modeling）的必要性：如何将已知的物理定律嵌入到机器学习框架中（Physics-Informed Neural Networks, PINNs 的前身概念），或者如何利用实验数据校准和修正纯机理模型中的不确定参数，以达到更高的预测精度。 第二部分：模型分析、验证与系统优化 拥有一个模型是第一步，如何从中提取有价值的信息并将其转化为优化的操作策略，是本部分的核心内容。 第五章：模型分析与不确定性量化 一个模型的价值取决于其对实际工况变化的敏感性。本章系统介绍了灵敏度分析（Sensitivity Analysis）的方法，用以识别模型中最关键的输入参数。随后，深入讨论了模型的结构分析，包括如何识别模型的零动态（Zero Dynamics）和时间尺度差异，这对后续的降阶模型（Model Reduction）至关重要。不确定性是工程中的常态，本章详细介绍了蒙特卡洛模拟和概率加权方法，用以量化输入不确定性如何影响模型输出的可靠区间，从而评估模型的鲁棒性。 第六章：过程模型的降阶与简化 在实时优化和高级控制应用中，高阶模型往往计算成本过高。本章聚焦于模型简化技术。内容包括模态分析（Modal Analysis）在识别主导动态行为中的应用，平衡截断法（Balanced Truncation）在LTI系统中的精确应用，以及非线性系统中的平衡点展开法。目标是建立一个计算效率高、同时保留足够关键动态特性的简化模型。 第七章：过程优化——稳态与动态 优化是实现经济效益最大化的核心工具。本章首先覆盖了稳态过程优化，包括线性规划（LP）、非线性规划（NLP）的求解器选择与应用，特别是如何将优化问题嵌入到流程模拟器中。接着，深入探讨了动态优化（Optimal Control）的理论基础，包括变分法、庞特里亚金最大值原理（Pontryagin’s Maximum Principle）的应用。重点讲解了实时优化（Real-Time Optimization, RTO）的架构设计，以及如何利用模型的预测能力应对约束的实时变化。 第八章：模型在过程控制与诊断中的应用 模型不仅用于设计，更是先进控制策略的“大脑”。本章详细介绍基于模型预测控制（Model Predictive Control, MPC）的原理、约束处理机制以及模型预测与在线反馈的融合。此外，本章还探讨了如何利用模型的残差分析（Residual Analysis）来进行故障检测与隔离（Fault Detection and Isolation, FDI）。通过比较实际测量的输出与模型预测的输出之间的偏差，可以精确地定位到是传感器故障、执行器漂移还是工艺参数的突然变化。 总结与展望 本书的最终目标是弥合理论建模与工业操作之间的鸿沟。通过提供扎实的数学基础、广泛的工程案例分析，以及对当前前沿分析工具的透彻讲解，本书为读者提供了一个强大的工具箱，用以应对未来过程系统日益复杂的挑战。掌握这些建模与分析的技术，是实现工业4.0和智能制造过程中，过程系统迈向自适应、自优化运营的关键所在。本书适合作为高年级本科生、研究生课程的教材，也是过程工程师、控制工程师和研发人员的必备参考手册。 ---

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翻开这本书的封面，一股浓郁的学术气息扑面而来，它似乎不仅仅是一本操作手册，更像是一部理论基石的构建之作。我推测，作者必然花费了大量精力去梳理和构建过程系统工程（PSE）中关于“分析”的精髓。这绝非停留在简单的线性回归或牛顿迭代法层面，而是深入到了模型的不确定性分析、灵敏度研究，乃至更深层次的拓扑学或图论在系统分解中的应用。一个成熟的系统工程师，不应只满足于“模型能跑起来”，更需要理解“为什么能跑”以及“跑得好不好”。因此，我非常期待书中能够详细阐述如何处理模型中的非线性、多尺度现象，以及在面对大规模、高维系统时，如何有效地运用降阶建模（Model Order Reduction）技术来降低计算负荷，同时保证分析结果的有效性。这种对模型内在特性的深度挖掘，是区分工程应用与学术前沿的关键。如果书中能涵盖如何利用模型进行“What-if”场景模拟，比如极端工况下的系统鲁棒性评估，那将极大地提升其在安全工程和风险管理领域的应用价值。这部作品的份量，预示着它是一部旨在培养读者批判性思维，而非仅仅传授现成方法的著作。

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这部《过程建模与模型分析，第4卷》给我的感觉是，它将过程系统工程的知识体系推向了更精细化的领域。我猜想，不同于基础教材对稳态模拟的侧重，本卷可能会将更多的笔墨放在**动态过程的仿真与分析**上。动态建模的挑战在于时间延迟、系统惯性以及如何捕捉瞬态响应。读者可能会在这里找到关于如何精确描述搅拌釜反应器（CSTRs）的启动和关停过程，或者如何模拟管式反应器中温度波的传播等高难度课题的解决方案。在分析部分，我希望看到对“可控性（Controllability）”和“可观测性（Observability）”的深入探讨，这些都是基于模型结构本身的固有属性，对于设计高效的状态估计器（如卡尔曼滤波）至关重要。如果书中能结合现代数值计算方法，比如如何利用高级的ODE/DAE求解器（如SUNDIALS或MATLAB的内置求解器）来高效地处理大规模微分代数方程组，并提供相关的编程实践指导，那么这本书的实用价值将得到极大的提升。它不仅仅是一本理论书，更是一份通往高级过程控制和实时优化的“通行证”。

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这本名为《过程建模与模型分析，第4卷（过程系统工程）》的书籍，从其厚重的篇幅和严谨的标题来看，无疑是一部面向专业领域、内容扎实的学术专著。我猜想，它必定深入探讨了如何将复杂的工程系统转化为可操作的数学模型，以及如何利用这些模型进行深入的性能评估、优化和故障诊断。对于从事化工、精细化工、制药或能源等领域的工程师和研究人员而言，掌握如何从实际物理过程抽象出精确的动态或稳态模型，是实现过程自动化和效率提升的关键一步。我特别期待书中对不同建模范式，比如集总参数模型（Lumped Parameter Models）与集成分布参数模型（Distributed Parameter Models）的比较分析，以及在模型选择时需要权衡的计算成本与预测精度之间的矛盾。一个优秀的建模教材，应当不仅仅罗列公式，更重要的是提供一套清晰的思维框架，指导读者识别系统中的关键变量、建立恰当的假设，并最终验证模型的可靠性。如果书中包含了针对特定工业案例的详细案例研究，那就更具价值了，比如如何用这些模型来预测催化剂失活速率，或者如何设计最优的控制策略以应对原料波动的挑战。总而言之，它应该是一本能将抽象的数学理论与具体的工程实践紧密结合的教科书，是流程工程师工具箱中不可或缺的一件重器。

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从体积和主题来看，这部著作很可能是高等教育研究生阶段或高级研发人员的参考书。它所强调的“过程建模”，我认为重点在于如何处理那些涉及到相变、反应动力学、复杂的质量和能量守恒方程组。这要求作者必须对热力学、化学反应工程学有极其深刻的理解，才能将复杂的物理化学现象转化为可求解的数学形式。我尤其关注书中对于**机理模型（First-Principles Models）**与**数据驱动模型（Data-Driven Models）**的融合探讨。在当前大数据和人工智能风靡的背景下，仅仅依赖物理定律构建的模型可能过于僵化，而纯粹依赖数据的模型又缺乏可解释性和泛化能力。这本书如果能提供一套行之有效的混合建模（Hybrid Modeling）框架，指导工程师如何在不同层次上平衡理论与实验数据，无疑将是巨大的贡献。此外，在“模型分析”这一环节，我期待看到关于模型简化对控制性能影响的定量分析，比如在建立PID控制器之前，如何通过模型分析确定最佳的控制回路结构。这是一本关于如何“解构”与“重构”复杂工程系统的指南。

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这部巨著的出现，显然是为了填补流程工业在理论深度和工程应用之间的鸿沟。我预感其内容聚焦于系统层面的集成与优化，而非单个单元操作的细节。在建模方面，它可能探讨了**系统层级的分解与重组**，比如如何将一个大型化工厂视为一个相互耦合的模块化网络，并利用层级化建模（Hierarchical Modeling）的方法来管理模型的复杂性。这种视角对于宏观的生产计划与调度至关重要。在模型分析上，我期望看到侧重于**系统级优化**的章节，例如如何利用梯度信息，通过模型预测控制（MPC）的理念，指导整个工厂在满足安全和环境约束的同时，实现全局最优的效益。这需要涉及复杂的拉格朗日乘数法和KKT条件的应用。这本书可能面向的是那些已经掌握了基础建模技能，正在寻求突破，希望将知识体系提升到“系统集成与智能决策”层面的专业人士。它不是一本能让你快速上手的入门读物，而是一部需要沉下心来，反复研读、并真正投入实践才能领悟其精髓的案头宝典。

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