Natural Gas Hydrates, Second Edition pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:

作者:Carroll, John

出品人:

页数:288

译者:

出版时间:2009-7

价格:966.00元

装帧:

isbn号码:9780750684903

丛书系列:

图书标签:

Natural Gas Hydrates
Gas Hydrates
Methane Hydrates
Energy Resources
Geochemistry
Geophysics
Oceanography
Climate Change
Permafrost
Subsea Engineering

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具体描述

The petroleum industry spends millions of dollars every year to combat the formation of hydrates - the solid, crystalline compounds that form from water and small molecules - that cause problems by plugging transmission lines and damaging equipment. They are a problem in the production, transmission and processing of natural gas and it is even possible for them to form in the reservoir itself if the conditions are favorable.

Natural Gas Hydrates is written for the field engineer working in the natural gas industry, This book explains how, when and where hydrates form, while providing the knowledge necessary to apply remedies in practical applications, . New to the second edition, the use of new inhibitors: Kinetic Inhibitors and Anticoagulants and the topic of kinetics of hydrates. How fast do they form? How fast do they melt? New chapters on Hydrates in Nature, hydrates on the seafloor and a new section has also been added regarding the misconceptions about water dew points. Chapters on Hydrate Types and Formers, Computer Methods, Inhibiting Hydrate Formation with Chemicals, Dehydration of Natural Gas and Phase Diagrams Hydrate Dehydration of Natural Gas and Phase Diagrams have been expanded and updated along with the companion website

* Understand what gas hydrates are, how they form and what can be done to combat their formation

* Avoid the same problems BP experienced with clogged pipelines

* Presents the four most common approaches to evaluate hydrates: heat, depressurization, inhibitor chemicals, and dehydration.

好的，这是一份针对一本名为《Natural Gas Hydrates, Second Edition》的图书的简介，这份简介内容将严格围绕不包含该书内容的假设来构建，并且会详细描述一本其他、不同主题的专业书籍的内容。 --- 深度学习在复杂系统建模与控制中的前沿应用本书概述：驾驭数据洪流，构建智能决策系统在当今以数据驱动为核心的时代，复杂系统的建模与优化已成为工程、金融、生物科学乃至社会科学领域的核心挑战。本书《深度学习在复杂系统建模与控制中的前沿应用》是一部专注于将尖端深度学习技术与经典控制理论、系统工程方法深度融合的专业著作。它旨在为高级研究人员、系统工程师以及致力于开发下一代自主决策系统的从业者提供一套全面且实用的技术框架和实践指南。本书摒弃了传统的、依赖于精确物理方程的建模范式，转而聚焦于如何利用神经网络强大的非线性映射能力来处理高维、非平稳、部分可观测的复杂动态过程。我们深入探讨了如何设计出既能捕捉系统内在结构，又能确保闭环控制稳定性的深度学习模型。第一部分：复杂系统建模的范式转变本部分奠定了本书的理论基础，阐述了为何深度学习是理解和预测现代复杂系统的关键工具。第一章：复杂系统的挑战与深度学习的契合点本章首先界定了“复杂系统”的内涵，包括其典型的特征：涌现性、适应性、非线性和多尺度耦合。随后，我们分析了传统建模方法（如状态空间模型、传递函数模型）在面对大规模传感器数据、海量历史记录以及内在不确定性时的局限性。深度学习，特别是其在特征提取和高维映射方面的天赋，被确立为克服这些障碍的有效途径。我们将详细讨论自编码器（Autoencoders）和变分自编码器（VAEs）如何用于复杂系统的低维流形学习和状态压缩。第二章：时序依赖性建模：RNNs, LSTMs与Transformer 复杂系统的动态演化本质上是时序依赖的。本章将系统地回顾并深入剖析循环神经网络（RNNs）及其变体——长短期记忆网络（LSTMs）和门控循环单元（GRUs）——在处理时间序列数据中的优势与不足。核心内容将集中于如何构建有效的“时间窗口”机制，以捕获系统内部的因果关系。更进一步，我们投入大量篇幅讲解Transformer架构如何利用自注意力机制（Self-Attention）来建模长距离时间依赖性，并展示其在处理具有突发事件或长期耦合的系统数据时的卓越性能，尤其是在预测能源电网的波动性或金融市场的非线性趋势方面。第三章：物理信息驱动的神经网络（PINNs）与数据融合数据驱动的局限性在于其可能产生不符合基本物理定律的模型。本章的核心是物理信息神经网络（PINNs）的原理与应用。我们将详细介绍如何将偏微分方程（PDEs）的残差项作为损失函数的一部分，从而约束神经网络的解空间，使其既能拟合观测数据，又能保持物理一致性。本章将通过实例演示PINNs在流体力学（如求解Navier-Stokes方程的近似解）和热力学系统状态估计中的精确性和鲁棒性提升。第二部分：基于深度学习的系统控制策略本部分是本书的实践核心，专注于将前述的建模技术转化为可执行的控制律。第四章：深度强化学习（DRL）在离散决策中的应用深度强化学习是实现自主控制的关键。本章聚焦于确定性策略梯度（DPG）和近端策略优化（PPO）等算法，并探讨它们如何应用于需要顺序决策的复杂场景，例如机器人路径规划、供应链调度优化或资源分配。我们将详细讨论如何设计有效的奖励函数（Reward Function），这是成功应用DRL的关键挑战，确保了收敛性和最优性之间的平衡。第五章：模型预测控制（MPC）与神经网络集成模型预测控制（MPC）因其对约束的处理能力而在工业界广受欢迎。本章探讨了如何使用深度学习模型（如LSTM或GRU）替代传统的线性或线性化模型，构建“深度学习驱动的MPC”（DL-MPC）。重点在于如何实时地、高效地求解基于神经网络模型的优化问题，并讨论了处理模型不确定性导致的预测误差（Model Mismatch）的鲁棒性增强技术，如添加不确定性估计（如蒙特卡洛 Dropout）和鲁棒优化框架。第六章：安全与可解释性：深度控制的保障对于关键基础设施和高风险系统，控制模型的安全性与可解释性至关重要。本章专门探讨了如何评估和保证深度学习控制器的稳定性。我们将介绍Lyapunov函数方法在神经网络控制中的扩展应用，以及如何使用反事实分析（Counterfactual Analysis）和局部解释技术（如SHAP值）来理解控制器做出特定决策背后的驱动因素，从而建立对智能系统的信任。第三部分：前沿案例研究与未来展望本部分通过具体的、跨学科的案例展示了本书所授技术的实际效能，并展望了领域的发展方向。第七章：智能电网中的动态稳定控制本案例研究聚焦于可再生能源大规模并网导致的电网动态不确定性。我们展示了如何使用深度时序模型预测风能和太阳能的随机性，并利用DL-MPC实时调整发电机组的无功功率和电压，以维持系统频率和电压的稳定。案例包括对不同扰动水平下的系统恢复时间的量化分析。第八章：复杂生物过程的代谢流调控在生物工程领域，细胞工厂的代谢流调控是实现高产率的关键。本章阐述了如何构建基于深度残差网络的代谢网络动态模型，并利用强化学习Agent来实时调整进料速率和环境因子（如pH、温度），以最大化目标产物的合成，同时避免毒性中间产物的积累。结论：面向通用人工智能控制的未来本书总结了当前深度学习在复杂系统控制领域的最新成就，并指出了未来研究的潜在方向，包括元学习（Meta-Learning）在快速适应新环境中的应用，以及因果推断在更深层次理解系统动力学中的作用。本书强调，未来的系统控制将是一个持续学习、自我修正的闭环过程。 --- 目标读者：控制理论博士研究生、高级系统工程师、数据科学家、从事工业自动化和机器人技术研发的专业人士。核心价值：提供从理论构建到实际部署的完整流程，专注于解决高维、非线性、约束条件下的真实世界控制难题。