Modelling of Chemical Reaction Systems

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出版者:Springer
作者:Jager, W. 编
出品人:
页数:389
译者:
出版时间:1981-11-30
价格:USD 64.95
装帧:Hardcover
isbn号码:9783540109839
丛书系列:
图书标签:
  • 化学反应动力学
  • 化学工程
  • 数学建模
  • 数值分析
  • 反应器设计
  • 化工过程
  • 计算化学
  • 系统建模
  • 动力学
  • 模拟
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具体描述

《化学反应系统建模:理论与应用》 本书深入探讨了化学反应系统建模这一核心工程领域,为读者提供了理解、分析和设计复杂化学过程的系统性框架。我们将从基础理论出发,逐步深入到先进的建模技术和实际应用,旨在培养读者独立解决化学工程问题,优化反应器设计,并提升生产效率和安全性的能力。 第一部分:基础理论与建模要素 本部分将奠定坚实的理论基础。首先,我们会系统回顾化学反应动力学,包括反应速率方程的建立、表观速率常数的确定、反应机理的分析以及影响反应速率的多种因素(如温度、压力、催化剂、浓度等)。我们将详细阐述零级、一级、二级反应以及更复杂的平行、串联、可逆反应的动力学特性。 接着,本书将重点介绍物质守恒与能量守恒原理在化学反应系统中的应用。我们将推导并讲解不同类型反应器(如釜式反应器、管式反应器、固定床反应器、流化床反应器等)的宏观动力学模型,强调质量平衡和能量平衡方程在描述反应器内部状态变化中的关键作用。 此外,我们还将引入热力学平衡的概念,并探讨其与动力学之间的相互作用。理解化学平衡组成以及反应的吉布斯自由能变化,对于评估反应可行性和预测反应转化率至关重要。 第二部分:建模方法与技术 进入核心建模部分,我们将全面介绍构建化学反应系统模型所需的各种数学工具和数值方法。 代数与微分方程模型: 重点讲解如何将化学反应过程转化为一组代数方程(针对稳态操作)或常微分方程(针对动态操作)。我们将详细推导这些方程,并讨论不同模型假设对结果精度的影响。 偏微分方程模型: 针对存在空间分布的反应器,我们将引入偏微分方程来描述浓度和温度在空间上的变化,这对于理解传质和传热过程以及反应器的非均质性至关重要。 数值解法: 鉴于许多化学反应系统模型难以解析求解,本书将详细介绍常用的数值求解技术,包括欧拉法、龙格-库塔法等常微分方程求解器,以及有限差分法、有限元法等偏微分方程求解器。我们将探讨不同算法的优缺点,并指导读者如何选择合适的数值方法。 参数估计与辨识: 真实反应系统往往需要通过实验数据来确定模型中的未知参数。本部分将介绍多种参数估计技术,如最小二乘法,以及模型辨识的流程和挑战。 模型简化与降阶: 复杂模型往往计算成本高昂。我们将介绍模型简化技术,如稳态假设、准稳态假设、集总参数模型等,以获得更易于处理但仍能准确反映系统主要特征的模型。 第三部分:应用领域与实例分析 理论与方法的掌握最终是为了解决实际问题。本部分将通过一系列典型的化学反应系统应用案例,展示建模技术的强大威力。 催化反应工程: 重点分析多相催化反应器建模,包括催化剂孔隙率、扩散效应、表面反应动力学以及催化剂失活模型。我们将讨论如何利用模型优化催化剂选择和反应器设计。 聚合反应工程: 涵盖自由基聚合、缩聚等典型聚合反应的动力学模型,分析聚合物分子量分布的控制,以及反应器类型(如釜式、管式)对聚合过程的影响。 生物化学反应工程: 介绍酶催化反应动力学(如Michaelis-Menten模型)、微生物生长模型,以及发酵罐的建模与优化。 多相反应系统: 探讨气-液、液-液、气-固等复杂多相反应系统的建模挑战,如传质阻力、界面面积、相间传热等。 反应器安全与失效分析: 利用模型进行热失控分析、爆炸极限预测,以及反应器失效模式的模拟,为保障生产安全提供科学依据。 过程优化与控制: 演示如何利用建立的模型进行反应器操作条件的优化,如最大化产率、最小化能耗,以及设计先进过程控制策略。 第四部分:高级主题与未来展望 为使读者掌握前沿技术,本书还将触及一些高级建模主题。 计算流体力学(CFD)在反应器建模中的应用: 介绍如何结合CFD技术,实现对反应器内部流场、传质传热和反应过程的精细化模拟,尤其适用于复杂几何形状和非均相流动的反应器。 多尺度建模: 探讨如何将微观尺度(如分子动力学、量子化学)的反应信息与宏观尺度(如反应器模型)相结合,从而更准确地描述反应过程。 机器学习与数据驱动建模: 介绍如何利用大量的实验或模拟数据,通过机器学习算法构建预测模型,特别是在缺乏清晰机理信息的情况下。 模型不确定性分析与鲁棒性设计: 探讨模型参数的不确定性对预测结果的影响,以及如何设计对不确定性不敏感的鲁棒性系统。 总结 《化学反应系统建模:理论与应用》旨在成为化学工程师、过程工程师、研究人员以及相关领域学生的宝贵参考。通过系统性的学习,读者将能够熟练运用各种建模工具,深入理解化学反应过程的本质,从而在化工行业的研发、设计、操作和优化等各个环节取得卓越成就。本书强调理论与实践的结合,鼓励读者将所学知识应用于解决真实的工程挑战,推动化学工业的进步与可持续发展。

作者简介

目录信息

读后感

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用户评价

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这本书的排版和印刷质量非常出色,纸张的触感和墨水的清晰度都达到了专业出版物的标准,这对于需要频繁查阅和做笔记的读者来说是一个极大的加分项。不过,内容上的跳跃性实在令人费解。在讨论到非理想流体动力学模型时,作者似乎预设了读者已经完全掌握了流体力学的高级概念,对湍流模型的引入几乎没有铺垫,直接抛出了复杂的纳维-斯托克斯方程的简化形式。我不得不花大量时间去翻阅其他流体力学教材来理解这些背景知识,这极大地打断了阅读化学反应工程部分的连贯性。更令人感到困惑的是,书中对计算方法的描述也显得有些敷衍。对于那些非线性的微分代数方程组(DAEs),仅仅提到了使用有限差分法,却鲜有提及现代数值分析中更常用的龙格-库塔法或更先进的半隐式方法。这种对数值实现的轻描淡写,使得这本书在指导读者进行实际数值模拟时显得力度不足,更像是一份理论摘要,而非一本可操作的指南。

评分☆☆☆☆☆

这本书的作者群体背景似乎非常学术化,这一点从参考文献的引用风格和章节的组织逻辑中可以窥见一斑。它更像是一篇篇高度专业化的研究综述被强行整合在一起,而不是一个统一的教学体系。阅读起来最大的挑战在于术语的不一致性。在不同的章节中,描述同一物理或化学概念时,作者会使用不同的符号定义,这在需要对比不同模型时造成了极大的阅读障碍。比如,在描述反应速率时,一个章节使用 $r_i$,另一个章节突然换成了 $-dC_i/dt$,这对于习惯了标准化工符号体系的读者来说,无疑是一种折磨。此外,书中对新兴的计算化学工具(如DFT计算得到的反应能垒)与宏观反应动力学模型如何桥接的讨论也极为欠缺,仿佛这是一个完全隔离的领域。总而言之,这本书在学术严谨性上毋庸置疑,但在其作为一本“系统建模”指南所应具备的连贯性、一致性和面向应用的设计上,留下了太多遗憾。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计很吸引人,深邃的蓝色背景上点缀着几何化的分子结构图,给人一种严谨而又充满活力的感觉。我最初被它吸引,是冲着“Modelling”这个词去的,期待它能深入浅出地讲解如何将复杂的化学反应过程转化为数学模型。然而,当我翻开前几章时,发现它在基础理论的阐述上显得有些过于简洁。例如,对于如何选择合适的反应级数和动力学常数,书中的讲解更像是一个公式的罗列,而不是一个引导读者思考如何从实验数据中提取这些关键参数的过程。我希望能看到更多关于模型选择的敏感性分析,或者不同建模方法的优缺点对比,而不是直接跳到求解微分方程。特别是对于初学者来说,这种“黑箱式”的介绍可能会让他们在实际操作中感到无从下手,因为书里缺乏足够的案例分析来展示理论是如何一步步落地到实际工程问题中的。如果能在早期章节多加入一些工程背景的案例,比如一个简单的催化反应器设计,哪怕只是定性地分析一下,也会大大增强这本书的实用价值。整体而言,它更像是一本给已经有一定基础的研究人员的工具书,而非一本面向广泛读者的教材。

评分☆☆☆☆☆

这本书在案例研究的选择上似乎存在一些偏颇。大部分的例子都集中在简单的气相均相反应,或是经典的液相批次反应器上。虽然这些是入门的经典模型,但对于一个声称涵盖“Chemical Reaction Systems”的综合性著作来说,它明显缺乏对多相反应(如气固催化反应、气液吸收反应)和复杂体系(如聚合反应或电化学反应)的深入剖析。例如,在讨论催化反应时,仅仅介绍了朗缪尔-希欣斯模型,却几乎没有提及如何处理催化剂失活或孔隙扩散限制带来的非均匀性问题。这使得这本书对于从事石油化工或精细化工领域的研究人员来说,实用价值有限。一个真正全面的模型化书籍,应当能够涵盖不同相态下的物质和能量传递限制,并展示如何将这些因素纳入到整体反应动力学框架中,这本书在这方面显得力不从心。

评分☆☆☆☆☆

我一直对化学过程的实时优化很感兴趣,这本书的第三部分标题中提到了“高级过程控制与优化”,这让我满怀期待。遗憾的是,这部分内容更像是对控制理论各个分支的简单罗列,缺乏深度。例如,关于模型预测控制(MPC)的介绍,仅仅停留在了理论框架上,没有深入探讨在处理化学反应系统中的非线性和约束条件时,MPC算法的具体实施细节和鲁棒性设计。作者似乎只是将已有的控制理论知识点堆砌在一起,并没有真正体现出这些理论如何与特定的化学反应动力学特性(如自催化、热失控风险等)紧密结合。我期待看到的是,如何根据反应器的几何尺寸和传热传质限制来设计更有效的预测模型,而不是泛泛地讨论如何设计代价函数。这种对应用层面的浅尝辄止,使得这本书在“工程实践”这一维度上的得分大大降低,显得有些“纸上谈兵”。

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