计算机在化学化工中的应用

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页数:236
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出版时间:2010-6
价格:28.00元
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isbn号码:9787122079237
丛书系列:
图书标签:
  • 化学化工
  • 计算机应用
  • 计算化学
  • 过程模拟
  • 数据分析
  • 人工智能
  • 机器学习
  • 化学信息学
  • 数值计算
  • 软件应用
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具体描述

《计算机在化学化工中的应用》主要介绍应用计算机解决化学、化工领域一些常见问题的基本理论、方法、软件和应用。全书分为文献检索与管理、实验设计与数据处理、化学化工图形与图像处理、化学化工计算、论文撰写与演示五个相对独立的部分。具体内容包括:计算机文献检索,计算机文献管理,正交试验设计,化学编辑排版,实验数据的图形化处理,使用Visio2007绘制化学化工图形,Matlab与化学化工计算,Excel与化工最优化问题,化工过程模拟,计算机在科技论文撰写及演讲中的应用,附录部分介绍了Matlab应用基础及学术论文撰写规范示例。《计算机在化学化工中的应用》可供高等及高职高专院校化学、化学工程及相关专业师生使用,也可供计算机技术爱好者参考。

现代化工过程优化与控制 内容提要: 本书深入探讨了现代化学工程领域中,如何运用先进的过程优化和控制理论与技术,实现化工生产过程的高效、安全与可持续运行。全书内容涵盖了从基础的化工过程机理分析到复杂的实时优化与故障诊断系统的设计与实现,旨在为化工、化学工程、过程控制等相关领域的工程师、研究人员及高年级本科生、研究生提供一本全面、深入且具有实践指导意义的参考书。 第一部分:化工过程基础与建模 第一章:化工过程系统描述与分析 本章首先界定了现代化工过程的系统边界、输入输出变量及其动态特性。详细阐述了化工单元操作(如反应器、精馏塔、换热器)的物理化学基础,并引入了过程描述的数学工具,包括常微分方程组(ODE)和偏微分方程组(PDE)的建立方法。重点讨论了系统的线性化技术,为后续的控制系统设计奠定基础。此外,还介绍了过程数据的采集、预处理及其在系统辨识中的初步应用。 第二章:过程机理建模与参数辨识 详细讲解了从第一性原理出发,建立化工过程机理模型的方法。内容包括质量守恒、能量守恒以及组分守恒方程的推导与简化。对于难以建立精确机理模型的复杂反应系统或多相流体系,本章引入了数据驱动的模型降阶技术,如平衡态近似、准稳态近似(QSSA)等。关键部分在于过程参数的在线与离线辨识方法,包括最小二乘法、最大似然估计(MLE)以及模型结构识别的交叉验证方法,确保建立的模型具有足够的精度和泛化能力。 第三章:过程动态特性分析 本章聚焦于对已建立模型的动态行为进行深入分析。内容涉及系统的稳定性分析(如李雅普诺夫稳定性判据、根轨迹法),暂态响应特性(如超调、衰减系数)的量化评估。引入了频域分析工具,如波德图、奈奎斯特图,用于评估过程对不同频率扰动的敏感性。此外,系统地介绍了过程传递函数、零极点配置分析,帮助读者理解系统中固有延迟、时间常数等关键动态参数对控制性能的影响。 第二部分:经典控制理论在化工中的应用 第四章:PID控制器的设计、整定与优化 PID控制器作为工业控制领域的核心,本章进行了详尽的论述。详细对比了经典的Ziegler-Nichols(Z-N)、Cohen-Coon等整定方法,并着重介绍了基于模型预测(如IMC整定法)的先进PID参数整定策略,以应对高过程增益或显著延迟的情况。本章还探讨了PID控制器的抗饱和、反积分饱和(Anti-windup)技术,以及串级控制、前馈控制等经典复杂控制结构在化工过程中的具体应用案例,如套索控制器的选择与设计。 第五章:过程反馈控制系统设计 本章转向更具系统性的反馈控制设计。详细阐述了状态空间表示法在多变量过程分析中的优势。内容包括极点配置(Pole Placement)技术,用于实现期望的闭环动态响应。对于具有显著不确定性的系统,本章引入了鲁棒控制的基本概念,如$H_{infty}$控制的设计思路简介,旨在确保控制器在模型误差或外部扰动存在时仍能保持稳定性和性能。 第六章:先进的回路控制技术 本章深入探讨了超越基本PID的先进回路控制结构。详细讲解了比例如线性二次调节(LQR)控制器在优化性能指标(如最小化误差方差)下的设计过程。引入了状态观测器(如卡尔曼滤波器)的设计,以估计系统内部不可测状态,实现基于状态反馈的控制。对于涉及大量延迟环节的系统,如长距离管道输送,本章专门分析了二时间尺度系统和Smith预估控制器的设计与实施。 第三部分:过程优化与先进控制 第七章:化工过程优化理论与方法 本章将重点放在如何利用优化方法实现过程性能的最大化(如收率、能效)或成本的最小化。系统介绍了线性规划(LP)、非线性规划(NLP)在化工调度与操作优化中的应用。详细分析了拉格朗日乘子法、KKT条件在确定最优解时的理论基础。针对化工过程的动态优化问题,本章引入了动态规划(Dynamic Programming)和庞特里亚金最小程原理的初步概念,为实时优化打下理论基础。 第八章:模型预测控制(MPC) 模型预测控制作为现代化工过程控制的基石,本章给予了重点关注。详细解释了MPC的核心机制:在线求解一个有限时域的优化问题,并滚动执行第一步控制动作。内容包括MPC的性能指标(代价函数)的构建、约束处理(不等式约束和等式约束的集成)、模型失配处理(如引入软执行器模型或集成卡尔曼滤波)。通过精馏塔、反应动力学控制等实例,演示了MPC在处理多输入多输出(MIMO)系统和复杂约束环境下的优越性。 第九章:过程监测、故障诊断与容错控制 本章关注系统的可靠性与安全性。系统地介绍了基于模型的故障检测与隔离(FDI)方法,包括残差生成技术(如基于状态空间模型和基于观测器的残差)。详细讲解了故障诊断的统计推断方法,如渐进最优统计(AOS)检测器和广义似然比检验。在故障被检测后,本章进一步探讨了容错控制(FTC)的设计,特别是基于切换系统和基于重构的控制策略,以确保在关键设备发生故障时,过程仍能维持在安全运行区域内。 第十:可持续性与绿色过程控制 本章面向未来化工行业的发展趋势,探讨了将环境与能效目标纳入控制系统设计的方法。内容包括基于能耗和排放的约束优化模型,以及如何设计控制策略以最小化副产物生成或最大化原料利用率。介绍了实时环境监测数据(如烟气分析)如何与过程控制反馈回路集成,实现对绿色度指标的实时调控。 附录 附录A:常用化工过程的动态数据案例库 附录B:MATLAB/Simulink在过程控制仿真中的应用指南 附录C:化工过程控制安全标准简述

作者简介

目录信息

读后感

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用户评价

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这本书的装帧设计真是没得挑,拿在手里沉甸甸的,纸张的质感也非常好,一看就是用心制作的。封面设计简洁大气,虽然没有华丽的插图,但那种冷静、专业的风格很符合它的主题。我尤其欣赏它在排版上的用心,字体大小和行间距都拿捏得恰到好处,长时间阅读也不会感到眼睛疲劳。书的目录清晰明了,结构层次感很强,让我对全书的内容分布一目了然。从目录上看,它似乎涵盖了从基础理论到前沿应用的广泛领域,这让我对接下来的阅读充满了期待。不过,作为一个初次接触这个领域的读者,我对这本书的深度和广度还保持着一份谨慎的乐观,希望内容能像它的外在包装一样令人满意。整体来说,这本书给我的第一印象是非常正面的,体现了一种严谨的学术态度。

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我尝试着翻阅了其中的几个章节,发现作者在知识的组织上展现了高超的技巧。他似乎非常擅长将复杂的概念用清晰、逻辑严密的语言表达出来,没有那种晦涩难懂的“学术腔调”。举个例子,在讲解某一核心算法时,作者不仅给出了数学推导,还辅以了生动的类比,这对于我这种需要结合实际应用来理解理论的人来说,简直是福音。更让我惊喜的是,书中的图表制作得非常精美且信息量大,很多地方的流程图和示意图,比我之前看过的任何资料都要直观易懂。这表明作者在撰写过程中,肯定花费了大量精力去优化读者的学习体验,而不是简单地堆砌知识点。我对这种注重可读性和实用性的叙述方式深表赞赏。

评分☆☆☆☆☆

这本书的语言风格相当正式且具有权威性,没有丝毫的随意感,体现出作者深厚的专业素养和对自身研究领域的深刻理解。阅读过程中,我能感受到一种由内而外散发出的严谨气息,仿佛面对的是一位经验极其丰富的行业前辈在娓娓道来。这种高水准的表达,对我来说既是一种挑战,也是一种激励,它促使我不断提升自己的专业词汇量和逻辑思维能力。它不是那种轻松的读物,需要投入相当的脑力去跟上作者的思路。总的来说,这本书散发出一种沉静的力量,它承诺提供的是经过时间检验的、可靠的专业知识,而非浮华的表面文章。

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从目录的结构来看,这本书的内容似乎有着非常清晰的递进关系,从宏观的背景介绍逐步深入到微观的具体技术实现。这对于构建一个完整的知识体系至关重要。我感觉作者非常注重知识之间的内在联系,试图搭建一个多层次、相互支撑的知识网络。这种整体观的构建,避免了读者在学习过程中产生知识碎片化的问题。如果后续章节能保持这种流畅的过渡,那么这本书无疑能成为一个绝佳的自学教材。我最看重的是,它似乎不仅仅在教“做什么”,更在引导读者思考“为什么这样做”,这种对底层逻辑的挖掘,才是真正的学术价值所在。

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这本书的论述风格显得非常扎实和审慎,仿佛作者是站在一个非常高的平台上来俯瞰整个学科的演变。他似乎更倾向于建立坚实的理论基础,而不是急于追逐最新的热点。这种沉稳的叙事节奏,让我感觉这本书更像是一本可以长期参考的工具书,而非转瞬即逝的技术手册。我特别注意到作者在引用文献时表现出的严谨态度,注释详尽且权威,这无疑大大增加了内容的可信度。当然,这种深度也意味着阅读过程需要保持高度的专注,对于那些追求快速入门的读者来说,或许需要更耐心一些。但我个人更偏爱这种“慢工出细活”的学术态度,它保证了知识的深度和历久弥新的价值。

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