具体描述
本书阐述了煤气化在我国能源中的作用和地位，煤的气化性质，煤炭气化反应原理；详细介绍了移动床气化法、流化床气化法和气流床气化法等典型气化工艺及其设备，熔融床气化法、地下气化法的发展概况；简述了煤气的净化工艺及主要设备、气化过程的计算方法及典型数学模型。最后书中对国内外煤气化工艺的应用情况也作了介绍。
现代石油化工生产过程控制与优化 本书聚焦于现代石油化工行业中，复杂生产过程的自动化、实时监控与全局优化技术，深入剖析了从原料输入到成品输出全流程中的关键控制策略与先进的数字化管理手段。 本书旨在为石油化工领域的工程技术人员、工艺设计人员、自动化工程师以及相关专业的高校师生，提供一套系统、深入且高度实用的理论框架和工程实践指导。 --- 第一章 绪论：石油化工过程控制的时代背景与挑战 本章首先勾勒出全球能源结构转型背景下，石油化工产业对安全、效率和环保提出的更高要求。阐述了传统控制系统（如PID控制）在面对大型、非线性、强耦合化工装置时的局限性。重点讨论了大数据、物联网（IoT）和人工智能（AI）技术如何渗透并重塑现代化工过程的控制哲学。引出过程控制的三个核心目标：安全性（Safety）、经济性（Economy）和稳定性（Stability），并分析三者间的制约与协同关系。本章着重分析了化工过程控制中的典型挑战，如物料平衡的复杂性、反应动力学的时滞性以及环境参数的剧烈波动对控制系统的实时响应能力提出的严峻考验。 第二章 过程控制系统架构与硬件基础 本章系统介绍了现代石油化工过程控制系统（PCS）的层次化结构。详细阐述了集散控制系统（DCS）、可编程逻辑控制器（PLC）以及安全仪表系统（SIS）在不同层级的功能定位与集成方式。 重点解析了现场仪表层的关键技术： 传感器技术： 深入探讨温度、压力、流量、液位等核心变量的高精度测量技术，包括新型非接触式测量、多相流测量技术以及在线组分分析仪（如气相色谱仪、光谱分析仪）的工作原理与校准维护。 执行器技术： 详细分析了调节阀（气动、电动、自控阀）的选型、动态特性与流体力学参数的确定，以及变频驱动泵和压缩机的控制要求。 网络通信协议： 比较了现场总线（如HART、Profibus PA、Foundation Fieldbus）与工业以太网（如Profinet、EtherNet/IP）在化工高可靠性、高实时性网络中的应用差异与冗余设计。 第三章 经典控制理论在化工单元操作中的应用 本章回归控制理论的基础，但重点放在其在典型化工单元操作中的具体工程化应用。 单回路控制（SISO）： 深入剖析PID控制器的结构、参数整定方法（如Ziegler-Nichols法、Lambda法），并着重介绍针对纯滞后、积分环节等典型过程特性的改进型PID算法（如Smith预估控制器的基本原理）。 多变量控制（MIMO）： 侧重于处理耦合性强的单元，如精馏塔的塔顶压力与回流比的解耦控制。详细讲解相对增益数组（RGA）在解耦顺序选择中的应用，并引入动态矩阵控制（DMC）等初步的先进过程控制（APC）思想的雏形。 回路性能优化与维护： 介绍如何通过在线监测和诊断工具，评估控制回路的健康状态，识别并消除“划桨”现象、摩擦阻力等非线性因素对控制性能的影响。 第四章 先进过程控制（APC）理论与工程实践 本章是全书的核心内容之一，系统介绍当前工业界广泛应用的高级控制策略，旨在突破传统PID控制的瓶颈。 模型预测控制（MPC）： 详细阐述MPC的数学模型建立（如基于系统辨识的步长响应模型或状态空间模型）、优化目标函数的构建（惩罚项的权重选择）、时滞处理以及对约束条件的显式处理能力。通过实例分析MPC在高价值产品分离过程中的应用，展示其如何实现对操作变量和被控变量的平稳、经济运行。 自适应控制与鲁棒控制： 探讨在催化剂失活、物料性质变化等系统参数时变的工况下，如何利用自适应MPC或基于$mathcal{H}_infty$范数的鲁棒控制方法，确保控制系统的长期性能。 过程辨识（System Identification）： 讲解如何通过在线或离线试验（如阶跃、脉冲、PRBS信号激励）获取精确的化工过程模型，这是实施有效APC的前提。 第五章 过程安全与高可靠性控制系统设计 本章将安全置于控制系统的首位，详述化工行业特有的安全完整性等级（SIL）标准与设计要求。 安全仪表系统（SIS）的独立性： 阐述SIS与DCS在架构、硬件和软件上的物理和逻辑上的分离原则。 故障分析与风险评估： 介绍危险与可操作性分析（HAZOP）在确定安全仪表功能（SIF）中的应用，以及安全仪表功能层级（LOPA）的定量风险评估方法。 可靠性指标： 深入分析平均故障间隔时间（MTBF）、平均修复时间（MTTR）等指标，以及冗余设计（1oo2, 2oo3）如何提升SIS的失效概率（PFDavg）指标，满足不同SIL等级的要求。 第六章 数字化转型与智能制造：控制系统的数据化集成 本章展望未来，探讨信息技术与操作技术（OT）的深度融合，推动石油化工向“智能工厂”迈进。 过程数据管理： 介绍历史数据库（Historian）的架构、数据采集与压缩技术，以及如何对海量历史数据进行有效组织和检索，为操作员提供可靠的决策支持。 实时优化（RTO）与操作员指导系统： 阐述如何通过建立在线稳态优化模型，定期修正MPC的经济性目标函数，实现全厂范围内的利润最大化。探讨操作员培训模拟器（OTS）在提升人员技能中的关键作用。 预测性维护（PdM）与人工智能： 分析如何利用机器学习算法（如时间序列分析、异常检测模型）处理传感器数据，提前预警设备性能下降（如泵的效率衰减、换热器结垢），从而将维护策略从定期维护转变为预测性维护。 附录 附录A：常用化工控制回路动态模型举例（如连续搅拌反应器 CSTR 模型、换热器模型） 附录B：化工过程控制行业标准与规范速查表 --- 本书特点： 1. 理论与工程紧密结合： 拒绝纯粹的数学推导，所有理论都紧密围绕化工过程中的实际问题展开。 2. 强调系统集成视角： 不仅关注单个控制回路，更着眼于整个生产单元乃至全厂级的优化与协同。 3. 面向高可靠性设计： 深入讲解过程安全（SIS）在现代化工控制系统设计中的不可或缺性。 本书是石油化工、精细化工、煤化工等流程工业领域工程师提升复杂系统控制能力、实现生产过程智能化升级的必备参考书。
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