具体描述
本书的主体思路：以动量传递、质量传递、热量传递和反应工程四大基础专业知识为主线，结合课程设计、毕业设计、实习和实验等教学环节，将丰富的数值计算方法与先进的计算机技术和工业应用软件相结合，通过实例分析、计算框图绘制以及程序编制，来体现计算机技术在化工过程中的应用，提高学生自己动手解决实际设计操作问题的能力。这一思路体现了编者在专业知识点的选择、计算工具的筛选以及两者的结合方式等方面的探索。
全书共分七章。第一章为数值计算高级语言，简要介绍了化工过程中常用的计算语言和软件，着重说明了MATLAB的基本特征。第二章一第五章，介绍了运用这些工具解决流体流动、传热、传质和反应过程中典型问题的过程。第六章对AspenPlus进行了简介，并说明了利用该工具进行精馏塔模拟和设计的方法。第七章为化工计算常用的数值方法总结，是第二章——第五章中具体计算过程所涉及的算法分类的提炼。
化工过程的数字脉搏：理论、实践与创新 本书并非聚焦于“化工过程计算机应用基础”这一具体课程或教材。相反，它旨在构建一个更为宏观的视角，深入探讨计算技术如何全面重塑、优化和革新整个化工行业的生产、设计、运营与研发。我们将从技术演进的宏观历史切入，追溯计算机科学与化工过程之间日益紧密的联系，而非局限于某一本教材的章节框架。 第一篇：数字浪潮下的化工转型——历史脉络与理论基石 从经验到数据：化工生产的进化轨迹 我们首先会回顾化工工业从早期依赖经验判断、手工操作的时代，如何一步步迈向自动化、智能化生产的历程。这其中，计算技术的萌芽如何扮演了“催化剂”的角色。从早期简单的过程控制系统（PCS），到分布式控制系统（DCS），再到如今的先进过程控制（APC），每一个阶段的飞跃都离不开计算能力的提升和算法的进步。我们将探讨这些演进背后的驱动力，包括提高生产效率、保证产品质量、降低能耗与环境影响的需求。 信息时代的赋能：计算范式在化工领域的渗透 本书将深入解析不同计算范式对化工行业产生的深远影响。 数值计算与仿真： 介绍经典的数值方法，如有限元法（FEM）、有限差分法（FDM）、计算流体动力学（CFD）等，如何被应用于模拟复杂的化学反应、传质传热过程、流体流动以及设备内部的物理化学现象。我们将强调这些仿真工具如何帮助工程师在设计阶段进行性能预测、优化参数，从而减少对物理实验的依赖，缩短研发周期。 数据驱动的决策： 随着传感器技术、物联网（IoT）的发展，化工过程产生了海量数据。本书将探讨如何利用这些数据进行过程监测、故障诊断、性能评估以及优化操作。我们将触及数据挖掘、统计分析、机器学习（ML）等技术在处理化工大数据中的应用，例如通过预测性维护来避免意外停机，通过分析操作数据来发现潜在的节能空间。 建模与优化： 介绍各类化工过程模型，包括物理模型、经验模型和混合模型，以及如何运用优化算法（如线性规划、非线性规划、遗传算法等）来求解最优操作条件，实现经济效益的最大化或环境影响的最小化。这将包括对连续过程和间歇过程优化策略的讨论。 软件生态的构建：支撑化工数字化的工具链 我们将梳理支撑化工过程数字化的主要软件工具类别，并讨论它们在不同阶段的应用。 设计与工程软件： 如流程模拟软件（Aspen Plus, HYSYS等），它们如何帮助工程师进行物料衡算、能量衡算、单元操作设计、工艺流程集成。 控制与自动化软件： 介绍DCS/PLC系统架构，以及它们在实时数据采集、回路控制、顺序控制、安全联锁方面的作用。 数据分析与可视化平台： 探讨用于数据存储、处理、分析、建模以及结果展示的各类软件，包括商业化的SCADA系统、MES系统，以及开源的数据科学平台。 定制化开发与集成： 讨论如何在通用软件平台之上，通过脚本、API接口进行定制化开发，以满足特定工艺或特殊需求，并强调不同系统之间集成的重要性。 第二篇：化工过程的智慧大脑——先进技术在实践中的应用 智能控制与优化：迈向自主运行的未来 本篇将重点探讨当前化工领域最前沿的控制与优化技术。 先进过程控制（APC）的深化： 详细阐述模型预测控制（MPC）等APC技术在应对复杂、多变量、时滞过程中的优势。我们将通过实际案例，说明MPC如何实现对原料波动、扰动因素的有效抑制，从而保持过程稳定，提升产品收率和质量。 机器学习与人工智能（AI）驱动的优化： 深入挖掘ML/AI在化工过程中的应用潜力。这包括： 异常检测与故障诊断： 利用监督学习、无监督学习算法，从传感器数据中自动识别异常模式，预测设备故障，为维护提供预警。 强化学习（RL）在过程优化中的应用： 探索RL如何通过与环境交互学习最优控制策略，实现动态过程的实时优化，尤其是在模型难以精确建立的复杂系统。 深度学习（DL）在物性预测与反应机理研究中的应用： 讨论DL在处理大规模化学数据、预测物质性质、辅助发现新的反应路径方面的潜力。 数字孪生（Digital Twin）： 介绍数字孪生技术，即在虚拟空间构建一个与物理化工过程实时同步的数字模型。我们将探讨数字孪生如何实现过程的模拟、分析、预测、优化，以及在人员培训、应急演练等方面的价值。 生产运营的智能化管理：从执行到智慧决策 本篇将聚焦于计算技术如何赋能化工企业的生产运营管理。 制造执行系统（MES）： 阐述MES在连接企业资源计划（ERP）与底层控制系统之间的关键作用，如何实现生产计划执行、物料跟踪、质量管理、设备管理、生产统计等功能，提升生产透明度和执行效率。 供应链协同与优化： 探讨如何利用数据分析和优化算法，对整个化工供应链进行精细化管理，包括原料采购、库存管理、生产调度、物流配送，以降低成本，提高响应速度。 安全、健康与环境（HSE）的数字化管理： 介绍如何运用计算技术，例如风险评估软件、事故追踪系统、环境监测与报告平台，来提升HSE管理水平，确保生产过程的安全可靠，并满足日益严格的环保法规。 研发与创新的加速器：计算工具赋能科学探索 本篇将从研发的角度，展现计算技术如何加速化工领域的创新。 计算化学与分子模拟： 介绍量子化学计算、分子动力学模拟等方法，如何帮助研究人员理解化学反应机理、设计新材料、预测催化剂性能，极大地缩短了从理论到实验验证的时间。 高通量计算与自动化实验： 探讨如何结合机器人技术和计算模型，实现高通量的材料筛选和反应条件探索，从而加速新产品和新工艺的开发。 大数据在研发中的应用： 讨论如何利用机器学习和数据挖掘技术，从海量的文献、专利、实验数据中发现潜在的创新点，指导研发方向。 第三篇：面向未来的挑战与机遇——可持续发展与人才培养 绿色化工与可持续发展：计算技术的绿色贡献 本书将强调计算技术在推动绿色化工和可持续发展中的关键作用。 能效优化与碳排放管理： 详细阐述如何利用过程模拟、优化算法和实时监测，最大限度地降低能源消耗，减少温室气体排放。 废弃物处理与资源化利用： 介绍计算技术在设计更高效的废弃物处理工艺、优化资源回收利用率方面的应用。 清洁生产工艺的开发： 探讨如何通过过程模拟和分子设计，开发环境友好型的新工艺和新产品。 网络安全与数据隐私：数字化工的守护者 随着化工过程日益数字化和网络化，网络安全和数据隐私问题变得至关重要。本书将探讨： 面临的威胁： 针对化工控制系统（ICS）的网络攻击类型，如勒索软件、DDoS攻击、数据窃取等。 安全防护策略： 介绍工业防火墙、入侵检测/防御系统（IDS/IPS）、安全审计、访问控制等技术手段。 数据安全与隐私保护： 强调对敏感生产数据、商业机密信息的保护，以及符合相关法规的数据管理要求。 人才培养与技能重塑：拥抱数字化工的未来 在数字化转型的浪潮中，化工领域对人才的需求也在发生深刻变化。本书将讨论： 复合型人才的培养： 强调化工专业知识与计算技术（如编程、数据分析、算法应用）相结合的重要性。 持续学习与技能更新： 鼓励从业人员保持终身学习的态度，不断掌握新兴计算技术和工具。 教育模式的创新： 探讨如何通过在线课程、模拟实验平台、项目制学习等方式，培养适应未来数字化工需求的工程师。 通过以上三个篇章的深入探讨，本书将为读者提供一个全面、深入的理解，即计算技术并非一个孤立的“基础”学科，而是已经成为驱动化工行业现代化、智能化、绿色化的核心引擎。它渗透于化工过程的每一个环节，从微观的分子设计到宏观的企业运营，从长期的研发创新到实时的过程控制，都离不开计算技术的强大支撑。本书旨在激发读者对这一领域更广泛的兴趣和更深入的思考，共同迎接数字化工的美好未来。
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