Logistic Optimization of Chemical Production Processes pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:John Wiley & Sons Inc

作者:Engell, Sebastian 编

出品人:

页数:298

译者:

出版时间:2008-3

价格:224.00 元

装帧:HRD

isbn号码:9783527308309

丛书系列:

图书标签:

• Logistic
• Optimization
• Chemical
• Production
• Processes
• Supply Chain
• Process Optimization
• Chemical Engineering
• Mathematical Programming
• Industrial Engineering
• Operations Research
• Modeling
• Simulation

好的，这里为您构思了一份关于化学生产过程优化的图书简介，内容将侧重于该领域内的实际应用、方法论和前沿技术，但不涉及具体书名“Logistic Optimization of Chemical Production Processes”中的特定内容。 --- 图书简介：现代化学工程中的过程优化与控制策略 导言：面向复杂系统的效率与可持续性提升 在当今竞争日益激烈的全球市场中，化学工业正面临前所未有的挑战：既要满足对高品质、多样化产品的需求，又要严格遵守日益收紧的环境法规，同时实现生产成本的有效控制。传统基于经验和静态模型的生产管理模式已难以适应现代大型、复杂、动态变化的化学制造系统。因此，系统化的过程优化与先进控制技术成为了驱动行业进步的核心动力。 本书旨在深入探讨现代化学工程中实现生产过程优化与控制的理论基础、核心方法论及前沿技术应用。我们聚焦于如何构建能够对复杂的、非线性和时变化工系统进行有效建模、分析和决策支持的智能框架。全书内容围绕如何将严谨的数学优化工具与实时的过程数据相结合，以期在保证产品质量和安全的前提下，最大化经济效益并最小化资源消耗。 第一部分：优化基础与系统建模 本部分奠定了优化问题的数学基础，并着重于为实际化工过程构建准确、可操作的模型。 1. 化工过程系统的表征与建模挑战： 我们首先梳理了反应器、分离单元（如精馏塔、萃取设备）和辅助设备（如热交换网络）在数学上如何被描述。重点讨论了模型的不确定性来源——例如催化剂失活、原料波动、外部环境变化——以及如何处理这些不确定性，包括使用统计方法进行参数辨识和模型修正。 2. 优化问题的数学框架： 详细介绍了线性规划（LP）、非线性规划（NLP）以及混合整数规划（MIP）在化工过程优化中的应用场景。特别是针对连续和离散决策变量并存的复杂调度和操作点选择问题，MIP的建模技巧将作为重点讲解内容。 3. 过程仿真与集成： 讨论了如何利用成熟的商业仿真软件平台（如 Aspen Plus 或 gPROMS）进行稳态和动态仿真，并将这些仿真模型作为优化算法的计算引擎。同时，强调了流程流程（Flowsheet）优化，即在设计阶段就整合优化思维，以避免后期重复返工的理念。 第二部分：先进过程控制与实时优化 本部分是全书的核心，关注如何利用现代控制理论和实时数据流，使生产过程能够动态地追踪最优解。 4. 模型预测控制（MPC）的深度解析： MPC作为解决多变量、强耦合、约束条件复杂系统的黄金标准，将获得详尽的阐述。内容涵盖了核心的滚动时域优化算法、如何处理系统延迟和约束的技巧，以及在实际工业应用中，如何根据计算资源和响应速度的需求，选择合适的模型结构（如线性化模型或全局非线性模型）。 5. 约束处理与安全裕度管理： 在化工生产中，安全和环境约束是不可逾越的红线。本章讨论了在优化框架中如何有效地集成硬约束和软约束，例如通过惩罚函数或边界跟踪技术，确保生产操作始终处于安全操作包络（Operating Envelope）之内，并量化操作裕度。 6. 实时优化（RTO）的实施架构： 区分了实时优化与先进控制（APC）的区别与联系。详细描述了RTO系统的分层结构，包括数据清洗、模型更新、优化求解和控制指令下发的整个闭环流程。讨论了如何在遗留系统（Legacy Systems）上部署RTO，以及如何处理模型与实际过程之间的“模型失配”（Model Mismatch）问题。 第三部分：前沿技术与可持续发展 随着工业4.0和可持续发展目标的推进，本部分聚焦于新兴技术如何赋能化学过程的未来优化。 7. 数据驱动的优化方法： 探讨了机器学习（ML）和人工智能（AI）在过程优化中的新兴作用。这包括使用神经网络替代高成本的物理模型进行预测（替代模型/代理模型），利用强化学习（RL）探索传统优化方法难以触及的非直觉操作策略，以及如何将这些数据驱动的预测结果有效地嵌入到基于物理的优化框架中。 8. 能源系统优化与碳足迹管理： 针对能源密集型的化学工业，本章重点讨论了热力学效率的提升。内容包括热集成网络（HEN）的优化设计与运行，以及如何将二氧化碳捕集、利用与封存（CCUS）相关的能耗和成本纳入到整体生产优化模型中，以实现低碳生产目标。 9. 批次过程的优化与调度： 许多精细化学品和制药原料的生产依赖于批次操作。本章将专门针对批次反应过程的动态轨迹优化（例如，如何确定最佳的加热速率或加料时间），以及多品种、多用途工厂的生产调度问题进行深入分析。 面向读者： 本书适合于化学工程、过程控制、工业自动化领域的工程师、研究人员、高级管理人员以及研究生。它不仅提供了扎实的理论基础，更强调了方法论在解决真实世界工业难题时的实用性和可操作性，是实现下一代智能化、高效能化学制造的必备参考书。

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如果用一个词来概括这本书给我的整体印象，那一定是“全面性”与“实用性”的完美融合。它成功地架起了一座坚实的桥梁，连接了高深的数学优化理论与化学工程师日常面对的实际操作瓶颈。我发现自己不止一次地将书中的某个模型框架应用于我当前正在处理的一个小型流程改进项目上，并立刻看到了效果。特别是书中对不确定性建模的论述，它没有逃避现实世界中测量误差和模型偏差的存在，而是将其纳入优化框架，提供了更具鲁棒性的解决方案。与其他一些只停留在理论探讨的著作相比，这本书的价值在于其高度的“可执行性”。它不仅告诉你“应该怎么做”，更细致地展示了“如何一步一步地实现它”，从数据预处理到求解器选择，再到结果验证，形成了一个完整闭环。对于任何希望将自己的化工生产管理水平从“经验驱动”迈向“数据和模型驱动”的专业人士而言，这本书是不可或缺的投资。

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这本书的封面设计简直是教科书级别的范本，那种冷静而专业的蓝色调，搭配清晰易读的字体，立刻就能让人感受到内容的严谨性。我迫不及待地翻开第一页，原本以为会是一本晦涩难懂的理论堆砌，结果发现作者在引言部分就展现了高超的叙事技巧。他们没有直接抛出复杂的数学模型，而是从化学工业中实际存在的优化痛点入手，比如如何在高能耗、高污染的背景下实现利润最大化，如何平衡反应速率与选择性之间的微妙关系。这种“问题导向”的开篇策略，极大地激发了我继续阅读的欲望。特别是关于多目标优化框架的介绍部分，作者巧妙地运用了帕累托前沿的概念，配以直观的二维图示，使得即便是初次接触这类优化理论的读者，也能迅速把握核心思想。整本书的逻辑主线非常清晰，从基础的线性规划到更复杂的非线性、混合整数规划，每一步的过渡都处理得极为自然，就像一位经验丰富的导游，步步引领我们深入这片复杂的优化森林，让人觉得每翻过一页，自己对生产流程控制的理解又上升了一个台阶。

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这本书的案例分析部分，绝对是其价值的集中体现。我特别留意了关于催化剂再生周期优化的那一章。书中展示了如何将实际生产数据转化为可用的约束条件和目标函数，这个过程的细致程度令人印象深刻。作者并未止步于展示最终的优化结果，而是深入剖析了模型求解过程中遇到的实际困难，比如计算资源的限制、参数估计的不确定性，以及如何使用启发式算法来应对NP难问题。其中一个案例描述了如何通过调整进料配比，在不牺牲产品纯度的情况下，将反应器的停留时间缩短了15%，这对于24/7运行的大型化工厂来说，意味着巨大的成本节约。阅读这些具体的应用场景，我最大的感受是，作者的知识体系不仅扎根于扎实的理论基础，更深深植根于一线工程实践。书中的图表制作水准极高，无论是流程图还是灵敏度分析的柱状图，都标注详尽，数据可视化做得非常到位，这使得复杂的优化敏感性分析变得触手可及，不再是抽象的公式演算。

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这本书的排版和装帧质量堪称艺术品。在信息爆炸的时代，一本厚重的专业书籍能做到如此赏心悦目，实属难得。纸张的选择很有分量，墨水的光泽度恰到好处，即便是长时间在灯光下阅读，眼睛也不会感到明显的疲劳。更重要的是，作者在结构布局上的考量——比如关键公式的单独突出显示、复杂定义术语的加粗处理，以及章节末尾的“自测与思考题”，都体现出对学习体验的极致追求。那些思考题设计得非常精妙，它们往往不是简单的知识复述，而是要求读者对所学知识进行逆向工程或情景假设，比如“如果市场价格突然波动20%，你的优化策略应如何调整？”这种开放式的提问，极大地锻炼了读者的批判性思维和快速决策能力。读完一章，会有一种完成了一次高强度智力训练的充实感。

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不得不提的是，这本书在处理动态系统优化方面的深度远远超出了我的预期。很多同类书籍往往将重点放在静态流程模拟上，但化学生产过程本质上是时变的、受扰动的。作者在讨论实时过程控制与优化（RTO）时，展现了极强的跨学科视野。他们不仅仅停留在传统的模型预测控制（MPC）层面，还引入了基于强化学习的优化策略的初步探讨。这种前瞻性使得这本书不仅仅是一本工具手册，更像是一份面向未来十年化工智能制造的路线图。我个人对其中关于“软测量”技术的应用特别感兴趣，书中详细论述了如何利用已知的易测变量来实时估计那些难以在线测量的关键质量指标，并通过这些估计值来驱动优化器的运行，保证了优化决策的即时性和准确性。文字风格上，这种章节显得尤为严谨，充满了专业术语的精确使用，但通过精心设计的脚注和附录，确保了不同知识背景的读者都能跟上节奏，体现了作者极高的教学诚意。

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