Computer Aided Property Estimation for Process and Product Design pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Elsevier Science Ltd

作者:Kontogeorgis, Georgios M. (EDT)

出品人:

页数:436

译者:

出版时间:2004-7

价格:$ 587.60

装帧:HRD

isbn号码:9780444511539

丛书系列:

图书标签:

• Process Design
• Product Design
• Property Estimation
• Chemical Engineering
• Computer Aided Design
• Thermodynamics
• Phase Equilibrium
• Software Applications
• Data Analysis
• Modeling

《化工过程与产品设计中的计算机辅助估算技术：超越传统方法的深度探索》 本书简介： 本书深入剖析了现代化工领域中，尤其是在复杂过程与创新产品设计阶段，如何利用先进的计算机辅助估算技术来克服传统方法在精度、效率和适应性上的局限。全书旨在为化工工程师、过程设计师以及研发人员提供一个全面且实用的技术框架，用以指导他们在项目初期和优化阶段做出更快速、更可靠的工程决策。 我们认识到，化工过程的放大和新产品的开发是一个充满不确定性的过程。传统的手算或依赖经验公式的方法往往难以捕捉到系统中的非线性行为、多相流动的复杂性以及反应动力学的细微差别。本书正是为了解决这些核心挑战而构建的。 第一部分：估算技术的基础重塑 本书首先奠定了现代化工估算的基础，但重点并非停留在基础热力学或单元操作的简单回顾。相反，我们着眼于“信息贫乏”环境下的鲁棒性估算。 数据稀疏性下的模型选择与校准： 详细探讨了在缺乏完整实验数据的情况下，如何运用贝叶斯方法和机器学习中的高斯过程回归（GPR）来构建高置信度的预测模型。我们着重分析了如何量化输入参数不确定性对最终估算结果的影响，并介绍了敏感性分析和不确定性传播的先进技术（如蒙特卡洛模拟的优化变体）。 多尺度建模的桥梁构建： 阐述了分子模拟（如密度泛函理论 DFT 和分子动力学 MD）的结果如何高效地转化为宏观过程模拟所需的参数。重点讨论了如何设计信息传递的接口，确保从量子级别到反应器级别的参数继承是无损且可验证的。 混合方法论的集成： 介绍了一种创新的“基于物理约束的机器学习”（Physics-Informed Machine Learning, PINN）方法。这不仅是应用AI，而是将已知的守恒定律和热力学约束嵌入到神经网络的损失函数中，从而保证估算结果在物理上的一致性，尤其适用于极端条件下的相平衡和反应速率估算。 第二部分：过程设计中的动态与优化估算 本部分聚焦于如何将这些先进的估算工具集成到实际的化工流程设计和操作优化中，特别是那些涉及瞬态行为和多目标冲突的场景。 流程模拟的加速与替代模型构建： 针对大型流程模拟（如 Aspen Plus 或 gPROMS 运行时间过长的问题），本书详细介绍了如何构建高保真度的“代理模型”（Surrogate Models）。这些模型基于深度神经网络或支持向量机，但在训练时嵌入了关键的工艺限制条件。我们提供了一套系统的流程，用于识别模拟中的“瓶颈”环节，并优先构建这些环节的快速替代模型，从而实现整个流程优化循环的实时反馈。 反应器设计中的复杂动力学估算： 传统的计算流体力学（CFD）在复杂反应器（如多孔催化剂床层、流化床）中的应用成本高昂。本书提供了一种结合了多孔介质平均化技术（Pore-Scale Averaging）和降阶模型（Reduced-Order Modeling, ROM）的估算策略。这种策略能够快速估算出反应物的停留时间分布（RTD）对产物选择性的影响，避免了大规模、高精度的CFD网格划分和求解。 热力学体系的极限状态估算： 在超临界流体、离子液体以及新型反应介质的设计中，标准的状态方程（如 Peng-Robinson）往往失效。我们探讨了如何利用专门的溶液理论（如 COSMO-RS 或更高级的 PC-SAFT 模型），并结合先进的回归技术，对模型参数进行精细校准，从而准确估算这些非传统体系的相图和混合热力学性质。 第三部分：产品特性与性能的预测性评估 设计一个成功的化工产品，不仅仅是设计一个高效的反应器，更重要的是准确预测其最终的物理、化学和功能特性。 高分子与材料属性的定量结构-性质关系（QSPR）： 本书深入介绍了如何运用图神经网络（GNN）来处理分子结构数据。与传统的基于分子描述符的QSPR模型相比，GNN能够自动学习分子拓扑结构与宏观性能（如玻璃化转变温度 $T_g$、粘度、溶解度参数）之间的复杂关系。我们展示了如何用少量实验数据训练出具有强大泛化能力的预测模型。 环境与安全性能的早期估算： 在产品生命周期的早期，快速评估其环境影响和潜在危害至关重要。本书提供了基于定量结构-活性关系（QSAR）的先进毒理学和生物降解性估算方法。重点在于，这些估算如何与过程设计参数（如残留溶剂含量、杂质谱）直接挂钩，实现“绿色设计”的量化目标。 质量属性的在线监控与预测控制（MPC）： 针对连续生产流程，本书探讨了如何利用实时传感器数据，结合上述的预测模型，构建一个先进的过程控制（APC）框架。该框架能够基于对产品质量属性（如产品纯度、粒径分布）的实时估算，提前调整操作变量（温度、压力、进料比），从而将过程维持在最佳的经济和质量区间内。 总结与展望： 本书摒弃了对现有软件工具的简单操作手册式介绍，而是聚焦于支撑这些工具背后的核心科学原理和先进的计算方法。我们致力于提供一种思考方式：将工程经验、物理定律与尖端数据科学深度融合，构建出更智能、更具前瞻性的化工设计与优化策略。掌握这些技术，工程师将能够从“反应结果的后处理者”转变为“性能结果的预见者和塑造者”。

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