Data-driven Methods for Fault Detection and Diagnosis in Chemical Processes pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Springer

作者:Evan L. Russell

出品人:

页数:192

译者:

出版时间:2013-10-4

价格:USD 199.00

装帧:Hardcover

isbn号码:9781852332587

丛书系列:

图书标签:

• 研究
• Fault Detection
• Fault Diagnosis
• Chemical Processes
• Data-driven Methods
• Process Monitoring
• Machine Learning
• Statistical Process Control
• Process Analytics
• Industrial Automation
• Systems Engineering

好的，这是一本关于高级计算流体力学（CFD）在复杂多相流系统建模中的应用的图书简介。 --- 书名：《高级计算流体力学：复杂多相流系统建模与仿真》 内容提要 本书深入探讨了计算流体力学（CFD）在处理极端、非线性、跨尺度的复杂多相流系统中的前沿理论、先进数值方法及其在工程实践中的应用。随着能源、化工、环境科学以及生物医学工程对过程理解与优化的要求日益提高，传统的一维或二维模型已无法捕捉到流体运动、相间作用和界面演化过程中的关键物理现象。本书旨在填补这一知识空白，为研究人员和工程师提供一套全面、深入且具有高度可操作性的工具集，以精确模拟和预测涉及气、液、固多相共存的复杂系统行为。 全书结构围绕理论基础的夯实、核心模型的构建与验证，以及特定复杂场景的应用展开，共分为六大部分，涵盖了从基础理论到前沿模型发展的核心内容。 第一部分：多相流基础理论与数值框架的重构 本部分首先回顾了传统连续介质力学在描述多相系统时的局限性，并重点介绍了描述多相流动的基本控制方程组——质量、动量和能量守恒方程在非均匀介质中的推广形式。核心章节详细阐述了欧拉-欧拉（Euler-Euler）模型的数学完备性，特别是其在处理高速湍流、相间质量/能量/动量传递时的精确封闭问题。 随后，本书详细剖析了先进的相场法（Phase-Field Method, PFM）和水平集方法（Level Set Method, LSM）的最新进展。与传统的欧拉-拉格朗日或欧拉-欧拉方法相比，PFM和LSM在捕捉精确的界面演化、润湿性、表面张力驱动的动力学方面展现出无与伦比的优势。书中不仅提供了这些方法的离散化技术（如有限体积法和有限元法），还特别讨论了如何将动量方程与界面演化方程耦合，以确保能量和质量的守恒性。 第二部分：湍流模型与相间作用的精确刻画 在多相流的工程应用中，湍流效应往往是决定系统宏观性能的关键。本部分专注于多相湍流模型的最新发展。作者详细对比了雷诺平均纳维-斯托克斯（RANS）方法在多相系统中的适用性，并着重介绍了大涡模拟（LES）和直接数值模拟（DNS）在捕捉气泡/液滴破碎、聚并过程中的优势。 此外，本书开创性地探讨了如何量化和建模复杂的相间作用力。这包括详细的颗粒阻力函数（Drag Function）的修正、颗粒间的碰撞模型（如Kinetic Theory of Granular Flow, KTGF）在高密度流中的应用，以及电动力学、磁流体力学等外部场作用对界面行为的调控。重点展示了如何利用实验数据（如高速摄像和粒子图像测速 PIV/PLIF）对这些复杂模型的参数进行校准和验证。 第三部分：先进网格技术与自适应求解器设计 复杂几何和剧烈变化的界面（如沸腾、雾化、乳化）对传统的固定网格方法构成了巨大挑战。本部分聚焦于动态自适应网格技术（AMR）在多相流中的应用。书中详细介绍了基于四叉树（Octree）和基于梯度的网格加密策略，如何高效地在界面附近维持高分辨率，同时避免网格畸变，从而显著降低计算成本。 此外，针对强耦合和非线性求解，本书提出了隐式-显式（IMEX）时间积分方案，用于稳定处理不同尺度（相间质量传递快、流体流动慢）之间的耦合问题。章节还深入探讨了基于预条件共轭梯度（PCG）和代数多重网格（AMG）的线性系统求解器在处理高维、稀疏矩阵时的优化策略。 第四部分：特定复杂多相系统的应用案例 本部分将理论与实践紧密结合，通过几个高难度的工程实例，展示了所介绍方法的威力： 1. 气液两相流的临界传热（Boiling and Critical Heat Flux, CHF）：利用相场/水平集方法模拟核反应堆或换热器中气泡成核、生长、脱离及其对壁面热流的影响，预测CHF的发生机制。 2. 固液反应床的流化与混合：采用高分辨率欧拉-欧拉-KTGF耦合模型，精确模拟颗粒床中的死区形成、返混现象以及催化剂颗粒的磨损评估。 3. 油藏工程中的泡沫/乳液动力学：针对提高采收率（EOR）中的关键技术，利用表面活性剂驱动的界面张力梯度（Marangoni效应）来指导泡沫的稳定性和渗透率的提高。 第五部分：模型的可视化与后处理技术 仿真结果的有效传达依赖于先进的可视化工具。本部分超越了简单的矢量图和云图，重点介绍了拓扑数据分析（TDA）在理解多相结构中的应用，例如，如何量化气泡尺寸分布的统计学特征、界面的曲率分布，以及湍流涡结构在不同相体积分数下的演变。此外，还介绍了如何结合机器学习技术，从大规模CFD数据集中提取物理可解释的特征。 第六部分：模型验证、不确定性量化与未来展望 任何高级模型都必须经过严格的验证。本部分强调了系统不确定性量化（UQ）在评估模型预测鲁棒性方面的重要性。作者详细介绍了蒙特卡洛方法、摄动分析（Perturbation Analysis）在评估输入参数（如物性参数、界面条件）波动对输出结果影响的流程。最后，对格子玻尔兹曼方法（LBM）在处理极端界面动力学方面的潜力进行了展望，并讨论了如何将GPU加速与CFD求解器深度融合，以实现对超大规模系统的实时仿真。 目标读者 本书主要面向计算流体力学、化学工程、机械工程、航空航天、能源科学等领域的研究生、博士后、专业工程师以及从事复杂系统建模的科研人员。阅读本书要求具备扎实的流体力学基础和一定的偏微分方程数值方法知识。 ---

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这本书最吸引我的地方在于它对于“诊断”环节的深入挖掘。很多书籍在讲解故障检测时，往往会止步于“发现有问题”，但真正让工程师头疼的是“问题出在哪里”以及“该如何解决”。这本书在这方面做得非常出色，它详细介绍了多种故障诊断的策略，包括基于专家系统的、基于数据挖掘的，以及基于机器学习分类器的。特别是在介绍如何利用故障模式库和诊断规则来定位故障时，书中提供了很多具体的实施步骤和注意事项。我曾经在实际工作中遇到过一个难以诊断的故障，阅读了这本书的这部分内容后，我从中获得了启发，找到了解决问题的思路。此外，书中对故障的等级划分和严重性评估也进行了详细的讲解，这对于制定相应的应急预案和维护策略至关重要。读完这本书，我感觉自己不仅仅是学会了如何“找茬”，更是学会了如何“对症下药”，这对提升化工过程的可靠性和安全性有着直接的帮助。

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这本书给我的第一印象是它非常具有“实战”导向。虽然名字里有“数据驱动”这样的学术词汇，但阅读过程中，我感觉到作者在努力弥合理论与实践之间的鸿沟。书中大量的工业案例，涵盖了从石油化工到精细化工的多个领域，让我看到了这些抽象的数学模型是如何落地，并真正解决生产中的实际问题的。例如，在介绍支持向量机（SVM）用于故障分类时，书中详细描述了如何处理传感器噪声、数据不平衡等实际数据中常见的问题，并且提供了具体的参数调优策略。此外，书中对数据预处理和特征工程的关注也让我受益匪浅。作者强调了高质量数据的重要性，并分享了多种有效的数据清洗、降维和特征提取技术。这对于很多初次接触数据驱动方法的工程师来说，是至关重要的一步。他们可能拥有丰富的过程知识，但缺乏数据处理的经验。这本书恰好弥补了这一短板。我认为，这本书最大的价值在于它提供了一个“工具箱”，里面装满了经过验证的、可操作的方法，并且附带了如何使用这些工具的详细说明。读完之后，我感觉自己更有信心去着手解决我们工厂里的一些长期存在的故障诊断难题了。

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这本书的优点在于它提供了一个非常全面的视角来看待化工过程的故障检测与诊断问题。它不仅仅关注单一的技术方法，而是将不同的技术，如统计过程控制（SPC）、机器学习、人工智能等，都纳入了考量范围，并探讨了它们之间的联系和互补性。我认为，这种整合性的方法是当前化工行业智能化发展的必然趋势。书中对不同方法的优劣势分析也相当客观，不会夸大某一种技术的神奇之处，而是基于实际应用效果来评价。我印象最深的是，书中提到了如何结合过程机理模型和数据驱动模型，以达到更好的检测和诊断效果。这是一种“混合建模”的思路，对于那些对纯粹数据驱动方法存在疑虑的工程师来说，是一种很好的折衷方案。同时，书中也触及了一些关于模型更新、在线学习和大数据处理的挑战，这表明作者对未来发展趋势也有着敏锐的洞察力。总的来说，这本书对于那些希望系统性地了解数据驱动方法在化工过程故障检测与诊断领域现状和未来发展方向的读者，提供了非常有价值的指导。

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这本书的论述风格严谨而系统，尤其是在数学推导和模型验证方面，做得非常到位。作者在介绍每一种数据驱动方法时，都会先给出清晰的数学定义和前提条件，然后逐步展开推导过程，确保逻辑的严密性。对于那些对算法的数学基础有较高要求的读者，这本书绝对是一个理想的选择。我特别欣赏书中关于模型鲁棒性和可解释性的讨论。在实际应用中，一个模型即使预测准确率很高，但如果它对噪声过于敏感，或者我们无法理解其决策依据，那么它的应用价值就会大打折扣。作者在这两个方面都进行了深入的探讨，并提出了一些量化评估和改进的策略。例如，在讨论主元分析（PCA）时，书中不仅讲解了如何选择主元个数，还强调了主元与原始变量之间的关系，这对于理解模型故障检测的原理非常有帮助。此外，书中还包含了一些关于不确定性量化和故障等级划分的内容，这在很多同类书籍中是比较少见的，但对于实际的故障诊断和风险评估来说，却非常关键。这本书的深度和全面性，足以让它成为化工过程故障检测与诊断领域的权威参考资料。

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这本书的书名是《数据驱动方法在化工过程故障检测与诊断中的应用》。 读完这本书，我最大的感受是它在方法论上的深度和广度。作者并没有止步于简单地介绍几种算法，而是深入剖析了每种方法背后的数学原理、统计基础以及其在实际化工场景中应用的逻辑链条。例如，在讨论基于模型的故障检测时，书中详细阐述了如何从机理模型出发，推导出偏差的统计特性，并基于此构建检测统计量。这对于那些希望理解“为什么”而不是仅仅“怎么做”的读者来说，无疑是极大的收获。更让我印象深刻的是，书中不仅介绍了经典的方法，还涵盖了一些前沿的研究方向，比如在不确定性传播和鲁棒性分析方面的最新进展。作者通过大量图表和案例分析，将抽象的理论概念具象化，使得即使是初学者也能逐步理解复杂的技术细节。整本书的逻辑非常清晰，从基础的数学工具铺垫，到各种模型的构建与比较，再到故障定位和诊断的策略，层层递进，让读者能够系统地掌握整个数据驱动故障检测与诊断的框架。对于化工过程控制工程师、研发人员，以及对此领域感兴趣的研究生来说，这本书提供了一个非常宝贵的参考。它不仅能提升我们对现有技术的理解，还能启发我们在面对复杂问题时，如何创新性地应用数据驱动的方法。

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