Mathematical Modeling Approaches for Optimization of Chemical Processes pdf epub mobi txt 電子書 下載 在線閱讀 2026

簡體網頁||繁體網頁

☆☆☆☆☆

出版者:

作者:Corsano, Gabriela/ Montagna, Jorge M./ Iribarren, Oscar A./ Aguirre, Pio A.

出品人:

頁數:91

译者:

出版時間:

價格:29

裝幀:

isbn號碼:9781604569421

叢書系列:

圖書標籤:

• Mathematical Modeling
• Chemical Processes
• Optimization
• Process Optimization
• Chemical Engineering
• Modeling
• Simulation
• Industrial Chemistry
• Systems Engineering
• Applied Mathematics

優化化學過程的數學建模方法 簡介 化學工業是現代社會經濟發展的重要基石，其生産效率、産品質量、能源消耗和環境保護等諸多方麵，都與化學過程的優化息息相關。數學建模作為一種強大的工具，為理解、分析和改進復雜化學過程提供瞭係統性的方法。本書《優化化學過程的數學建模方法》旨在深入探討一係列先進的數學建模技術，並闡釋如何將這些技術應用於實際的化學工程問題中，從而實現過程性能的顯著提升。 本書並非簡單羅列模型，而是側重於構建模型背後的邏輯、選擇恰當模型的原則、以及如何將抽象的數學語言轉化為解決工程難題的有效手段。我們將涵蓋從基礎的代數方程組到復雜的偏微分方程係統，從靜態優化到動態優化，從確定性模型到隨機性模型等一係列內容。每一個章節都將圍繞一個或多個核心的建模方法展開，並輔以詳實的案例分析，以展示這些方法在實際化工生産中的強大應用潛力。 核心內容概述 本書將從以下幾個關鍵領域深入探討數學建模在化學過程優化中的應用： 第一部分：化學過程的數學建模基礎 化學過程的數學描述： 詳細介紹化學過程中的物質守恒、能量守恒、動量守恒以及反應動力學等基本原理，並將其轉化為描述化學反應器、分離設備、傳熱設備等單元操作的數學方程。我們將涵蓋質量平衡方程、能量平衡方程、動量平衡方程以及化學反應速率方程的構建。 模型分類與選擇： 探討不同類型的數學模型，包括經驗模型、半經驗模型、機理模型、黑箱模型、灰箱模型等。深入分析各種模型的優缺點，以及在不同應用場景下選擇最適閤模型的 criteria 。這部分將幫助讀者建立起對建模方法的整體認知框架。 數據獲取與預處理： 強調在實際建模過程中，高質量的數據是模型有效性的前提。我們將討論實驗數據的采集方法、數據清洗、降噪、歸一化等預處理技術，以及如何利用統計學原理進行數據分析，為模型參數的估計和驗證奠定基礎。 第二部分：靜態優化建模方法 靜態優化是指在過程操作參數相對穩定的條件下，尋找最優的操作點以最大化或最小化某個目標函數。 目標函數與約束條件的建立： 詳細講解如何根據生産目標（如提高産率、降低能耗、減少副産物生成、提升産品質量等）建立數學化的目標函數，並識彆和量化過程中的各種約束條件（如設備能力限製、物料平衡、操作安全規範、市場需求等）。 綫性規劃（LP）與非綫性規劃（NLP）： 深入講解綫性規劃和非綫性規劃的基本理論、算法（如單純形法、內點法、序列二次規劃法等）及其在化工生産中的應用。例如，使用LP進行生産調度和資源分配，使用NLP優化反應器操作條件以最大化轉化率。 混閤整數規劃（MIP）： 引入混閤整數規劃的概念，適用於包含離散決策變量（如設備開關、批次生産等）的問題。我們將探討MIP在工藝路綫選擇、設備配置優化、多周期生産計劃製定等方麵的應用。 靈敏度分析與不確定性處理： 在靜態優化模型中，對模型參數的敏感性進行分析，以及如何考慮參數不確定性對優化結果的影響，例如使用魯棒優化或隨機規劃技術，以提高優化方案的實用性和可靠性。 第三部分：動態優化建模方法 動態優化關注過程隨時間的變化，旨在優化過程的瞬態行為，例如過程的啓動、停車、負荷變化、以及響應外部擾動等。 動態過程的建模： 重點介紹描述動態化學過程的數學工具，包括常微分方程（ODE）係統、偏微分方程（PDE）係統，以及離散時間模型。我們將探討如何從基本物理化學原理齣發，建立具有代錶性的動態模型，例如描述反應器內濃度、溫度隨時間變化的ODE模型，以及描述傳質、傳熱過程的PDE模型。 動態過程的控製與優化： 結閤模型預測控製（MPC）等先進控製策略，探討如何利用動態模型進行過程的實時優化。MPC通過預測係統未來行為並根據預測結果進行控製，能夠有效應對過程的非綫性和時滯，實現更精確的過程控製和優化。 過程模擬與動態分析： 介紹利用專業流程模擬軟件（如Aspen Plus, HYSYS等）進行動態模擬，以驗證和精調動態模型，並用於分析過程的動態特性，如瞬態響應、穩定性分析等。 批次過程的動態優化： 重點討論批次反應器、發酵罐等批次過程的動態建模和優化。我們將探討如何優化批次操作參數（如加料速率、溫度控製麯綫、反應時間等），以最大化産率或最小化能耗。 第四部分：高級建模技術與應用 計算流體力學（CFD）在化工過程中的應用： 介紹CFD技術如何模擬流體流動、傳熱傳質以及化學反應在復雜幾何形狀設備（如反應器、換熱器）內的行為。CFD能夠提供精細化的過程信息，指導設備設計和操作優化。 機器學習與人工智能在過程優化中的融閤： 探討如何利用機器學習技術，如神經網絡、支持嚮量機、決策樹等，從大量生産數據中學習過程的內在規律，構建高效的預測模型或代理模型，並與傳統的優化算法相結閤，實現更智能的過程優化。 多尺度建模： 介紹如何將不同尺度的模型（從分子尺度到宏觀設備尺度）進行耦閤，以更全麵地理解和優化復雜化學過程。例如，結閤分子模擬和宏觀反應器模型，以更準確地預測催化反應的性能。 生命周期評估（LCA）與綠色化學過程優化： 探討如何將數學建模技術應用於評估化學過程的環境影響，並指導綠色化學工藝的設計和優化，例如最小化廢物産生、降低能源消耗、使用可再生原料等。 本書的特色與價值 理論與實踐並重： 本書不僅講解數學建模的理論基礎，更注重將抽象的模型應用於實際的化學工程問題。每個章節都配有精心設計的案例研究，展示模型的構建過程、求解方法以及優化結果的解讀。 覆蓋麵廣： 本書涵蓋瞭從基礎到高級的多種數學建模方法，為讀者提供瞭一個全麵的知識體係，能夠應對不同類型和復雜度的化學過程優化問題。 麵嚮讀者： 本書適閤化學工程、化工機械、過程控製、材料科學等相關專業的本科生、研究生以及從事化學過程研發、設計、操作和優化的工程師。 啓發性： 通過本書的學習，讀者不僅能夠掌握解決具體優化問題的能力，更能培養運用數學思維分析和解決復雜工程問題的能力，為未來的技術創新和職業發展奠定堅實基礎。 總結 《優化化學過程的數學建模方法》是一本集理論性、實踐性和前沿性於一體的專業著作。本書將幫助讀者深入理解化學過程的本質，掌握強大的數學建模工具，並將其創造性地應用於實際生産，最終實現化學過程的智能化、高效化和綠色化。掌握本書所介紹的建模方法，將是每一位希望在化學工程領域取得突破性進展的專業人士不可或缺的寶貴財富。

評分☆☆☆☆☆

評分☆☆☆☆☆

評分☆☆☆☆☆

評分☆☆☆☆☆

評分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆