大型浮法玻璃生产装置及其施工 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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页数:213

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出版时间:2010-5

价格:40.00元

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isbn号码:9787501975471

丛书系列:

图书标签:

• 浮法玻璃
• 玻璃制造
• 大型装置
• 生产装置
• 施工
• 工程技术
• 工业设备
• 玻璃工业
• 工艺流程
• 设备安装

现代化工过程控制与优化：面向绿色制造的智能系统构建 图书简介 本书聚焦于现代化工生产过程中复杂系统的控制、优化与智能化管理，旨在为读者提供一个全面、深入且具有前瞻性的理论框架与实践指南。随着全球对可持续发展和能源效率要求的日益提高，传统化工流程正面临着向“绿色、智能、高效”转型的迫切需求。本书正是立足于这一时代背景，详细阐述了如何利用先进的控制技术、数据科学以及人工智能方法，对大型、非线性、时变化工装置进行精确的建模、可靠的控制和前瞻性的优化，最终实现生产过程的本质安全与经济效益的最大化。 第一部分：现代化工过程的系统特性与建模基础 本部分首先回顾了化工单元操作的物理化学原理，并重点分析了现代大型化工装置，如精馏塔群、反应器网络、热交换器系统等所共有的复杂系统特性——包括强耦合性、大延迟、高维度和高度非线性。 1.1 化工过程的动态特性分析： 深入探讨了工艺变量（温度、压力、流量、组成）之间的内在联系，如何通过传递函数、状态空间模型等工具对这些耦合关系进行数学描述。特别阐述了模型降阶（Model Order Reduction）在处理复杂多输入多输出（MIMO）系统时的必要性和常用方法，为后续的控制设计奠定基础。 1.2 基于第一性原理的机理建模： 详细介绍了化学反应动力学、传质传热过程的数学描述，特别是对于涉及相平衡、催化剂失活等复杂现象的反应器系统的建模方法。讨论了如何结合Aspen Plus、ChemCAD等模拟软件进行基准模型的建立与验证，并强调了模型不确定性对控制性能的影响。 1.3 数据驱动的混合建模方法： 面对机理模型难以精确刻画的复杂工况，本书引入了基于系统辨识（System Identification）的参数估计方法。重点讲解了在线/离线辨识技术、ARX/ARMAX模型结构的选择，以及如何将物理约束融入到数据驱动模型中，构建出更具鲁棒性和解释性的“黑箱-白箱”混合模型。 第二部分：先进过程控制（APC）理论与应用 本部分是全书的核心，系统介绍了支撑现代化工装置高效运行的各类先进控制策略，并结合具体的工程实例进行剖析。 2.1 模型预测控制（MPC）的原理与实现： MPC作为当前工业界最主流的APC技术，本书给予了最详尽的论述。从核心的滚动时域（Receding Horizon）概念出发，逐步深入到约束处理（硬约束与软约束）、目标函数的构建（基于成本函数的优化）、以及求解器的选择与效率问题。详细对比了线性MPC（LMPC）和非线性MPC（NMPC）的应用边界与求解难度，并提供了基于MATLAB/Simulink和Python库的实际案例演示。 2.2 鲁棒控制与自适应控制： 针对过程参数漂移和模型失配问题，本书介绍了$H_infty$控制和滑模控制（SMC）的设计原则。特别关注了基于模型参考自适应控制（MRAC）和自整定控制（Self-Tuning Control）在化工装置中应对长周期变化的策略，确保控制系统在长期运行中维持高性能。 2.3 多层级控制架构设计： 阐述了如何构建分层控制体系。上层（优化层）负责设定最优的控制目标值（Setpoints），底层（调节层）负责维持这些目标值并处理快速扰动。重点讨论了实时优化（RTO）在APC层之上发挥的作用，如何通过在线迭代优化实现全流程的最佳操作点跟踪。 第三部分：化工过程的智能优化与决策支持 随着工业物联网（IIoT）和大数据技术的成熟，本部分探索了如何利用人工智能技术提升化工生产的智能化水平。 3.1 过程监测与故障诊断： 强调了基于多元统计过程控制（MSPC）的技术，如主成分分析（PCA）、偏最小二乘（PLS）在多变量过程实时异常检测中的应用。介绍了基于残差分析和深度学习（如自编码器）的软测量技术，用于替代昂贵或滞后的在线分析仪表。 3.2 强化学习在过程优化中的应用： 探讨了如何将强化学习（RL）用于解决传统MPC难以处理的、涉及长期规划和复杂策略选择的控制问题。重点分析了RL在启动/停机过程、复杂批次反应的轨迹优化以及极端工况下的安全裕度管理中的潜力与挑战。 3.3 绿色制造与能效优化： 将过程优化与能源管理紧密结合。详细阐述了如何通过集成热力学分析（如火用分析）和过程模型，构建全厂的能源消耗最小化模型。探讨了碳排放因子纳入优化目标函数，实现面向碳中和的工艺路线选择与操作策略制定。 第四部分：系统集成、安全与实施挑战 本部分关注将理论转化为可靠工业系统的工程实践问题。 4.1 数字化孪生（Digital Twin）在化工中的构建： 介绍了如何集成高保真过程模型、历史运行数据和实时传感器信息，构建与物理实体同步的数字化孪生体。讨论了数字孪生在人员培训、方案预演和预测性维护中的关键作用。 4.2 控制系统的可靠性与网络安全： 针对高风险工艺，分析了冗余控制系统（如三取二投票机制）的设计标准。并全面梳理了控制网络（DCS/PLC/SCADA）面临的网络安全威胁，以及如何实施纵深防御策略以保障生产数据的完整性和控制指令的安全性。 4.3 案例研究与工程经验总结： 书中穿插了多个大型乙烯裂解装置、合成氨装置、精细化工反应器等实际工程项目的控制系统升级案例，从项目规划、模型开发、在线调试到最终的经济效益评估，提供了详实的第一手资料和经验教训。 目标读者 本书面向化工过程控制工程师、自动化工程师、化学工程专业的研究生及高级本科生，以及希望了解现代化工生产智能化前沿技术的工业界技术人员。阅读本书需要具备扎实的化学工程基础和基础的控制理论知识。

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