CP300核电厂一回路系统设备及运行 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:马明泽

出品人:

页数:376

译者:

出版时间:2011-5

价格:118.00元

装帧:

isbn号码:9787502248192

丛书系列:

图书标签:

• 核电
• CP300
• 一回路系统
• 设备
• 运行
• 核工程
• 电力工程
• 核安全
• 热力学
• 流体力学

好的，这是一份关于“CP300核电厂一回路系统、设备及运行”之外的其他主题的图书简介，内容力求详实，旨在描述一个涵盖广泛、深度足够的非核电主题的专业技术图书。 --- 图书名称：现代大型工业流程控制与优化：基于物联网（IoT）与人工智能（AI）的集成应用 （注：本简介描述的图书内容与“CP300核电厂一回路系统、设备及运行”完全无关，涵盖了通用工业自动化、数据科学和先进控制理论。） 图书简介 本书系统性地探讨了在当代复杂大型工业流程中，如何融合物联网（IoT）技术、大数据分析和人工智能（AI）算法，构建高效、可靠且具备自适应能力的智能控制与优化体系。本书面向化工、石油天然气、冶金、电力（非核领域）以及大规模制造等流程工业领域的工程师、系统架构师、研究人员和高级技术管理者。 我们生活在一个数据爆炸的时代，工业流程的复杂度呈指数级增长，传统的基于经典PID或固定逻辑的控制系统已难以应对动态变化的需求和对能效、产品质量的极致追求。本书的核心目标是搭建一座桥梁，连接物理世界的工业流程（Process）与信息世界的智能算法（Intelligence）。 第一部分：工业物联网（IIoT）基础与数据采集架构（约占全书25%） 本部分首先奠定了智能控制系统的物理基础。我们深入分析了现代工业环境下，传感器技术、边缘计算与网络通信在流程工业中的应用挑战与解决方案。 1.1 工业传感器与现场设备集成： 探讨了高精度、高可靠性传感器（如超声波、光谱分析仪、先进流量计）的选择、安装规范与校准。重点分析了如何应对极端环境（高温、高压、腐蚀性介质）下的信号完整性问题。 1.2 工业通信协议栈的演进： 全面比较了传统现场总线（如HART、Profibus/Profinet）与面向IIoT的协议（如MQTT、OPC UA、TSN时间敏感网络）。详细阐述了数据在OT（运营技术）层与IT（信息技术）层之间的安全高效传输机制。 1.3 边缘智能与数据预处理： 强调了在数据源头进行清洗、融合与降维的重要性。深入讲解了边缘计算在实时性要求高的控制回路中的部署策略，包括嵌入式系统中的数据模型压缩与本地推理加速技术。 第二部分：流程建模与数字孪生构建（约占全书20%） 要实现高级优化，必须对被控对象有精确的数字表达。本部分聚焦于从第一性原理到数据驱动的建模方法论。 2.1 基于第一性原理的物理建模： 回顾了质量、能量、动量守恒定律在化工单元操作（如精馏塔、反应器、换热网络）中的应用，构建高保真度的非线性微分代数方程组（DAE）模型。 2.2 混合建模方法（Hybrid Modeling）： 探讨了如何将数据驱动的黑箱模型（如神经网络）与机理模型（白箱）进行耦合，以解决纯机理模型计算量过大或参数辨识困难的问题。 2.3 数字孪生的构建与验证： 详细描述了如何利用实时历史数据驱动的仿真平台构建高保真数字孪生体，并阐述了孪生体在“What-if”分析、操作员培训和预测性维护中的应用流程。 第三部分：高级过程控制（APC）与实时优化（RTO）（约占全书35%） 这是本书的核心技术部分，重点讲解如何利用先进算法实现对复杂流程的精确控制和性能最大化。 3.1 模型预测控制（MPC）的深度解析： 详细介绍了滚动时域优化、约束处理机制以及在线模型更新策略。针对非线性系统，重点分析了非线性MPC（NMPC）的求解器选择（如序列二次规划SQP、内点法）及其在实时性上的权衡。 3.2 鲁棒性与不确定性处理： 讨论了在传感器漂移、执行器滞后和工艺扰动下，如何设计鲁棒模型预测控制器（RMPC），确保系统在面对不确定性时仍能保持稳定性和性能。 3.3 实时优化（RTO）与操作窗口管理： 阐述了如何将APC与RTO结合，实现基于经济指标（如利润、能耗）的自适应设定点计算。重点分析了如何安全地在操作限制（安全、环境、设备寿命）内进行全局最优解的迭代搜索。 第四部分：人工智能在流程工业中的赋能（约占全书20%） 本部分探讨了如何将机器学习和深度学习技术应用于流程工业的特定挑战。 4.1 异常检测与早期预警系统： 介绍基于自编码器（Autoencoders）、变分自编码器（VAE）和生成对抗网络（GANs）的无监督异常检测方法，用于识别传感器故障、早期设备劣化信号或未曾见过的工况。 4.2 强化学习（RL）在控制策略中的探索： 探讨了如何利用深度Q网络（DQN）和近端策略优化（PPO）等算法，训练控制代理在复杂、高维度的状态空间中学习出超越传统APC的自适应控制策略，特别适用于涉及复杂耦合和多目标冲突的场景。 4.3 可解释性人工智能（XAI）在工业决策中的应用： 强调在关键工业决策中，模型必须提供透明度。介绍LIME、SHAP等方法，用以解释AI模型为何给出特定控制建议，增强操作员对智能系统的信任。 总结与展望 本书不仅仅是理论的堆砌，更强调工程实践。每章后附有详细的案例分析（例如，某大型乙烯裂解装置的能耗优化案例，某矿物处理厂的浆料浓度自适应控制实践），并提供了关键算法的伪代码和实现思路，帮助读者将理论转化为可落地的工程方案。本书致力于培养新一代能够驾驭物理世界与数字智能的复合型高级工程师。 ---

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