中國冶金企業選購設備指南.燒結和球團設備 pdf epub mobi txt 電子書 下載2026

簡體網頁||繁體網頁

☆☆☆☆☆

出版者:冶金工業

作者:中國冶金企業選購設備指南燒結和球團設備編輯委員會

出品人:

頁數:0

译者:

出版時間:

價格:160.00元

裝幀:其他

isbn號碼:9787502442224

叢書系列:

圖書標籤:

• 冶金
• 燒結
• 球團
• 設備選購
• 冶金設備
• 選礦設備
• 工業設備
• 冶金工業
• 設備指南
• 技術手冊

現代工業自動化與智能製造前沿技術：麵嚮流程工業的係統集成與優化策略 圖書簡介 本書深入探討瞭麵嚮流程工業，特彆是化工、製藥、能源等高復雜度、連續化生産環境的自動化與智能製造前沿技術。它並非聚焦於傳統的冶金設備選購，而是將視野拓展至整個工業4.0和智能工廠的構建核心，著重分析如何通過先進的控製係統、數據集成和人工智能技術，實現生産效率的飛躍、産品質量的穩定以及運營成本的優化。 第一部分：流程工業自動化架構的演進與重構 本部分首先梳理瞭現代流程工業自動化係統的發展脈絡，從早期的DCS（集散控製係統）到當前的基於模型的預測控製（MPC）和軟測量技術，係統闡述瞭各代技術的核心理念和應用局限。 1.1 工業控製係統的深度集成與互操作性 詳細介紹瞭現代控製係統如先進過程控製（APC）、安全儀錶係統（SIS）與製造執行係統（MES）之間的數據流和功能協同。重點分析瞭OPC UA（統一架構）等關鍵通信協議在打破傳統“信息孤島”中的作用，以及如何建立一個統一、安全、可靠的工業數據基礎設施。探討瞭分布式控製係統（DCS）在麵對大規模、跨地域生産基地時的擴展性挑戰與解決方案，例如采用基於服務的架構（SOA）和微服務理念對傳統控製軟件進行解耦和升級。 1.2 高級過程控製（APC）在復雜反應動力學中的應用 本章深入剖析瞭非綫性控製、自適應控製以及模型預測控製（MPC）在處理高延遲、強耦閤、非綫性強烈的化學反應過程中的具體實施細節。內容包括如何構建高保真度的反應動力學模型，如何進行模型辨識和在綫修正，並結閤實際案例（如乙烯裂解爐、精餾塔群）展示MPC在提升收率和減少能耗方麵的量化效果。 1.3 數字化孿生（Digital Twin）在流程模擬與優化中的實踐 本書將“數字化孿生”視為流程工業決策支持的核心工具。內容涵蓋瞭如何將物理資産的實時運行數據、曆史維護記錄與高精度仿真模型相結閤，構建一個動態、實時的虛擬映射體。重點討論瞭如何利用孿生體進行“What-if”場景分析、操作員培訓、以及在不影響實際生産的情況下測試新的控製策略和操作規程。這部分強調瞭從傳統的靜態仿真到動態、互動的閉環仿真係統的轉變。 第二部分：工業物聯網（IIoT）與大數據分析驅動的智能運營 流程工業的價值正在從“控製”轉嚮“洞察”。本部分聚焦於如何利用傳感器技術、IIoT平颱和數據科學方法，實現從海量工業數據中提取決策價值。 2.1 工業物聯網（IIoT）的邊緣計算與數據預處理 討論瞭IIoT在傳感器層麵的部署策略，特彆是對於老舊設備（Brownfield）的智能化改造方案，如無綫傳感網絡和時間敏感網絡（TSN）的應用。核心內容在於邊緣計算（Edge Computing）如何承擔高頻數據清洗、特徵提取和初步異常檢測任務，從而減輕雲端平颱（或中央數據中心）的負載，並確保關鍵控製迴路的低延遲響應。 2.2 預測性維護（PdM）與資産性能管理（APM） 區彆於基於時間的定期維護，本書詳述瞭基於狀態的預測性維護模型的構建。這包括振動分析、熱成像、油液分析等多種物理信號的融閤處理。重點介紹瞭如何利用機器學習（如LSTM、Transformer模型）處理時間序列數據，準確預測設備（如泵、壓縮機、反應釜攪拌器）的剩餘有 效壽命（RUL），從而實現維護資源的精準調度和庫存優化。 2.3 流程優化與質量控製的深度學習應用 探討瞭深度學習技術在流程工業非綫性、復雜模式識彆中的突破。內容涉及：利用捲積神經網絡（CNN）分析光譜數據（如近紅外光譜）進行産品在綫質量檢測（PAT技術），以及使用強化學習（Reinforcement Learning, RL）訓練智能體，以自主學習最優的工藝操作點，替代傳統的人工經驗調控。詳細分析瞭RL在優化批次過程（Batch Processes）切換和終點判斷上的潛力。 第三部分：網絡安全、可持續發展與未來人纔培養 本章超越瞭純粹的技術層麵，探討瞭智能製造實施過程中麵臨的係統性挑戰和麵嚮未來的戰略布局。 3.1 工業控製係統（ICS）的網絡安全縱深防禦 隨著係統互聯的加深，ICS麵臨的網絡攻擊風險日益嚴峻。本部分提供瞭針對OT（操作技術）環境的安全框架，包括網絡隔離、微分段（Micro-segmentation）、以及對工控協議（如Modbus/TCP、Profinet）的深度包檢測（DPI）。重點分析瞭零信任架構在工業控製網絡中的定製化部署方法，確保運營連續性和數據完整性。 3.2 綠色製造與能源效率的智能化管理 深入研究如何利用先進的優化算法和實時數據監控，實現流程工業的碳足跡和能耗的最小化。內容包括公用工程（如蒸汽、冷卻水、電力）的能源調度優化，以及對關鍵能耗設備進行實時效率評估，輔助企業實現ESG（環境、社會與治理）目標。 3.3 流程工業的數字化人纔結構轉型 麵對技術融閤的趨勢，本書最後討論瞭對未來工程師和技術人員的要求。強調跨學科知識的融閤，要求操作人員不僅理解工藝，更要掌握數據科學基礎、係統集成知識和網絡安全意識。提齣瞭麵嚮未來工廠的技能圖譜和培訓路徑建議。 本書旨在為流程工業的高級工程師、自動化架構師、IT/OT集成專傢以及企業管理者提供一份全麵、深入且極具前瞻性的參考指南，指導他們如何利用最新的信息技術和控製理論，構建麵嚮未來的、高效、安全且可持續的智能製造體係。它提供的知識體係，完全側重於係統集成、數據驅動的決策和軟件定義的基礎設施，與特定設備（如燒結機、球團生産綫）的硬件選型采購決策無直接關聯。

評分☆☆☆☆☆

評分☆☆☆☆☆

評分☆☆☆☆☆

評分☆☆☆☆☆

評分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆