Introduction to Chemical Engineering Computing pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:Wiley-Interscience

作者:Bruce A. Finlayson

出品人:

页数:360

译者:

出版时间:2006-01-09

价格:USD 59.95

装帧:Paperback

isbn号码:9780471740629

丛书系列:

图书标签:

化学工程
计算
数值方法
编程
MATLAB
Python
模拟
化工原理
工程计算
软件应用

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具体描述

An innovative introduction to chemical engineering computing

As chemical engineering technology advances, so does the complexity of the problems that arise. The problemsthat chemical engineers and chemical engineering students face today can no longer be answered with programs written on a case-by-case basis. Introduction to Chemical Engineering Computing teaches professionalsand students the kinds of problems they will have to solve, the types of computer programs needed to solve

these problems, and how to ensure that the problems have been solved correctly.

Each chapter in Introduction to Chemical Engineering Computing contains a description of the physicalproblem in general terms and in a mathematical context, thorough step-by-step instructions, numerous examples,and comprehensive explanations for each problem and program. This indispensable text features Excel,MATLAB(r), Aspen PlusTM, and FEMLAB programs and acquaints readers with the advantages of each.

Perfect for students and professionals, Introduction to Chemical Engineering Computing gives readers the professional tools they need to solve real-world problems involving:

* Equations of state

* Vapor-liquid and chemical reaction equilibria

* Mass balances with recycle streams

* Mass transfer equipment

* Process simulation

* Chemical reactors

* Transfer processes in 1D

* Fluid flow in 2D and 3D

* Convective diffusion equations in 2D and 3D

现代化工过程模拟与优化：理论、方法与前沿应用本书旨在为化学工程领域的研究人员、工程师和高年级本科生提供一本全面、深入的现代化工过程模拟与优化工具书。它立足于扎实的理论基础，系统地介绍了当前工业界和学术界广泛采用的计算方法、软件工具及其在复杂化工系统设计、分析与优化中的实际应用。本书的结构设计兼顾了理论的严谨性与实践的可操作性，内容覆盖了从基础的稳态和动态模拟到高级的反应工程、分离过程模拟，再到复杂的流程优化与控制策略的制定。我们摒弃了对特定商业软件操作界面的罗列，转而聚焦于驱动这些软件的核心数学模型、求解算法以及工程判断的逻辑，使读者能够真正理解“黑箱”内部的运作原理，从而更好地驾驭和创新这些工具。第一部分：化工过程模拟的基石——数学模型与求解技术本部分是全书的基础，详细阐述了构建和求解化工过程数学模型所需的理论框架。第一章：化工过程建模的基本原理与层次结构本章首先界定了过程模拟的范围和目标，区分了集总参数模型与分布参数模型。重点讨论了守恒定律（质量、能量、动量）在不同尺度下的数学表达形式，以及如何根据实际工程问题选择合适的简化假设，建立高保真度的数学模型。内容深入探讨了组分、相态、反应动力学等关键输入参数对模型精度的影响。第二章：热力学基础与相平衡计算详细回顾了热力学状态方程（如Peng-Robinson, Soave-Redlich-Kwong）和活度系数模型（如NRTL, UNIQUAC）在复杂体系（包括电解质和高分子溶液）中的应用。着重分析了迭代求解非线性相平衡方程组（如闪蒸问题）的数值稳定性和收敛性，并介绍了现代软件中处理复杂物性数据的方法论。第三章：稳态流程模拟的数值方法本章是流程模拟的核心技术载体。我们全面分析了求解大规模非线性代数方程组（NAE）的方法。详细介绍了牛顿法及其各种修正形式（如Broyden法、准牛顿法），重点阐述了稀疏矩阵技术在提高求解效率中的关键作用。此外，还探讨了多尺度建模中涉及的预条件技术和并行计算策略的初步应用。第四章：动态模拟与微分代数方程（DAE）求解动态模拟是过程控制和安全分析的基础。本章深入解析了化工过程动态模型通常表现为高维、强耦合的微分代数方程（DAE）系统。详细介绍了适应性步长控制的隐式欧拉法、向后差分公式（BDF）等求解技术，并讨论了如何处理模型中的代数约束和刚性问题（Stiffness），确保时间积分的稳定性和准确性。第二部分：关键单元操作的深入模拟与耦合本部分将理论模型应用于实际的化工单元操作，探讨多物理场耦合与复杂模型集成。第五章：反应工程的集成模拟本章侧重于复杂化学反应器（如多相催化反应器、固定床、流化床）的建模。内容涵盖了反应动力学的参数估计、非均相反应中的扩散与反应耦合（PFR/CSTR的Sheldon-PFR模型），以及如何将反应模块无缝集成到全流程模拟环境中，实现反应条件与物流/热物流的相互影响分析。第六章：分离过程的高级模拟技术聚焦于精馏、萃取、吸收等关键分离单元。详细讨论了大型精馏塔模型的收敛性问题，包括侧线进料、再沸器/冷凝器的复杂处理。对于非理想体系，深入分析了层间平衡计算的挑战，并介绍了用于超精馏、反应精馏等集成过程的序列假想模型（Sequence-of-Modules）构建方法。第七章：多相流与传递过程的CFD耦合本章展望了过程模拟的前沿——计算流体力学（CFD）的集成。讨论了如何将详细的CFD模型作为子模块嵌入到宏观流程模拟中，以精确预测局部流场、混合效率和传热传质性能。重点探讨了数据接口、尺度传递因子（Scale-up Factors）的确定以及耦合过程中的信息一致性问题。第三部分：流程优化、控制与前沿应用本部分将模拟工具提升至决策支持层面，探讨如何利用模型进行系统优化和智能控制。第八章：化工流程的优化理论与方法本章是实现经济效益最大化的关键。详细介绍了几种主要的优化算法：基于梯度的方法（如序列二次规划SQP）、随机搜索方法以及全局优化策略（如分枝定界法）。重点阐述了如何建立目标函数、定义约束条件（包括操作窗口、安全界限和经济指标），并应用敏感性分析来评估模型参数变化对最优解的影响。第九章：过程控制系统设计与动态优化从静态优化过渡到动态优化。本章讨论了模型预测控制（MPC）的核心原理，包括滚动时域优化、约束处理和系统辨识在MPC模型构建中的作用。内容还涉及实时优化（RTO）的框架，即在不断变化的操作条件下，如何利用在线数据快速更新和求解优化模型，以维持系统在最优操作点附近运行。第十-十一章：先进应用案例与未来趋势第十章：能源系统与碳捕集模拟通过具体的案例研究，展示了如何应用前述技术模拟大型集成能源系统（如IGCC、核电循环）的热经济性分析。重点剖析了氨水吸收、膜分离等关键碳捕集技术的详细过程模拟与性能评估，并讨论了操作参数对捕集效率和能耗的耦合影响。第十一章：过程安全分析与不确定性量化本章关注过程的安全性和可靠性。讲解了如何利用动态模型进行瞬态分析，如故障启动、紧急停车的响应时间预测。此外，详细阐述了蒙特卡洛模拟（Monte Carlo Simulation）在量化输入参数不确定性对输出结果（如产品质量、产量）影响中的应用，为风险评估提供量化依据。 --- 本书的特点：深度与广度兼备：既涵盖了基础的数值方法，又深入到前沿的CFD耦合和MPC技术。模型驱动思维：强调理解模型背后的物理和化学，而非简单依赖软件界面。面向工程决策：所有理论讨论均围绕如何解决实际工程中的复杂问题展开，如收敛性挑战、模型降阶和实时优化。通过对本书的系统学习，读者将能够熟练地构建、求解、分析和优化复杂的化工过程模型，极大地提升在化工研发、工程设计和生产优化领域的专业能力。

作者简介

目录信息

读后感

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用户评价

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计简洁大气，装帧质量也相当不错，拿在手里很有分量感，感觉像是经典教材的厚重感。我主要关注的是它在编程应用方面的深度，希望能找到一本既能讲解基础理论，又能提供实际计算工具的书。坦率地说，初读下来，我对它的数学基础和理论推导部分感到有些吃力，感觉作者似乎默认读者已经具备了相当扎实的微积分和线性代数背景，对于初学者来说，可能需要反复查阅其他参考资料来跟上节奏。特别是关于数值方法那一章，涉及到的迭代算法和收敛性分析，描述得虽然精确，但缺乏足够的直观解释和工程背景的案例支撑，使得抽象的数学公式很难与实际的化工过程联系起来。我期望看到更多贴近工业实际的模拟案例，比如反应器设计中的非线性方程求解，或者分离过程中的优化问题，但书中目前的案例多停留在概念验证的层面，对于我目前工作中遇到的复杂多相流模拟问题，指导性稍显不足。整体而言，它更像是一本面向高年级本科生或研究生的高级参考书，而不是一本易于上手的入门指南。

评分☆☆☆☆☆

这本书的语言风格非常学术化，几乎没有一句多余的闲话，信息密度极高，对于时间宝贵的专业人士来说，这无疑是一种优势。我发现作者在论证过程中极少使用“也许”、“可能”之类的词汇，而是用非常确定的语气来陈述计算方法的有效性和局限性，这建立了一种强烈的可信度。然而，这种极致的简洁有时反而成了障碍。在讲解一些关键的优化算法时，步骤跳跃较大，例如从拉格朗日乘子法到KKT条件的应用，中间的推导过程被压缩得过于紧凑，要求读者具备极强的逻辑推理能力才能一气呵成地跟上。如果能用更口语化的方式，或者插入一些“思考路径”的提示，比如作者在设计这个算法时是如何考虑物理可行性的，我想会更容易让非纯理论出身的读者产生共鸣。总的来说，这是一本需要高度集中注意力才能消化吸收的书籍，它提供的知识是精炼而有力的，但阅读体验更像是攻克一道复杂的数学难题，而非轻松的知识获取过程。

评分☆☆☆☆☆

我是在寻找提升编程效率和优化现有模拟流程的“武器”时接触到这本著作的。这本书的亮点在于其对特定计算库的深度挖掘和应用指南，这一点对我帮助很大。它不像市面上很多教材那样泛泛而谈各种软件功能，而是深入讲解了如何利用底层语言特性（比如高效的矩阵运算库）来构建定制化的计算模型，这对于处理大规模、高精度的模拟任务至关重要。书中关于并行计算策略的探讨，虽然篇幅不算多，但提出的几种基本架构思路非常具有启发性，让我开始重新审视我们团队目前使用的串行计算模式的瓶颈所在。然而，如果从“计算工程”这个广义的视角来看，我对它在数据结构选择和算法效率分析方面的论述还不够满意。例如，在处理大量稀疏矩阵问题时，对比几种主流稀疏存储格式的性能差异以及在特定硬件上的优化技巧，这方面的内容稍显单薄。我希望它能更侧重于“如何写出快且健壮的代码”，而不是仅仅停留在“如何用代码实现这个公式”的层面。这本书为我提供了坚实的理论框架，但要真正转化为生产力，还需要我自行进行大量的实践和性能调优。

评分☆☆☆☆☆

这本书的排版和符号系统非常专业，体现了严谨的学术态度。我特别欣赏作者在章节过渡时所做的总结和展望，这有助于读者在宏观上把握知识体系的脉络。然而，对于一个非纯数学背景的工程师来说，书中对某些高级数学工具的引入显得有些突兀。比如，在引入有限元方法（FEM）的章节时，对基函数的选择和形函数推导的讲解，虽然逻辑自洽，但缺乏足够的物理直觉引导。我总觉得，如果能增加一些图示，对比一下有限差分法（FDM）和FEM在处理边界条件时的差异和优势，会更有利于理解。此外，书中对错误处理和软件鲁棒性方面的讨论，几乎是空白的。在实际工程计算中，输入数据不完备、模型参数设置不当导致的程序崩溃或结果失真，是工程师日常面临的挑战。这本书更多地关注“完美情况下的解法”，而对于“不完美情况下的应对策略”着墨不多，这使得它在指导实际项目开发时，实用性打了折扣。我希望未来的版本能增加一个关于“工程计算软件的质量保证”的章节。

评分☆☆☆☆☆

我对这本书的期望值很高，因为它的名字暗示了计算和化学工程的完美结合。在阅读过程中，我发现它在处理经典的热力学和动力学模型计算方面做得非常出色，例如精确计算平衡常数随温度的变化，或者求解复杂反应网络的瞬态行为。这些基础部分的示例代码清晰易懂，甚至可以直接作为快速验证新模型的起点。但是，当我尝试将书中的方法应用于更前沿的领域，比如分子模拟或机器学习在材料筛选中的应用时，这本书的内容就显得有些落后于时代了。例如，对蒙特卡洛方法（Monte Carlo）的介绍相对基础，没有涉及更现代的马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）在复杂构象空间采样中的高级应用。这让我感觉这本书的知识体系可能定型得稍早了一些，没有完全跟上计算科学领域近十年的快速发展。它依然是一本优秀的“基石”之作，但对于追求前沿计算技术的读者来说，可能需要配合其他更近期的文献来补充最新的算法和工具。

评分☆☆☆☆☆