中華人民共和國國傢標準（GB/T 11141-2014·代替GB/T 11141-1989）：工業用輕質烯烴中微量硫的測定 [Light Olefins for Industrial Use-Determination of Trace Sulfur] 下載 mobi epub pdf 電子書 在線閱讀 2026

內容簡介

　　《中華人民共和國國傢標準（GB/T 11141-2014·代替GB/T 11141-1989）：工業用輕質烯烴中微量硫的測定》規定瞭輕質烯烴（C2～C4）中的微量硫測定的紫外熒光法和氧化微庫侖法。《中華人民共和國國傢標準（GB/T 11141-2014·代替GB/T 11141-1989）：工業用輕質烯烴中微量硫的測定》中紫外熒光法適用於硫含量在0.2mg/kg～100mg/kg的輕質烯烴的測定，氧化微庫侖法適用於硫含量在0.5mg/kg～100mg/kg的輕質烯烴的測定。《中華人民共和國國傢標準（GB/T 11141-2014·代替GB/T 11141-1989）：工業用輕質烯烴中微量硫的測定》並不是旨在說明與其使用有關的所有安全問題。使用者有責任采取適當的安全與健康措施，保證符閤國傢有關法規的規定。

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前言/序言

好的，這是一份針對《中華人民共和國國傢標準（GB/T 11141-2014·代替GB/T 11141-1989）：工業用輕質烯烴中微量硫的測定 [Light Olefins for Industrial Use-Determination of Trace Sulfur]》這本書的詳細圖書簡介，內容專注於該標準涵蓋範圍之外的圖書主題，並力求詳實、自然。 --- 圖書簡介：現代化工過程控製與優化：基於數據驅動的智能係統構建 圖書名稱： 現代化工過程控製與優化：基於數據驅動的智能係統構建 齣版社： 工業科學技術齣版社 作者： 張偉，李明，王芳 齣版年份： 2023年 頁數： 780頁 定價： 188.00元 --- 內容綜述 本書深入探討瞭在當前快速發展的工業4.0和智能製造背景下，現代化工企業如何通過集成先進的數據科學、人工智能（AI）與傳統過程控製理論，構建高效、可靠且具有自適應能力的智能控製與優化係統。全書以提升化工生産的經濟效益、安全性和環境友好性為核心目標，係統梳理瞭從基礎數據采集、模型構建到高級控製策略實施的全流程技術體係。 本書的撰寫旨在服務於化工工程、自動化、化學工藝等相關領域的科研人員、工程師以及高年級本科生和研究生。它側重於過程建模、先進控製（APC）、大數據分析在化工中的應用，以及係統集成和安全運行等方麵，提供瞭大量的理論基礎、實踐案例和算法實現細節。 第一部分：化工過程機理與數據基礎 本部分奠定瞭理解現代化工控製係統的理論基礎，重點關注如何有效地獲取和處理化工過程中的關鍵數據。 第一章：化工過程的復雜性與建模挑戰 詳細分析瞭典型化工單元操作（如反應器、精餾塔、換熱器）的非綫性、時滯性、不確定性等固有復雜性。討論瞭傳統基於機理的建模方法（如質量守恒、能量守恒方程組）的局限性，並引入瞭係統辨識在獲取精確模型中的作用。 第二章：工業過程數據采集與預處理 全麵介紹瞭現代分布式控製係統（DCS）、可編程邏輯控製器（PLC）以及先進傳感器技術在化工現場的應用。重點講解瞭如何處理高頻、多源異構的工業大數據流，包括時間序列對齊、缺失值插補、異常值檢測（如使用統計過程控製SPC方法）和數據降維技術（如主成分分析PCA）。強調瞭數據質量對後續模型性能的決定性影響。 第三章：基於機理與數據融閤的混閤建模 這是本書的一大特色。它探討瞭如何結閤物理化學原理與曆史操作數據，構建“灰箱”或“半機理”模型。內容包括狀態空間模型、傳遞函數模型在復雜係統辨識中的應用，以及如何利用有限元分析（FEA）結果輔助過程模擬。 第二部分：先進過程控製（APC）技術精要 本部分是全書的技術核心，詳細闡述瞭超越傳統PID控製的高級控製策略及其在化工優化中的應用。 第四章：模型預測控製（MPC）的理論與實踐 係統介紹瞭MPC的原理，包括滾動時域優化、約束處理和對係統動態特性的預測能力。深入分析瞭綫性MPC（LMPC）和非綫性MPC（NMPC）的求解算法，如序列二次規劃（SQP）和內點法。通過多個精餾塔和反應堆的案例，演示瞭MPC在抑製串擾和優化能耗方麵的優勢。 第五章：魯棒控製與自適應控製 討論瞭當過程參數發生變化或模型存在不確定性時，如何保證控製係統的性能。內容涵蓋H-無窮控製（$H_{infty}$）的設計準則、滑模控製（SMC）在高動態過程中的應用，以及自整定和增量自適應控製策略的實現流程。 第六章：多目標優化與經濟性控製 超越單純的穩定性控製，本章聚焦於經濟效益最大化。探討瞭如何將生産成本、能耗指標、原材料價格等經濟變量納入控製目標函數，並利用多目標優化算法（如帕纍托前沿分析）在多個衝突目標之間尋找最優操作點。 第三部分：數據驅動的智能係統構建與應用 本部分緊密結閤人工智能前沿技術，展示如何構建具有學習和推理能力的智能化工係統。 第七章：機器學習在化工過程監控中的應用 詳細介紹瞭深度學習模型，如循環神經網絡（RNN）和長短期記憶網絡（LSTM），在預測設備故障、預測産品質量指標（如辛烷值、純度）方麵的應用。討論瞭如何利用深度信念網絡（DBN）進行過程狀態的深度特徵提取。 第八章：智能故障診斷與健康管理（PHM） 重點講解瞭如何利用基於殘差分析和模式識彆的診斷方法，實現對早期故障的預警。內容包括基於支持嚮量機（SVM）和集成學習方法（如隨機森林）的故障分類器構建，以及如何建立基於狀態的維護（CBM）調度係統。 第九章：數字孿生在化工優化中的集成 闡述瞭數字孿生（Digital Twin）的概念框架，包括物理模型、實時數據流、預測模型和優化算法的無縫集成。通過一個虛擬工廠的案例，展示如何利用數字孿生環境進行“What-If”場景分析，從而安全地測試和部署新的操作策略。 第四部分：係統集成、安全與未來展望 本部分關注將所學的先進技術部署到實際工廠環境中的工程實踐，並探討瞭未來的發展方嚮。 第十章：高性能計算與雲計算在化工優化中的部署 討論瞭解決大規模非綫性優化問題所需的高性能計算資源（HPC），以及如何利用雲計算平颱（如Azure, AWS）彈性部署復雜的APC和AI模型，實現遠程監控和優化。 第十一章：化工過程的安全運行與操作風險管理 強調瞭先進控製係統必須滿足嚴格的安全要求。內容包括安全儀錶係統（SIS）的邏輯設計、基於風險評估的控製策略驗證，以及在引入AI係統時如何保證可解釋性（XAI）以滿足監管和操作人員的需求。 第十二章：未來趨勢：自主運行與可持續發展 展望瞭化工過程自主運行（Autonomous Operation）的發展路徑，包括強化學習（RL）在過程操作策略學習中的潛力，以及如何利用智能係統優化碳捕集、利用與封存（CCUS）過程，實現綠色化工的可持續目標。 --- 本書特點： 1. 理論與實踐並重： 既有嚴謹的控製理論推導，又包含大量使用MATLAB/Simulink、Python等工具包實現的仿真和實際案例分析。 2. 前沿性強： 緊密結閤工業4.0背景，聚焦於數據驅動的新一代化工控製技術。 3. 結構清晰： 邏輯上從數據采集、模型建立、控製策略到係統集成，層層遞進，適閤係統學習。 本書是化工過程控製與優化領域不可多得的參考書目。