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1.1 引言

你能想象,解一道数学题,就可以让一座化工厂每年节省成千上万吨化石原料吗?你能想象,构建一个数学模型,就可以替代一套化工实验装置吗?你能想象,用计算机模拟,可以让研究人员远离危险的实验操作吗?

如果你很好奇,请随我们一起走进数字化工的神奇世界!

在人们的印象中,化工是一门实验科学,依赖大量的实验和经验。化工生产过程的实现,是一个逐级放大的实验研究过程。实验室里的装置和工厂实际生产装置相比规模通常相差很多倍,比如在实验室中用小巧玲珑的设备就可以轻松实现的搅拌、加热、化学反应等操作,在工厂里往往需要大型专业机械、热能动力装备和反应器来完成。一般而言,当装置变大时,里面的物料流动、热量传输、物质传递和化学反应情况也会随之发生比较显著的变化。这些变化并不能简单地通过与装置放大倍数关联就能预测出来,也就是说变化是非线性的,有的体系中,这种放大的非线性效应还非常强。在把化工实验室里做出来的成果扩大到工业规模时,如果只是把实验室里可行的设备和工艺参数简单放大或套用,那么实践结果可能会与预期目标产生难以估量的偏差,所以通常依赖小试、中试、工业示范、工业化等逐级放大的研究过程,在每个层次上开展大量重复性实验观测,反复调整工艺参数,才能取得优化的工艺条件。这个过程耗时耗力,严重制约了实验室成果产业化过程的效率。

此外,许多化工过程在高温、高压、高危条件下进行,例如合成氨、催化裂化、双氧水的制备等,研发难度大、成本高,一直是困扰化学工程师的难题。人们希望可以少用实际装置做实验,降低安全风险,节约资金。随着化学工程理论的日益完善和计算机技术的迅猛发展,对实际化工过程进行模拟计算,在计算机上做化工实验,引起了化学工程师的广泛兴趣。一种更准确、更高效、更智能的化工过程开发模式呈现在我们面前,这就是数字化工。 zv0ALWbU1gP7g7/s9XumuxLf1VRiPKyUeH8HFgKWnxT2kd5g/Z0mSdqRR+CLUkyF

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