过程系统工程英文解释翻译、过程系统工程的近义词、反义词、例句
英语翻译:
【化】 process system engineering
分词翻译:
过程的英语翻译:
course; procedure; process
【计】 PROC
【化】 process
【医】 course; process
【经】 process
系统工程的英语翻译:
【计】 system engineering; systematic engineering
【经】 system engineering
专业解析
过程系统工程(Process Systems Engineering,简称PSE)是一个涉及化学工程、系统工程、控制理论、计算机科学和应用数学的交叉学科领域。它专注于工业过程系统的设计、控制、优化和管理,特别是化工、石化、制药、能源、食品等流程工业中的复杂生产系统。
从汉英词典角度解析其核心含义:
-
“过程” (Process):
- 汉语释义:指为实现特定目标而进行的一系列相互关联的活动、操作或变化序列。在工程领域,特指将原材料通过物理、化学或生物方法转化为产品的工业流程。
- 英语对应:Process。指涉及物质、能量和信息转换的一系列操作单元(如反应器、分离塔、换热器等)及其相互连接。
-
“系统” (System):
- 汉语释义:由相互作用、相互依赖的若干组成部分结合而成的具有特定功能的有机整体。强调整体性、关联性和目标性。
- 英语对应:System。指由多个相互关联的过程单元、设备、仪表、控制系统等组成的复杂整体,其行为是各组成部分相互作用的结果。
-
“工程” (Engineering):
- 汉语释义:应用科学原理和技术手段,设计、建造和维护结构、机器、装置、系统或过程的实践活动。
- 英语对应:Engineering。指应用科学、数学和经济学知识,解决实际问题,设计、实施、操作和维护过程系统。
因此,“过程系统工程” (Process Systems Engineering) 的核心内涵是:
运用系统化的理论、方法和工具,对由多个相互关联的操作单元组成的工业过程系统进行建模、分析、设计、控制、优化和管理,以实现系统在安全性、经济性、效率、产品质量、环境影响等多目标下的最优性能和可靠运行。
关键特征与应用领域:
- 整体视角: 强调整体系统性能,而非单个设备的性能。
- 模型驱动: 广泛使用数学模型(如质量/能量平衡方程、动力学模型、流程模拟模型)来描述、预测和优化系统行为。
- 多目标优化: 需同时考虑成本、产量、质量、能耗、安全、环保等多个目标。
- 集成方法: 整合设计、操作和控制等环节,实现全生命周期管理。
- 计算机辅助: 依赖先进的计算机软件进行流程模拟、优化计算、实时控制等。
- 应用领域: 化工过程设计与优化、工厂运行与控制、供应链管理、能源系统集成、生物过程开发、环境系统工程等。
权威定义参考来源:
- 国际自动控制联合会 (IFAC) - 过程系统工程技术委员会 (Technical Committee on Process Systems Engineering - PSE): IFAC PSE委员会致力于推动过程系统工程领域的理论、计算和实验研究,涵盖建模、模拟、优化、控制、操作、设计和过程集成等方面。其定义代表了该领域的国际学术共识。 (来源: IFAC官网相关委员会介绍)
- 美国化学工程师学会 (AIChE): AIChE作为全球领先的化工专业组织,其出版物、会议和课程中对过程系统工程的界定具有高度权威性。AIChE明确指出PSE关注于“过程系统的设计、操作、控制、优化和强化”。 (来源: AIChE官网资源及出版物)
- 欧洲化学工程联合会 (EFCE) - 过程系统工程工作组 (Working Party on Process Systems Engineering): EFCE的PSE工作组汇集了欧洲该领域的顶尖专家,其活动和研究方向反映了过程系统工程在欧洲工业界和学术界的重要地位和核心内容。 (来源: EFCE官网相关工作组页面)
- 权威教材与专著: 如L. T. Biegler, I. E. Grossmann, A. W. Westerberg等人的经典著作,系统阐述了过程系统工程的理论基础、方法与应用。 (来源: 相关学术出版物,如《Systematic Methods of Chemical Process Design》)
网络扩展解释
过程系统工程(Process Systems Engineering, PSE)是系统工程与化学工程等学科交叉融合形成的综合性学科,专注于过程系统的设计、优化、控制及管理。以下从定义、学科基础、核心内容、技术方法和应用领域五个方面展开解释:
1.定义与目标
PSE以物料流、能量流、信息流和资金流构成的过程系统为研究对象,通过数学建模、仿真和优化技术,实现系统在整体层面的高效运行与资源最优配置。其核心目标是提升工业生产的经济性、安全性和可持续性。
2.学科基础
PSE整合了化学工程、系统工程、应用数学、计算机科学和过程控制等多个领域的理论与方法。例如,系统工程提供整体分析方法,化学工程贡献单元操作原理,计算机技术则支撑复杂系统的模拟与优化。
3.核心研究内容
- 系统分析与模拟:通过数学模型预测系统行为,如化工反应器的动态特性分析。
- 系统综合与设计:包括反应器网络设计、能量回收网络优化等,例如蒸馏系统的共沸点综合。
- 优化与控制:运用运筹学方法实现参数优化,如最小化生产成本或最大化能源效率。
- 生命周期管理:覆盖系统设计、运行、维护的全流程管理。
4.关键技术方法
- 数学建模与仿真:基于物理化学原理构建系统方程,利用计算机进行动态模拟。
- 多目标优化算法:结合遗传算法、线性规划等工具处理复杂约束条件下的优化问题。
- 人工智能应用:近年引入机器学习辅助过程监控与故障诊断。
5.应用领域
PSE广泛应用于化工、石化、制药、食品加工、能源及环保等行业。例如:
- 石油炼化中通过流程优化降低能耗;
- 制药行业利用过程强化技术缩短生产周期;
- 新能源系统中实现多能源协同调度。
通过上述多学科交叉和技术集成,PSE成为提升过程工业竞争力的核心方法论。若需更深入的技术细节或案例,可参考、4、5等来源。
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