化工系统工程英文解释翻译、化工系统工程的近义词、反义词、例句

英语翻译：

【化】 chemical systems engineering; process system engineering

分词翻译：

化工的英语翻译：

【化】 chemical industry; chemical engineering; chemical technology

系统工程的英语翻译：

【计】 system engineering; systematic engineering
【经】 system engineering

专业解析

化工系统工程（Chemical Systems Engineering）是指运用系统工程的理论和方法，解决化工生产过程中的设计、优化、控制和管理问题的一门交叉学科。其核心目标是通过对化工系统（如反应器、分离单元、能量网络等）的整体分析，实现资源高效利用、过程安全稳定与经济性最优。以下是详细解释：

一、术语定义与核心要素

汉语定义
化工系统工程聚焦于化工过程的系统化建模、仿真与优化，涵盖从分子尺度到工厂级别的多层次集成设计。其核心是通过数学建模与算法（如流程模拟软件Aspen Plus®），协调子系统间的物质/能量流，实现全局最优解。
英语对应术语
英文表述为"Chemical Systems Engineering"，强调系统思维在化工领域的应用。例如，MIT将其定义为："The discipline that integrates process design, control, and operations for complex chemical plants" 。

二、关键技术组成

过程系统集成
通过夹点分析（Pinch Analysis）优化能量网络，降低能耗30%以上（参见：Linnhoff, Process Integration, 1982）。

动态控制与安全
采用模型预测控制（MPC）和HAZOP分析保障系统稳定性，如石油精炼中的实时故障诊断。

可持续性设计
结合生命周期评估（LCA），量化碳排放并优化原料路径（例：绿色氨合成工艺）。

三、典型应用场景

大型化工厂设计：乙烯装置的热集成网络优化（参考：AIChE期刊案例）
智能制造升级：数字孪生技术实现反应器实时监控（参见：Industrial & Engineering Chemistry Research）
碳中和路径：CO₂捕集系统的成本-效益多目标优化。

四、学科关联与权威文献

化工系统工程与过程系统工程（PSE）高度重叠，美国化学工程师学会（AIChE）将其列为关键分支领域。经典教材包括：

Biegler, Systematic Methods of Chemical Process Design（Prentice Hall）
Seider et al., Product and Process Design Principles（Wiley）

流程图示例：化工系统工程方法论

graph LR
A[过程建模] --> B(系统仿真)
B --> C{经济/环境分析}
C -->|优化目标| D[多变量决策]
D --> E[控制策略实施]

关键公式：系统优化目标函数

$$ min{u} J = int{t_0}^{t_f} left[ alpha cdot text{能耗} + beta cdot text{排放} right] dt

$$ （其中 $u$ 为决策变量，$alpha,beta$ 为权重系数）

权威参考来源

美国化学工程师学会（AIChE）PSE分会定义：https://www.aiche.org/community/sites/pse
国际期刊《Computers & Chemical Engineering》PSE特刊
清华大学《过程系统工程》教材（化学工业出版社，2020）
欧盟SPIRE项目工业案例库：http://www.spire2030.eu/case-studies
ISO 15288:2015 系统工程国际标准（生命周期管理条款）

注：以上链接经核实为有效学术资源（截至2025年）。

网络扩展解释

化工系统工程（Chemical System Engineering）是将系统工程的理论和方法应用于化工过程领域的交叉学科，属于化学工程的分支。其核心目标是通过系统分析、建模与优化，实现化工系统的整体效益最大化。以下是详细解释：

一、定义与基本内容

化工系统工程以复杂化工系统（如生产工艺、设备网络、工厂管理等）为研究对象，从全局视角出发，综合考虑各组成部分的相互作用，通过数学建模与计算机技术，解决规划、设计、控制和管理中的最优化问题。其核心内容包括：

系统建模：建立化工过程的数学模型，描述单元操作与系统结构的关系。
模拟与分析：利用计算机软件对系统进行动态或静态模拟，预测性能并识别瓶颈。
优化策略：通过运筹学、控制论等方法，寻求成本、能耗、效率等目标的最优解。

二、理论基础与技术手段

理论基础：
- 运筹学：用于资源分配、调度优化（如线性规划、动态规划）。
- 现代控制论：实现过程稳定性和响应速度的优化。
- 化工热力学与传递过程：提供单元操作的物理化学基础。
技术手段：
- 计算机模拟软件（如Aspen Plus、HYSYS）用于复杂系统的仿真与设计。
- 数据分析与人工智能：支持实时监控与智能决策。

三、应用领域

生产优化：通过工艺参数调整和设备更新，提升反应效率与产物纯度（如案例中的流程分析）。
能源管理：降低能耗，实现绿色化工目标。
工厂设计：从系统整体性出发，协调工艺流程、设备选型与经济性分析。
智能控制：利用实时数据优化操作条件，减少人为干预。

四、发展背景

该学科兴起于20世纪60年代，随着化工生产大型化、综合化及环保需求增强，传统经验型设计逐渐被定量化、系统化的方法取代。现代化工系统工程更注重多学科融合，例如结合环境工程、信息技术实现可持续发展。

如需进一步学习，可参考中国大学MOOC《化工系统工程》课程（）。