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潘家铮
《中国工程科学》 2011年 第13卷 第7期 页码 4-8
举世瞩目的三峡水利枢纽工程是世界上规模最大的水电站,也是中国有史以来建设的最大型水利水电工程。三峡工程从构想、论证、设计、建设至竣工全面投入运行历时近百年。当初兴建三峡工程的构想是如何提出的?三峡工程究竟起什么作用?存在什么分歧意见?是如何进行论证的?论证的结论怎样?
Lockhart Bogle Ian David
《工程(英文)》 2017年 第3卷 第2期 页码 161-165 doi: 10.1016/J.ENG.2017.02.003
本文讨论了流程工业智能制造对过程系统工程(PSE) 研究人员提出的挑战。现有的研究在实现全厂和全站点优化方面已经取得了很大进展,进行基准化测试能够增加说服力。本文进一步讨论了过程系统工程师在开发可用工具和技术时遇到的技术性挑战,包括灵活性和不确定性,响应性和敏捷性,鲁棒性和安全性,混合物性质和功能的预测,以及新的建模和数学范式。
鲁守东,周国华,陈海峰,赵国堂
《中国工程科学》 2014年 第16卷 第3期 页码 64-69
在ISO9000过程“输入-输出”模型下,过程质量概念很难得到正确的阐释。从过程的“白箱”理论出发,以铁路建设工程的基本作业单元6M1E为例,给出了过程质量概念的科学涵义及过程质量模型。指出基本作业单元系统的过程包括工艺自然过程、作业过程、管理过程;基本作业单元系统的过程质量取决于3个子过程之间的相互联系和相互作用,同时还受到外界扰动输入因素的影响。最后以现浇预应力砼连续箱梁施工过程为例,阐述了该理论在铁路建设工程质量管理中的具体应用。
工程过程中分子间和表面间相互作用 Review
张嘉文, 曾宏波
《工程(英文)》 2021年 第7卷 第1期 页码 63-83 doi: 10.1016/j.eng.2020.08.017
在复杂流体中,化学试剂、固体颗粒、气泡、液滴和固体表面间的相互作用在许多工程过程中起着至关重要的作用,如泡沫浮选、乳液和泡沫形成、吸附、污垢这些在分子、纳米和微观尺度上的相互作用显著地影响并决定了相关工程过程的宏观性能和效率。理解工程过程中的分子间和表面间相互作用具有基础和实际意义,这不仅改善了生产技术,而且为新材料的开发提供了有价值的见解。本文首先介绍了各种工程过程中涉及的典型分子间和表面间相互作用,包括Derjaguin-Landau-Verwey-Overbeek(DLVO)相互作用(即范德华相互作用和双电层相互作用)和非DLVO相互作用本文简要介绍了用于测量复杂流体中分子间和表面间相互作用力的原子力显微镜和表面力仪等纳米力学技术;综述了近年来我们对矿物浮选、石油工程、废水处理、储能材料这些工程体系中分子间和表面间相互作用的研究进展;讨论了这些基本相互作用机制与解决工程挑战中的实际应用之间的相关性
制药工业中结晶过程的最新进展 Review
高振国, Rohani Sohrab, 龚俊波, 王静康
《工程(英文)》 2017年 第3卷 第3期 页码 343-353 doi: 10.1016/J.ENG.2017.03.022
结晶是古老的分离与提纯单元操作之一,如今已发展成为生产具有特定性质的高附加值产品以及建立高效制造过程的技术。本文中,我们综述了制药工业中晶体工程以及结晶过程设计和控制的最新研究进展,系统地总结了理解和开发新型晶体如共晶、多晶型、溶剂化物的方法,包括一些重要的进展,如第一个共晶药物Entresto (诺华) 的诞生以及Orkambi (福泰) 连续制造过程获批。与不同的过程控制策略和新型的结晶器相结合,传统的釜式和日渐成熟的连续结晶过程正不断地满足制药工业的需求。结晶过程的设计和控制已使几种创新型结晶器的设计实现连续操作且性能良好。本文还综述了过程分析技术最新的重要研究进展。
智能过程制造中的数据解析与机器学习——大数据时代的最新进展与展望 Perspective
尚超、 Fengqi You
《工程(英文)》 2019年 第5卷 第6期 页码 1010-1016 doi: 10.1016/j.eng.2019.01.019
安全、高效、可持续的运行是工业生产过程控制的主要目标。然而,目前的技术严重依赖人为干 预,因此在实际应用中体现出明显的局限性。在本文中,我们回顾了数据分析和机器学习在工业生 产过程监控、控制和优化方面的最新进展,着重分析机器学习模型的可解释性和功能性。通过分 析实际需求与研究现状之间的差距,为未来的研究方向给出了建议。
面向绿色过程的膜工程 Review
Francesca Macedonio, Enrico Drioli
《工程(英文)》 2017年 第3卷 第3期 页码 290-298 doi: 10.1016/J.ENG.2017.03.026
绿色过程工程是实现工业可持续发展的一个重要途径。基于过程强化原则,它涉及新设备和新过程方法,期望能够给化学及其他生产领域和过程领域带来根本进步,比如降低生产成本、减小设备尺寸、降低能耗、减少废物产生及改进远程控制、信息流控制和过程弹性等。膜技术为过程强化原则做出了很大的贡献,在过去这些年,其潜力获得了广泛的认可。本文将说明膜工程在实现“零排放”“原材料全利用”和“低能耗”等目标中的作用。
关键词: 膜工程 能源/ 水 / 原材料生产 超越反渗透法海水淡化
申明亮,陈立华,陈伟,盛乐民,苏军安
《中国工程科学》 2004年 第6卷 第6期 页码 68-73
针对向家坝工程大坝施工特点,系统地分析了混凝土坝施工过程中的各主要因素之间相互联系和制约关系。解决了优化施工程序、施工机械配套及大坝施工工期论证的关键问题。
陈志鼎,胡志根
《中国工程科学》 2011年 第13卷 第4期 页码 106-112
在分析导流工程风险因素、综合风险率和工程保险期限的基础上,研究导流工程失效后淹没基坑造成损失的次数及其分布规律,提出导流系统失效后的总损失服从非齐次复合Poisson过程,建立基于导流工程保险损失的聚合风险模型,给出施工导流工程保险费用的厘定方法及其数学表达,为水利水电工程保险费的厘定提供理论方法。
关键词: 导流风险 工程保险 保险费 非齐次复合Poisson过程
化学工程中机器学习的优势、限制、机会和挑战 Perspective
Maarten R. Dobbelaere, Pieter P. Plehiers, Ruben Van de Vijver, Christian V. Stevens, Kevin M. Van Geem
《工程(英文)》 2021年 第7卷 第9期 页码 1201-1211 doi: 10.1016/j.eng.2021.03.019
化学工程师依靠模型进行工程设计、研究和日常决策制定,因为这些工作通常会伴有较大的财务和安全方面的风险。数十年来,将人工智能和化学工程进行有机结合用于建模的努力仍未满足预期效果。在过去的五年中,数据和计算资源的可获性不断提高,使基于机器学习的研究再度兴起。然而,现在人工智能研究最大的挑战是不恰当的使用,因为大多数化学工程师只在计算机科学和数据分析方面受到有限的培训。尽管如此,机器学习肯定也会成为化学工程师建模工具箱中值得信赖的基础工具。
沈久珩
《中国工程科学》 2000年 第2卷 第1期 页码 47-52
针对辊式矫直机常规理论计算方法的缺陷及矫直力实测中难于直接测量辊系中所有辊子矫直力的困难,通过对国内首台巨型1 300矫直机矫直力的工程测试和上排辊矫直力的波形分析,按压力阶梯(矫直力分量)剖析了矫直力和矫直过程,揭示了超静定矫直力系的建立过程和各辊矫直力之间的力学关系,拟定了矫直力系和矫直力分量的分割单元测量原理和总体便捷的工程测试方法,给出了以矫直力矩和压力阶梯表示的矫直力通式及其工程算法,并提供了计算工-这种确定矫直力的原理和方法,可供各种重型辊式矫直机工程应用。
膜结晶过程强化与控制研究进展 Review
姜晓滨, 邵钰珊, 盛磊, 李培钰, 贺高红
《工程(英文)》 2021年 第7卷 第1期 页码 50-62 doi: 10.1016/j.eng.2020.06.024
结晶是用于固体颗粒制备的基本分离技术,其中成核和生长过程的精确调控至关重要。目前,发展同时增强整个结晶过程的新型控制技术仍然面临巨大挑战。膜结晶(MCr)是一种新兴耦合技术,近年来取得了长足的进步,有望实现上述目标。本文综述了MCr的基本概念及其在结晶控制和过程强化中的应用前景,对MCr用的关键膜材料、过程控制机制以及基于多种混合膜和结晶工艺的优化策略进行简述。
张奇,吴枫,王小林
《中国工程科学》 2005年 第7卷 第10期 页码 28-32
根据框架结构爆破拆除物理过程,建立了有限元数值仿真模型,利用该模型可以对设计方案进行数值仿真和优化,既避免了保守设计造成的盲目浪费,又避免了由于设计不周而造成爆后不倒塌,为框架结构爆破拆除设计提供了新途径
马耀明
《中国工程科学》 2012年 第14卷 第9期 页码 28-34
一种用于工业过程监测的鲁棒迁移字典学习算法 Article
阳春华, 梁慧平, 黄科科, 李勇刚, 桂卫华
《工程(英文)》 2021年 第7卷 第9期 页码 1262-1273 doi: 10.1016/j.eng.2020.08.028
由于数据驱动的过程监测方法具有普遍性,且不依赖反应机理,其已经成为复杂工业系统过程监测的主流。然而,大多数数据驱动的过程监测方法均假设历史训练数据和在线测试数据遵循相同的分布。事实上,由于工业系统恶劣的环境,从实际工业过程中收集的数据总是受到许多因素的影响,如多变的操作环境、原材料的变化和生产指标的修改。这些因素通常会使在线监测数据和历史训练数据分布不同,从而导致过程监测任务中的模型失配。因此,当将从训练数据中学习的模型应用于实际的在线监测时,很难实现精确的过程监测。这样的字典可以有效地提高过程监测和模态识别的性能。通过数值仿真和两个工业系统的实验验证了该方法的有效性和优越性。
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化学工程中机器学习的优势、限制、机会和挑战
Maarten R. Dobbelaere, Pieter P. Plehiers, Ruben Van de Vijver, Christian V. Stevens, Kevin M. Van Geem
期刊论文