作者：成飙 成俵
来源：古滕伯格
本人读研究生选择化工过程计算机仿真方向，开始接触建模和模拟；到工作后一直以流程模拟为工具，至今已有15年。
研究生期间第一次为企业建立全流程模型，虽然之前学习了很多数学课程（基本覆盖所有可选修的数学课程），但还是需要重新学习分离过程和化工热力学等。博士毕业后工作于工业界，一直从事工艺技术相关工作，包括概念设计、工程设计、分离和换热单元设计、工艺分析、诊断与优化，建模和模拟一直是我的主要工具。在国内和国外工作期间，也接触和建立了许多大型复杂流程模型。期间也遇到过很多困难，例如热力学性质的计算模型和参数校正、模型参数校正、大型流程的计算收敛。很多问题只能自己思考摸索，辗转反侧。工作期间也遇到过几位大师，在热力学模型和大型流程模拟收敛方面，能给我启发和指导，这是幸运之处。
我打算以系列文章形式，谈谈化工建模和模拟的经验，覆盖热力学、复杂单元建模、数值算法和收敛。大部分内容来自本人笔记，以AspenPlus为平台，案例来自aspen案例库，不涉及任何商业机密。本系列 并不打算写成基础教程，基础教程网上有太多资料，只关注于公开资料少见的一些问题。
开篇就谈谈流程模拟可以干什么？以及学习流程模拟需要哪些先行基础知识？为今后系列文章作个基础 。
流程模拟可以用于化工装置生命周期的3个阶段：
研究开发阶段：减少小试和中试的实验次数；溶剂塞选；
概念和工程设计阶段：从投资成本和运行成本优化概念设计（分离序列和换热网络），比较不同方案，确定温度压力等工艺条件，完成质量和能量平衡
装置运行阶段：无风险的what-if分析，避免直接在装置试验带来的风险，从而对装置进行故障诊断、分析、调优；实时在线优化
下图是Aspentech给出的模拟在运行装置中的应用。
Fig.1: model application in running plant
由于流程模拟软件已经封装好单元模型、热力学模型和参数、以及自动优化计算序列，所以上手入门非常简单，容易让人产生错觉：模拟很简单。更严重的是，软件总是能给出结果，容易让使用者放弃对问题复杂性的深入思考、放弃对所有参数和假设的检验，轻易相信计算结果。所以，模拟软件在没有经验的人手上会掩盖事实的真相，让人放弃对基本原理的追求。
在学习模拟软件之前，学习者一定要会利用化学工程知识手写出重要单元的数学模型，检查模型中使用的假设和参数（包含经验参数）是否合理，利用简单的图解法、以及基本的数值计算软件（例如MS Excel）来求解。
我一直强调闪蒸单元的重要性，它是所有单元和流股计算的基础，能够理解闪蒸单元的模型，并知道每个重要的热力学性质如何计算，那恭喜你入门了。下面是我在一次报告中写的闪蒸（Flash）单元的简化模型，其中对相平衡方程做了简化处理，严格书写应采用组分的逸度和活度表达；混合物焓值计算也没有显式表达 。
Fig.2 Flash model
从闪蒸单元的计算中可以看出，掌握流程模拟需要的知识有：
热力学：热量平衡（汽、液相态下纯组分、多组分混合物的焓值计算），多组分混合物的相平衡（汽液，气液，液液，汽液液），化学反应平衡，稳态流动系统的热功能量平衡
单元操作：三传一反单元操作原理，即流体输送、换热、分离和反应器
数值算法：非线性方程组，优化算法，常微分方程组
编程语言：理解变量、数据类型、表达式、流程控制结构。AspenPlus平台使用Fortran语法
化工设计和集成：概念设计，分离序列集成，换热网络集成
不掌握这些基础知识，直接学习流程模拟无异舍本逐末。缺乏基本概念等于无源之水， 无本之木。
上面简单介绍了掌握流程模拟需要学习的课程，但掌握每门课程也有深浅不同的区别。根据我本人的学习过程经验，将流程模拟的使用者分为三个层次。
入门级：理解流程模拟的原理、模拟软件基本功能的使用
常用热力学方法集的选择、参数检索
常用纯组分热力学性质分析，二元汽液相图分析
常用化工单元的原理、设置和计算方法
带1~3个循环流股的流程模拟
应用级：可以将模拟软件用于实际工作
热力学模型集选择、参数回归、自定义输入
流程自由度分析，单元自由变量和限制变量选择
复杂单元模型的高级应用：RPlug， Radfrac, HeatX, EDR
数值计算方法和参数
单元模型经验参数的合理假设：例如板效率，传热污垢系数
流程分析：如灵敏度分析，设计规定，目标优化等
专家级：自定义热力学模型和单元模型，大型流程模型
大部分流程模拟软件为过程单元建模时，基于下面几个假设：
流体：处理的相态为液态或者气/汽态
平衡态：汽液两相处于相平衡
集总状态：在相内温度、压力、浓度处处一样，与位置无关
稳态：过程变量不随时间变化
违背其中任意一个假设，模型和计算将变得复杂
涉及固体：例如结晶，过滤，气力输送，旋风分离
非平衡态： 例如精馏的速率模型，
分布模型：例如催化固定床，模型复杂，需要采用偏微分方程
动态：如果没有违反前面三个假设，只是对质量和能量做微分，难度不大，常微分方程即可。但若违反其中之一，计算量急剧增大，尤其是动态分布模型，需要CFD软件处理。
大数据的门槛（必须掌握的先行基础课）要比过程流程模拟低的多，如果掌握大数据需要的知识量为100，在我心里，那掌握流程模拟需要的知识量至少为1000。没有因果关系黑箱模型能和基于第一原理（First Principle）的机理模型比吗？两者不是一个数量级上的比较。
不过如今掌握两者的收入是反过来的，收入和知识量、难度还真没有关系，主要是市场供需关系决定。还没有入行的人考虑好了，学大数据还是学流程模拟？
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