2025年大學(xué)《化學(xué)》專(zhuān)業(yè)題庫(kù)——化學(xué)反應(yīng)的智能化監(jiān)控系統(tǒng)建模考試時(shí)間：______分鐘總分：______分姓名：______一、簡(jiǎn)述過(guò)程分析技術(shù)（PAT）在化學(xué)反應(yīng)智能化監(jiān)控中的意義和目標(biāo)。二、比較化學(xué)傳感器和物理傳感器在監(jiān)測(cè)化學(xué)反應(yīng)過(guò)程中各有哪些主要類(lèi)型、優(yōu)缺點(diǎn)以及選擇依據(jù)。三、描述在化學(xué)反應(yīng)智能化監(jiān)控系統(tǒng)中，數(shù)據(jù)預(yù)處理（如數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)平滑、特征提?。┑闹饕康暮统Ｓ梅椒āＫ?、簡(jiǎn)述機(jī)理模型和數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)模型在化學(xué)反應(yīng)過(guò)程建模中的基本原理、主要區(qū)別以及各自的適用場(chǎng)景。五、解釋什么是系統(tǒng)辨識(shí)，并說(shuō)明其在化學(xué)反應(yīng)過(guò)程建模中的作用和基本步驟。六、在化學(xué)反應(yīng)智能化監(jiān)控系統(tǒng)中，選擇合適的機(jī)器學(xué)習(xí)算法進(jìn)行過(guò)程建模時(shí)，需要考慮哪些關(guān)鍵因素？七、論述如何將化學(xué)反應(yīng)動(dòng)力學(xué)模型與過(guò)程監(jiān)控系統(tǒng)集成，以實(shí)現(xiàn)對(duì)反應(yīng)狀態(tài)的實(shí)時(shí)評(píng)估和預(yù)警。八、設(shè)計(jì)一個(gè)用于監(jiān)測(cè)某連續(xù)反應(yīng)器中關(guān)鍵組分濃度變化的智能化監(jiān)控系統(tǒng)的基本框架，需要包含主要的功能模塊及其相互關(guān)系。九、簡(jiǎn)述模型預(yù)測(cè)控制（MPC）在化學(xué)反應(yīng)智能化控制中的基本思想，并說(shuō)明其與傳統(tǒng)控制方法的主要區(qū)別。十、設(shè)想一個(gè)需要精確控制反應(yīng)溫度以避免副產(chǎn)物的生成，但溫度傳感器存在延遲的情況，請(qǐng)?zhí)岢鲆环N可能的解決方案，并簡(jiǎn)述其原理。試卷答案一、過(guò)程分析技術(shù)（PAT）通過(guò)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)和量化關(guān)鍵過(guò)程參數(shù)，實(shí)現(xiàn)對(duì)化學(xué)反應(yīng)狀態(tài)的深入理解，從而將操作經(jīng)驗(yàn)轉(zhuǎn)化為科學(xué)依據(jù)，最終目標(biāo)是優(yōu)化反應(yīng)過(guò)程，提高產(chǎn)品質(zhì)量、收率和安全性，降低能耗和生產(chǎn)成本。它有助于實(shí)現(xiàn)對(duì)復(fù)雜化學(xué)過(guò)程的精確控制、故障診斷和根本原因分析，推動(dòng)化學(xué)工業(yè)向更智能、更高效、更可持續(xù)的方向發(fā)展。二、化學(xué)傳感器主要基于化學(xué)反應(yīng)原理，直接或間接測(cè)量物質(zhì)濃度，如電化學(xué)傳感器（用于pH、氧化還原態(tài)）、光學(xué)傳感器（用于吸光度、熒光）、色譜傳感器等。優(yōu)點(diǎn)是選擇性好、靈敏度通常很高。缺點(diǎn)是可能受多種因素干擾、響應(yīng)時(shí)間相對(duì)較長(zhǎng)、有時(shí)需要復(fù)雜的預(yù)處理。物理傳感器基于物理效應(yīng)，如溫度傳感器（熱電偶、RTD）、壓力傳感器、流量傳感器、質(zhì)量流量傳感器等。優(yōu)點(diǎn)是通常響應(yīng)快、量程寬、穩(wěn)定性好、抗干擾能力強(qiáng)。缺點(diǎn)是可能無(wú)法直接測(cè)量目標(biāo)化學(xué)物質(zhì)濃度，需要與其他分析手段結(jié)合。選擇依據(jù)需考慮被測(cè)物性質(zhì)、濃度范圍、環(huán)境條件（溫度、壓力、腐蝕性）、響應(yīng)速度要求、成本、安裝維護(hù)便利性等。三、數(shù)據(jù)預(yù)處理的主要目的是消除或減弱數(shù)據(jù)采集過(guò)程中引入的噪聲和誤差，處理缺失值，提取對(duì)過(guò)程理解和建模有價(jià)值的關(guān)鍵信息，使原始數(shù)據(jù)適用于后續(xù)的建模和分析。常用方法包括：數(shù)據(jù)清洗（處理異常值、粗大誤差、缺失值，如插值法、均值/中位數(shù)填充）、數(shù)據(jù)平滑（消除隨機(jī)噪聲，如移動(dòng)平均法、Savitzky-Golay濾波）、特征提?。◤脑紨?shù)據(jù)中提取更能反映過(guò)程動(dòng)態(tài)或狀態(tài)的代表性變量，如計(jì)算導(dǎo)數(shù)、積分、統(tǒng)計(jì)特征等）。四、機(jī)理模型基于已知的化學(xué)反應(yīng)動(dòng)力學(xué)和傳遞過(guò)程原理，通過(guò)數(shù)學(xué)方程（微分方程組）描述過(guò)程行為。優(yōu)點(diǎn)是具有明確的物理意義、預(yù)測(cè)性好（尤其對(duì)于小擾動(dòng)）、易于理解和修改。缺點(diǎn)是依賴(lài)于模型的準(zhǔn)確性和完整性，建立困難，特別是對(duì)于復(fù)雜或未知機(jī)理的過(guò)程。數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)模型完全基于過(guò)程歷史或?qū)崟r(shí)采集的數(shù)據(jù)，通過(guò)統(tǒng)計(jì)或機(jī)器學(xué)習(xí)算法（如回歸、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）建立輸入輸出之間的映射關(guān)系。優(yōu)點(diǎn)是不需要深入了解機(jī)理、對(duì)復(fù)雜非線性過(guò)程適應(yīng)性較強(qiáng)、建模相對(duì)直接。缺點(diǎn)是物理意義不明確、泛化能力可能受限、對(duì)數(shù)據(jù)質(zhì)量依賴(lài)性強(qiáng)、模型可解釋性差。選擇依據(jù)需考慮機(jī)理是否清楚、數(shù)據(jù)量與質(zhì)量、建模目標(biāo)（預(yù)測(cè)、分類(lèi)、控制）、對(duì)模型解釋性的要求等。五、系統(tǒng)辨識(shí)是從輸入輸出數(shù)據(jù)中建立過(guò)程數(shù)學(xué)模型的過(guò)程，它旨在揭示輸入變量與輸出變量之間的動(dòng)態(tài)關(guān)系。在化學(xué)反應(yīng)過(guò)程建模中，系統(tǒng)辨識(shí)的作用是利用實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)來(lái)確定描述反應(yīng)器行為（如濃度、溫度隨時(shí)間變化）的模型結(jié)構(gòu)和參數(shù)，從而獲得對(duì)過(guò)程更精確的定量認(rèn)識(shí)，為過(guò)程監(jiān)控、優(yōu)化和控制提供基礎(chǔ)。基本步驟通常包括：1）模型結(jié)構(gòu)選擇（基于理論分析或?qū)嶒?yàn)設(shè)計(jì)選擇模型類(lèi)型）；2）實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)（設(shè)計(jì)合適的輸入信號(hào)以獲取豐富的動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)）；3）數(shù)據(jù)采集（獲取準(zhǔn)確的輸入輸出數(shù)據(jù)）；4）參數(shù)估計(jì)（利用優(yōu)化算法根據(jù)數(shù)據(jù)擬合模型參數(shù)）；5）模型驗(yàn)證（將模型預(yù)測(cè)與實(shí)際輸出進(jìn)行比較，評(píng)估模型性能）。六、選擇合適的機(jī)器學(xué)習(xí)算法需考慮：1）過(guò)程數(shù)據(jù)的特性（是時(shí)間序列數(shù)據(jù)？非線性關(guān)系？高維數(shù)據(jù)？）；2）建模目標(biāo)（是預(yù)測(cè)未來(lái)狀態(tài)？分類(lèi)異常？回歸控制目標(biāo)？）；3）算法的假設(shè)和前提（如線性模型、獨(dú)立性假設(shè)）；4）計(jì)算資源和時(shí)間限制；5）模型的解釋性和可操作性（控制算法通常需要可解釋性強(qiáng)的模型）；6）數(shù)據(jù)的數(shù)量和質(zhì)量。例如，對(duì)于非線性時(shí)間序列預(yù)測(cè)，可能考慮神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（如LSTM）；對(duì)于多變量回歸，可能考慮支持向量回歸（SVR）或隨機(jī)森林。七、將化學(xué)反應(yīng)動(dòng)力學(xué)模型與過(guò)程監(jiān)控系統(tǒng)集成，首先需要將動(dòng)力學(xué)模型嵌入到監(jiān)控系統(tǒng)中，作為過(guò)程理解的基礎(chǔ)。通過(guò)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)關(guān)鍵傳感器數(shù)據(jù)（如反應(yīng)物/產(chǎn)物濃度、溫度、壓力等），結(jié)合動(dòng)力學(xué)模型，可以實(shí)時(shí)計(jì)算或預(yù)測(cè)內(nèi)部狀態(tài)變量（如反應(yīng)速率、各組分濃度）。將計(jì)算得到的內(nèi)部狀態(tài)與預(yù)設(shè)的模型預(yù)測(cè)或?qū)嶋H工況范圍進(jìn)行比較，可以實(shí)現(xiàn)對(duì)反應(yīng)進(jìn)程的實(shí)時(shí)評(píng)估。例如，監(jiān)測(cè)到某關(guān)鍵組分濃度偏離模型預(yù)測(cè)值較大，或反應(yīng)速率顯著偏離正常趨勢(shì)，系統(tǒng)可發(fā)出預(yù)警，提示可能發(fā)生異常（如副反應(yīng)、反應(yīng)停滯、設(shè)備故障等），為操作人員提供決策依據(jù)，或觸發(fā)自動(dòng)控制策略以維持反應(yīng)穩(wěn)定。八、該智能化監(jiān)控系統(tǒng)的基本框架可包含以下模塊：1）數(shù)據(jù)采集模塊：負(fù)責(zé)實(shí)時(shí)采集來(lái)自各類(lèi)傳感器（溫度、壓力、流量、關(guān)鍵組分濃度等）的過(guò)程數(shù)據(jù)。2）數(shù)據(jù)預(yù)處理與特征提取模塊：對(duì)采集到的原始數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗、濾波、缺失值處理，并提取有意義的特征變量。3）狀態(tài)估計(jì)與建模模塊：利用機(jī)理模型或數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)模型對(duì)反應(yīng)過(guò)程進(jìn)行實(shí)時(shí)狀態(tài)估計(jì)（如濃度、溫度分布預(yù)測(cè)），并可能在線更新模型參數(shù)。4）過(guò)程分析模塊：基于狀態(tài)估計(jì)結(jié)果，結(jié)合預(yù)設(shè)的閾值、模式識(shí)別或異常檢測(cè)算法，對(duì)反應(yīng)狀態(tài)（如反應(yīng)進(jìn)度、選擇性、穩(wěn)定性）進(jìn)行實(shí)時(shí)分析，判斷是否存在異?；蚱x預(yù)期。5）決策與控制模塊（可選）：根據(jù)分析結(jié)果，生成控制建議或直接輸出控制信號(hào)，調(diào)整操作條件（如反應(yīng)物配比、溫度、壓力），以維持最佳反應(yīng)狀態(tài)。6）人機(jī)交互界面模塊：向操作人員可視化展示實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)、分析結(jié)果、預(yù)警信息，并接收操作指令。九、模型預(yù)測(cè)控制（MPC）的基本思想是：基于一個(gè)預(yù)測(cè)模型，在有限預(yù)測(cè)時(shí)域內(nèi)，優(yōu)化一個(gè)包含當(dāng)前控制輸入和未來(lái)控制輸入的序列，使得一個(gè)由性能指標(biāo)函數(shù)定義的總目標(biāo)（如跟蹤設(shè)定值、抑制擾動(dòng)、限制控制輸入和狀態(tài)變量約束）得到最小化。在每個(gè)控制周期，使用最新的測(cè)量值重新進(jìn)行優(yōu)化計(jì)算，選擇當(dāng)前的控制輸入。與傳統(tǒng)控制方法（如PID）主要基于當(dāng)前誤差進(jìn)行反饋調(diào)節(jié)不同，MPC能夠顯式地考慮過(guò)程的多變量耦合、約束條件以及未來(lái)的動(dòng)態(tài)行為，尤其擅長(zhǎng)處理具有約束、大滯后或需要多變量協(xié)調(diào)控制的復(fù)雜過(guò)程。其核心在于在線求解一個(gè)優(yōu)化問(wèn)題。十、針對(duì)存在傳感器延遲且需要精確控溫以避免副產(chǎn)物的場(chǎng)景，可以采用基于模型預(yù)測(cè)控制（MPC）的策略，并結(jié)合狀態(tài)前饋補(bǔ)償。解決方案原理如下：1）建立考慮了溫度傳感器延遲的動(dòng)態(tài)模型，該模型能預(yù)測(cè)未來(lái)時(shí)刻的溫度變化。2）將MPC控制器應(yīng)用于該模型，預(yù)測(cè)未來(lái)一段時(shí)間內(nèi)溫度的變化趨勢(shì)，并根據(jù)當(dāng)前溫度與目標(biāo)溫度的偏差以及模型預(yù)測(cè)的延遲效應(yīng)，優(yōu)化計(jì)算當(dāng)前和未來(lái)的加熱/冷卻控制輸入（如加熱功率、冷卻水流量）。