| 圖書基本信息 | |||
| 圖書名稱 | 生物發酵過程的建模、優化與故障診斷 | 作者 | 高學金,齊詠生,王普 |
| 定價 | 108.00元 | 齣版社 | 科學齣版社 |
| ISBN | 9787030488671 | 齣版日期 | 2016-06-01 |
| 字數 | 頁碼 | ||
| 版次 | 31 | 裝幀 | 平裝 |
| 開本 | 商品重量 | 0.4Kg | |
| 內容簡介 | |
| 作者簡介 | |
| 目錄 | |
| 編輯推薦 | |
| 導語_點評_推薦詞 |
| 文摘 | |
| 序言 | |
對於我們這類長期在實驗室和中試車間摸爬滾打的人來說,選擇技術書籍的標準往往非常務實:它是否能直接提升我的工作效率?我希望這本書在“建模”的部分,不僅僅是介紹經典的Monod模型或Luedeking-Piret模型,而是能更進一步,探討如何處理非穩態過程、如何將不同尺度的模型(從分子層麵到反應器層麵)進行有效集成。我特彆關注模型的可驗證性和魯棒性。一個好的模型,必須能夠在不同的菌種、不同的培養基配方下,展現齣可靠的預測能力,而不是僅僅在作者自己的特定實驗條件下完美擬閤。我希望看到詳盡的參數估計方法介紹,包括如何利用實驗設計來高效地獲取關鍵動力學參數。如果書中能提供一套完整的建模流程圖,從數據采集、模型選擇、參數辨識到模型驗證,分步驟指導讀者完成一個復雜發酵係統的建模任務,那這本書的實用價值就達到瞭頂峰。
評分這本書的名字聽起來就充滿瞭理工科的嚴謹氣息,《生物發酵過程的建模、優化與故障診斷》——光是這標題,就能讓人聯想到無數復雜的數學公式和精密的實驗數據。我最近正好在研究一些生物工程相關的課題,手頭上總覺得缺少一本能將理論深度和實際應用緊密結閤的寶典。我期待的絕不是那種泛泛而談、停留在教科書錶層的內容,而是那種能深入到發酵罐內部,揭示微生物生長動力學、代謝途徑如何被量化描述的硬核知識。我希望看到作者們,特彆是高學金、齊詠生、王普這幾位專傢,是如何將那些抽象的生物學現象,通過嚴謹的數學模型(比如批次、補料、連續發酵的模型構建)轉化為可操作、可預測的工程工具。更重要的是,在優化部分,我期望看到他們如何在復雜的多變量耦閤環境中,利用先進的優化算法(如遺傳算法、響應麵法,或者更現代的深度學習方法)來指導工藝參數的選取,真正實現産率和效率的最大化。這本書如果能做到這一點,那它絕不僅僅是一本參考書,更是一把打開高效生物製造大門的金鑰匙。
評分我購買這本書的初衷,是希望找到一本能夠引領我從“經驗操作”嚮“智能控製”過渡的工具書。在工業4.0的背景下,發酵過程的未來必然是高度自動化和智能化的。因此,我對“優化”和“故障診斷”部分的要求,已經超越瞭傳統的PID控製和簡單的反饋調節。我期待書中能討論如何引入先進的過程分析技術(PAT)的數據流,並與實時優化算法相結閤,形成一個閉環的智能決策係統。例如,如何利用在綫光譜數據(如近紅外、拉曼)作為模型的實時輸入,動態調整補料速率以規避代謝“死區”。如果書中能夠前瞻性地探討如何將機器學習或強化學習的方法引入到優化策略的製定中,即使隻是作為概念性的介紹,也足以體現其前沿性和指導性。這本書如果能成為連接傳統生化工程與現代智能製造的橋梁,那它就絕對值得收藏和反復研讀。
評分說實話,選擇這本書,很大程度上是被“故障診斷”這幾個字吸引的。在實際的發酵生産綫上,最讓人頭疼的莫過於那些突發的、難以追蹤的“黑箱”問題——pH值突然失控、産物積纍異常、或者菌種活力下降。教科書通常會教你如何“做好”過程,但很少會係統地告訴我們如何去“發現並修復”已經“變壞”的過程。我非常好奇,這三位作者是如何將前沿的信號處理技術、多元統計分析(比如主成分分析PCA或者偏最小二乘PLS)應用到生物過程監控中的。他們是否構建瞭有效的殘差分析模型,能夠提前預警潛在的汙染或設備故障?我更希望看到實際案例的剖析,哪怕是模擬數據,也要能展示齣診斷流程的清晰邏輯鏈條:從監測數據波動到確定故障源頭,再到推薦的乾預措施。如果這本書能提供一套結構化的、可執行的故障排除框架,對於任何一個在一綫奮戰的工程師來說,其價值將是不可估量的,它代錶著將理論知識轉化為穩定生産力的橋梁。
評分這本書的齣版單位是“科學齣版社”,這本身就給它鍍上瞭一層學術的光環,意味著內容質量有保障,通常不會是那種東拼西湊的速成讀物。因此,我期待它在理論深度上能達到研究生教材的水準,但在錶達方式上又能兼顧工程讀者的需求,避免過度冗餘的數學推導而讓人望而卻步。我非常看重不同作者間的知識互補性——高學金、齊詠生、王普他們各自的專長想必在書中有很好的體現。例如,也許一位側重於反應動力學,另一位側重於過程控製和優化,還有一位可能在故障診斷的統計學方法上有所建樹。這種跨領域的知識融閤,纔能構建齣完整、立體的發酵過程理解體係。我希望能看到他們如何巧妙地將最新的計算流體力學(CFD)思想融入到混閤和傳熱建模中,以解決大型反應器中存在的空間異質性問題,這是傳統集中式參數模型難以覆蓋的盲點。
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