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| 編輯推薦： |
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数字孪生是目前智能技术研发的热点，中药智能制造也是当前中药制药领域的研发新方向，本书立足于数字孪生技术的特点和优势， 提出中药制药过程中的实际痛点和难点的解决方案，为中药制药现代化提供新思路。
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| 內容簡介： |
本书重点介绍了数字孪生现有的发展水平、技术特点、研究动态， 从硬件和软件两个方面， 分别探讨了数字孪生中数据采集、数据分析、智能决策和预测控制等技术在中药制药工业中的具体应用。 同时以中药制药环节中的提取、浓缩和干燥等具体工艺环节为例， 分析了现有工艺的技术缺陷， 重点讨论了数字孪生技术在这些生产工艺环节中的具体应用。 通过工程实践数据和实验室小试数据的对比分析， 讨论了数字孪生技术在工程应用环节的部署实施方案， 并展示了对现有工艺所带来的实际工程效果。
本书主要读者对象主要为从事中药制药生产、科研以及设计的广大科研人员、管理干部、技术工人以及相关院校的师生，亦可以是化工领域或者相关工业领域的相关从业人员和相关院校师生。
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| 關於作者： |
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李正，博士，研究员、博士生导师，天津中医药大学中药制药工程学院院长，中华中医药学会中药制药工程分会副主委。本科硕士毕业于浙江大学化学工程专业，博士毕业于美国密歇根州立大学化学工程专业，主要从事中药智能制造关键技术及装备的研发与产业转化应用基础研究。国家中医药管理局“组分中药与智能制造”多学科交叉创新团队带头人，“中药先进制药与信息化技术融合示范研究”国家科技重大专项负责人，天津中医药大学中药制药国家一流专业负责人，全国中医药行业高等教育“十四五”规划教材主编（《中药制药设备与车间设计》）， “组分中药国家重点实验室”中药智能制药方向带头人，天津市“青年千人”，天津市131创新型人才培养工程第一层次人才，相关研究成果获2020年度天津市科技进步特等奖，2022年度天津市教学成果一等奖。发表研究论文200余篇（SCI收录50余篇），申请发明专利30余项，授权专利10余项。
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| 目錄：
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第一章引言 -001
第一节数字孪生技术的历史和发展-001
一、数字孪生技术的基本概念和定义 -001
二、数字孪生技术的起源 -002
三、数字孪生技术的发展进程 -002
第二节 数字孪生技术的研究现状和应用价值 -003
一、数字孪生技术的研究现状 -003
二、数字孪生技术的典型特征 -004
三、数字孪生技术的应用价值 -004
第三节 数字孪生技术与中药制药-006
第二章中药制药领域中的数字孪生技术 -008
第一节中药智能制造的内涵与特征 -008
一、中药智能制造的内涵 -008
二、中药智能制造的特点 - 009
第二节 智能制药与数字孪生技术-010
一、智能制药的定义与特征 -010
二、数字孪生技术在智能制药中的应用-010
第三节 数字孪生技术的技术特点和核心要求 -011
一、数字孪生技术的技术特点 -011
二、数字孪生技术应用的核心要求-011
三、嵌入数字孪生技术应用的显著特点 -012
第四节 数字孪生技术在现代中药制药中的应用 -012
第三章中药制药数字孪生技术架构-015
第一节中药数字孪生技术架构-015
一、物理组件-016
二、虚拟组件-016
三、数据管理 -017
第二节 中药制药数字孪生技术的关键技术-017
一、数据采集技术-017
二、数字化建模技术-019
三、模拟仿真技术-020
四、数据分析和挖掘技术-020
五、决策优化技术-021
第三节 中药制药工艺对数字孪生技术要求 -022
一、中药制药行业需要解决的痛点问题-022
二、中药智能制造技术的需求分析 -023
三、中药制药工业的智能制造关键技术体系-024
第四章 中药制药数字孪生技术数据采集技术 -026
第一节 数据采集技术-026
一、过程参数的数据采集技术-026
二、药品质量的数据采集技术-039
第二节 实时信号处理技术-045
一、单片机技术 -046
二、PLC技术-047
三、FPGA技术-049
四、DSP技术-050
五、GPU技术-051
六、CPLD技术-051
第三节 数字空间与物理空间的数据交互 -052
一、数据传输 -052
二、数据处理-054
三、数据储存 -054
第四节 微波技术用于中药制药投料前整包含水率在线检测-055
一、仪器与材料-056
二、实验方法-057
三、结果与讨论-058
第五节 高光谱成像结合人工智能技术探索天然金银花提取物的干燥行为 -063
一、材料和方法-064
二、实验结果分析-067
三、高光谱技术的技术优势-071
第五章 中药制药过程建模与仿真-072
第一节 制药过程建模方法-072
一、模型开发-072
二、模型类型 -073
第二节 基于机理模型的中药真空带式干燥工艺研究 -075
一、真空带式干燥的数字孪生技术方法构建-075
二、真空带式干燥过程的数值模拟 -078
三、真空带式干燥过程的工艺优化-079
四、真空带式干燥过程优化决策过程-086
第三节 制药过程仿真技术-088
一、制药过程仿真的一般流程 -088
二、仿真结果验证-089
三、仿真常用软件-090
第四节 中药制药过程仿真——旋风分离器-090
一、旋风分离器物理结构-091
二、旋风分离器流场数值模拟-092
三、金银花提取液干燥颗粒物性参数测定与设备得粉率测定 -094
四、流场数值模拟结果及分析-096
第五节 制药过程建模与模拟仿真的技术趋势和技术壁垒-106
第六章 基于数字孪生技术的智能控制系统-108
第一节 传统控制系统与智能控制系统-108
一、传统控制系统-108
二、智能控制 -109
三、预测性控制 -110
第二节 中药提取过程智能优化控制-117
一、传统PID控制提取过程 -117
二、提取设备流场数值模拟-118
三、DMC预测算法-127
四、基于DMC算法的中药提取微沸状态控制实验-130
五、基于数字孪生技术的预测控制研究-132
第三节 中药浓缩过程优化控制 -133
一、中药浓缩过程的基本原理和发展现状 -133
二、智能控制技术在中药浓缩过程中的应用-135
三、基于动态矩阵控制算法控制浓缩过程-135
四、支持向量机在中药浓缩浓度的软测量 -141
第四节 中药干燥过程智能优化控制 -149
一、传统的建模方法 -149
二、新的建模方法 -149
三、喷雾干燥工艺参数的预测控制 -152
第五节 基于机理模型的中药喷雾干燥工艺研究 -153
一、喷雾干燥过程理论模型 -154
二、干燥动力学实验构建干燥动力学模型-155
三、喷雾干燥实验装置结构 -156
四、数值求解与模拟-158
五、金银花提取物的喷雾干燥-160
六、基于深度强化学习的过程优化 -163
第七章 基于数字孪生技术的中药制药过程智能优化 -166
第一节 中药制药过程优化的基本问题-166
第二节 中药制药过程优化的技术结构-167
第三节 工艺过程优化方法分类 -168
一、基于数学优化的算法 -168
二、基于元启发式算法的算法-169
三、基于深度学习的算法-170
四、综合方法-173
第四节 基于模拟仿真对中药溶媒回收工艺动态优化控制 -173
一、PID控制器继电反馈法自整定调谐控制系统 -174
二、基于模拟仿真的中药溶媒回收系统设计-174
三、动态控制系统建立与仿真实验-175
第五节 基于模拟仿真对中药浓缩过程研究 -188
一、实验部分-188
二、过程仿真模拟-191
三、结果讨论与分析-192
第六节 基于深度强化学习的甘草真空带式干燥工艺优化决策 -201
一、数据准备 -201
二、工艺决策优化目标的确定 -201
三、在线工艺决策-205
四、优化结果分析-206
第八章 中药制药数字孪生技术的应用与展望-208
第一节 数字孪生技术在中药智能生产线应用 -208
一、生产线工艺优化的基本技术 -208
二、多智能体优化技术-209
三、以中药浓缩干燥生产过程为例对多智能体优化工艺进行探讨 -210
第二节中药制药数字孪生技术面临的挑战和问题-215
一、数字孪生技术的局限性和不足-216
二、中药复杂性和多样性的挑战 -217
三、数据收集和处理的难题 -218
第三节 未来发展趋势 -219
一、中药制药数字孪生技术的未来发展趋势 -219
二、数字孪生技术与其他技术的融合-221
参考文献 -222
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| 內容試閱：
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“用不稳定的药材制造出质量稳定的中药产品”，是中药制药工程面临的重大挑战和亟待解决的关键核心问题。中药复杂化学体系存在质量表征不清、质量传递规律不明、质量控制不准等问题，缺乏基于模型预测的过程质量前馈控制与工艺参数优化方法。为了更好地制定中药产品质量控制策略，我们必须深入揭示生产工艺的质量—动量—能量传递规律和工程原理。
本书立足于数字孪生技术的特点和优势，围绕着中药制药过程中的实际痛点和难点，有针对性地进行技术开发，通过虚拟数字空间与物理实体工场的状态的数字化映射，实现了中药制药工艺的两种优化控制方式：其一是生产前的工艺优化，其二是生产过程的预测性控制。这主要基于中药制药生产原料的批间存在相对差异的现实工业问题，以实现最终产品质量批次间相对一致性的控制目标。
本书针对高品质中药制造工程技术难题，通过交叉融合中药制药与人工智能等多学科领域，建立了基于数字孪生技术的中药智能制造技术方法学。基于质量传递机理模型，构建了中药制药过程关键工艺环节的数字孪生体，并结合深度学习等人工智能技术，构建了制药过程的工艺知识图谱，以产品质量和生产成本为数字空间的边界条件，提出相关工艺的生产条件优化建议；建立了基于数字孪生技术的中药制药工程设计与工艺优化平台，为复杂中药制药系统优化运行提供实验、观测、评估手段和中药制药过程分析与优化技术，实现中药经验制药向科学制药跨越。
本书共分为八章，从数字孪生技术的发展历史和技术特点出发，围绕着感知层，模型层和决策层主要的技术骨架，详细分析了数字孪生技术与中药制药技术对接的顶层设计和具体实施案例。
第一章作为引言，重点介绍了数字孪生技术的发展历史。第二章重点介绍了现代中药智能制造的技术特点，以及数字孪生技术可以重点解决的中药制药具体技术痛点。第三章分析了数字孪生技术的框架，并解释了本技术在中药制药工艺相结合过程所要克服的具体实施难点。第四章重点介绍了中药制药目前正在使用的在线检测设备，以及其在数字孪生技术中所发挥的作用。第五章重点介绍了中药制药关键工艺技术的过程仿真和模拟计算的方式方法，并以此为技术，探讨了中药制药半间歇半连续生产工艺流程建模技术要点。第六章分析了数字孪生对物理世界作用关系，以具体实例说明数字空间作用于具体工艺优化方式。第七章介绍了人工智能技术通过数字孪生技术在中药制药工艺中的具体实施方法和技术特点。第八章通过一个具体生产线的实施案例，分析了现代中药制药工业所面临的问题和数字孪生技术具体解决方法，并展望了未来技术发展方向。
由于编者学识水平和编写经验有限，书中难免有错误和疏漏之处，恳请同行专家不吝指正，提出宝贵意见，以利我们今后修改完善。
编 者
2023年9月
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