摘要：手工算塔板就像在电子厂拧螺丝。为了探索效率的极限，我们的群友帮倒忙尝试用 Python (COM) 控制 Aspen，并训练了一个简单的 PyTorch 神经网络来拟合经验图表。这是一个 V0.1 版本的自动化校核原型，分享给大家文件到时候会放在群链接，大家可以进我的QQ群获取:Python与Aspen交流群:56272102601 写在前面：一个“想偷懒”的念头
Aspen 模拟好不容易收敛了，以为能下班了，结果到了水力学校核（Hydraulic Rating）环节，还是得切回手动模式。我们要对着那张祖传的《泛点负荷相关图》（或者史密斯图），眯着眼睛估读：“这大概是 0.12 还是 0.125？” 读完数据，再手算雾沫夹带、液泛因子。算完发现Flood > 85%，红了。怎么办？改塔径，改板间距，然后上述步骤全部重来一遍。作为一名如果不写代码就手痒的大三学生，我一直在想：能不能把这个流程自动化？经过一个周末的折腾，我搭建了一个基于 Python + 深度学习的初版脚本。它目前还只是一个原型（Prototype），肯定有不少 Bug，但它跑通了一个很有意思的逻辑闭环。- 从Aspen获取具体的关键数据-粘度，表面张力等（这个需要提前输入）
02 技术路线：把 Aspen 变成 Python 的“子程序”
传统的 Excel VBA 虽然能用，但扩展性有限。于是选择了 Python 的 win32com 库，通过 Windows 的 COM 接口，直接“接管” Aspen。原理拆解：利用 win32com.client.Dispatch 实例化 Aspen 文档对象。这相当于在后台开了一个“隐形”的 Aspen，可以直接读写其内存中的Variable Tree（变量树）。代码实操：比起手动导出数据，这种“实时抓取”的方式显然更优雅：初始化 Aspen V14 (对应版本号 40.0，具体视安装版本而定)aspen = win32.Dispatch('Apwn.Document.40.0') aspen.InitFromArchive2(bkp_path)自动寻找全塔负荷最高的“瓶颈板”抓取液相密度 (HYD_RHOL) 和 粘度 (HYD_MUL)rou_L = aspen.Tree.FindNode(f"/Data/Blocks/{block}/Output/HYD_RHOL/{stage}").Value
这就好比给 Aspen 装了个 API，虽然有时候连接不太稳定（老用户都懂 COM 接口的脾气），但只要连上了，数据提取就是毫秒级的事。03 尝试：用神经网络“拟合”经验图表
这是本项目最“过度设计”（Overkill）但也最有趣的地方。浮阀塔设计的核心参数——泛点负荷因数和充气系数，本质上是多变量非线性函数。群友的解法：既然是非线性映射，为什么不试试神经网络？ 群友尝试训练了一个轻量级的PyTorch 全连接网络 (MLP)。不追求数学解析式，而是让神经网络去“学习”标准图表上的数据点分布。-模型架构：2个输入层，第一层隐藏层32个神经元，激活判断，第二层隐藏层16个神经元，激活判断，第三层隐藏层16个神经元，激活判断，第四层隐藏层16个神经元，激活判断，输出层。一个非常简单的全连接网络结构class SimpleModel(nn.Module): def __init__(self): super().__init__() self.net = nn.Sequential( nn.Linear(2, 32), nn.ReLU(),引入非线性激活 nn.Linear(32, 16), nn.ReLU(), nn.Linear(16, 1) )# 加载训练好的模型权重 (.pth)# 这一步代替了“人眼查图”c_f = model(input_tensor).item()
当然，神经网络的准确性完全取决于训练数据的质量。目前的模型在标准工况下表现尚可，但在极端边界条件下（比如极小板间距或极端物性），AI 可能会一本正经地胡说八道。所以，它目前只能作为辅助参考，不能完全替代工程师的判断。04 成果输出:输出Excel表格和图像
用 Matplotlib 和 OpenPyxl 做了两套可视化输出，这也是这个脚本目前最实用的部分。这是工程师最关心的“那张图”。脚本内置了国标水力学公式，尝试自动画出那五条“红线”：降液管超负荷线 (Downcomer Choke)程序会自动把当前操作点（Operating Point）用一个红色星号标在图上。星号在圈外：程序会冷酷地告诉你——“位于过量雾沫夹带线之上”，这时候你就得回去改塔径了。05 落地验证：五条红线定生死
拿到了数据和系数，剩下的就是纯粹的流体力学计算。脚本内置了国标公式，尝试自动画出那五条“红线”：降液管超负荷线 (Downcomer Choke)可视化输出：利用 Matplotlib 绘制负荷性能图 (Operating Window)。如果点在圈外：程序会提示具体原因（如“位于过量雾沫夹带线之上”）。同时，尝试自动计算操作弹性 (Turndown Ratio)。虽然这个计算目前比较粗糙，主要通过遍历操作线与边界线的交点来实现，但在做初步选型时，确实能省不少按计算的时间(不用np遍历也可以，scipy可以直接求两个线的交点,但是那样下的库有点多了)。2. 诊断日志表 (The Excel Table)除了画图，程序还会生成一份详细的 Excel 诊断日志。这不仅仅是个 Log，更像是一份“塔板体检单”。瓶颈定位：直接告诉你精馏段哪块板子负荷最高，提馏段哪块板子最危险。操作弹性：虽然目前的算法比较粗糙（基于几何交点），但能直接给出一个量化的数值（比如 2.5 或 3.0），做初步筛选非常方便。06 进行实操
5.进行计算后，查看Excel表，得到了经过计算后的塔径，塔间距等一些数据07 总结与展望
这并不是一个成熟的商业软件，它更像是一个“极客玩具”。这 500 多行代码，验证了一条打通Aspen (流程模拟)、Python (自动化)和PyTorch (数据拟合)的技术路径。它证明了化工设计中那些繁琐、重复的查图工作，是有可能被低成本数字化的。鲁棒性：COM 接口偶尔会报错，Aspen 版本兼容性有待测试。模型精度：神经网络在极值区域的拟合还需要更多数据喂养。单位制：化工计算最头疼的单位换算（SI vs Field），目前主要适配了 SI 单位。公式来源于大学生的课程设计课本，不如工业实际的精准虽然性能图有大量校核部分需要校核的因素，但是没考虑压降手算公式与aspen公式算的也不一样，因此需要返回aspen再验证只能算精馏段提馏段各两个塔板的，如果想要绘制全部的需要使用者自行改源码写在最后：工程的严谨性不容妥协，但工具的先进性值得追求。如果你也对化工 + AI的交叉领域感兴趣，或者想吐槽我的代码逻辑，欢迎进我的交流群:562721026,或者在评论区留言交流。如果你觉得我这篇文章做的优质，欢迎点赞+关注，最后，欢迎大家来提建议，不胜感激毕竟，Done is better than perfect.先跑起来，再慢慢优化。附：工具依赖库
使用的公式主要来源《化工原理课程设 计 刘雪暖》和《化学工程手册》欢迎大家来提建议，不胜感激
