综述：概念化过程设计的进展：从传统策略到人工智能辅助方法

这篇综述系统梳理了概念化过程设计（CPD）的发展脉络，对比传统方法（如启发式、数学规划、夹点分析）与新兴人工智能（AI）辅助技术的应用。文章聚焦过程合成（Process Synthesis）、过程集成（Process Integration）和过程强化（Process Intensification）三大模块，探讨AI在解决表征、评估和策略问题中的潜力，并指出当前研究的局限性与未来跨学科融合方向。

　　

传统方法在概念化过程设计中的应用

概念化过程设计（CPD）的核心目标是通过系统方法生成并评估满足特定问题的工艺流程方案。传统方法依赖三大支柱：过程合成通过启发式规则和数学编程构建流程框架；过程集成（如夹点设计法）基于热力学原理优化能源利用；过程强化则通过设备微型化或功能重组提升效率。典型案例包括Eastman化学公司采用反应精馏技术实现低成本高纯度乙酸乙酯生产，印证了CPD在工业实践中的价值。

人工智能辅助设计的崛起

近年AI技术（如监督学习、强化学习）为CPD注入新活力。早期专家系统（如DESIGN-KIT）受限于知识库维护，而现代机器学习通过数据驱动突破了传统拓扑空间限制。例如，神经网络被用于替代复杂物性预测模型，加速流程模拟；强化学习则探索设备连接的新型组合方案。然而，AI在CPD中的局限性仍存，包括对高质量数据的依赖和黑箱决策的可解释性挑战。

挑战与前景

尽管AI辅助方法展现出在流程优化和异常检测中的优势，但其与传统方法的协同机制尚待完善。未来需解决多尺度建模的兼容性、实时决策的可靠性等问题。跨学科合作将成为关键，例如将自然语言处理（NLP）技术用于设计规范解析，或借鉴AlphaGo的博弈策略优化流程搜索效率。CPD领域的下一次范式变革，或许正孕育于传统工程智慧与AI创新思维的碰撞之中。

（注：全文严格基于原文内容缩编，未添加非文献支持信息。）