（1）专业与年级要求

本实验主要面向化学工程与工艺专业四年级本科生，依托《化工综合实验》课程开展教学。根据学生专业知识基础和实验教学安排，后续可将虚拟仿真实验预习及基础AI认知内容逐步拓展至相关专业和低年级学生。

（2）基本知识和能力要求

1.掌握实验室安全操作规范，具备基本实验安全意识。

2.具备化工原理、化学反应工程及相关专业基础，理解催化氧化反应的基本原理。

3.了解固定床反应器、气体输送系统和气相色谱仪的基本功能，能够按照实验指导书开展规范操作。

4.具备基本的计算机操作能力，能够在指导下使用Aspen Plus进行流程模拟和参数分析。

5.具备实验数据整理、图表绘制与结果分析能力，能够比较不同工况下的反应性能。

了解机器学习的基本概念，能够在指导下完成数据预处理、模型训练、预测评价及结果分析。人工智能相关知识可通过实验教学过程逐步学习，不作为必须提前掌握的专业技能。

VOCs是化工及相关行业废气治理的重要对象。催化氧化过程涉及多股物料进料、汽化预热、催化反应和产物检测，实验步骤多、装置存在高温及气体操作风险。受设备数量和课时限制，实体实验通常难以完成广泛的多因素工况比较；仅依靠实验结果计算，也难以充分解释工艺参数与转化率之间的关系。

本课程以真实工程问题组织教学：在满足VOCs脱除目标的前提下，如何规范运行实验装置、解释反应规律，并选择合理的操作条件？以虚拟仿真承担重复性操作训练，以过程模拟拓展工况分析，以实验数据和机器学习结果进行交叉评价，从而增强学生对催化氧化过程的系统理解。

1. 真实性与安全性

以实际固定床VOCs催化氧化装置、实验指导书和工艺操作顺序为基础呈现教学内容，虚拟训练用于熟悉操作与风险点，不替代实体实验中的教师监督和安全规程。

2. 任务驱动与循序渐进

按照“装置认知—虚拟操作—机理模拟—实体实验—数据分析—工况讨论”的路径开展教学。围绕丙酮转化率这一可观察、可计算的指标设置逐步深入的学习任务。

3. 机理模型与数据模型互证

Aspen Plus模拟使用课程确定的组分、物性方法与动力学参数；机器学习模型从训练数据建立输入参数与转化率之间的经验映射。两类模型各有假设与适用边界，学生应通过原始数据和实验结果进行检验。

4. 过程评价与结果评价结合

既评价虚拟实验的操作顺序和参数设置，也评价实验记录、模拟分析、预测误差解释及工况方案合理性，避免仅凭单一运行结果判断学习质量。

实验原理与工艺

丙酮在氧气存在下的完全氧化计量关系为 C₃H₆O + 4O₂ → 3CO₂ + 3H₂O。实验装置由液体丙酮进料、空气氮气进料、物料混合预热、催化氧化反应和产品色谱分析五个工艺阶段组成。反应后通过气相色谱获得组分信息，按一致的进出口摩尔流量基准计算丙酮转化率。

催化氧化动力学受催化剂种类和反应条件影响。教学中可介绍L–H与MvK等表面反应机理，并依实际Aspen Plus教学模型使用LHHW型动力学表达式；参数来源、催化剂类型及模型适用范围必须由课程资料核验。

通过本实验，使学生达到以下教学目标：

1.专业知识目标：掌握挥发性有机物（VOCs）的主要来源、危害及催化氧化处理原理，理解固定床催化氧化反应过程及其主要影响因素；熟悉丙酮进料、气体输送、混合预热、催化反应和气相色谱分析等环节，理解反应温度、压力及催化剂装填量对VOCs转化率的影响。

2.实验操作与安全能力目标：能够利用三维虚拟仿真平台掌握实验装置结构、操作流程及安全规范，完成反应管拆装、催化剂装填、气密性检查、工况设置、色谱检测和设备启停等操作训练，并结合实体实验提高规范操作能力与实验安全意识。

3.过程模拟与机理分析能力目标：能够利用Aspen Plus建立VOCs催化氧化过程模型，理解反应动力学模型及工艺参数的作用，开展反应温度、压力和催化剂装填量等因素的灵敏度分析，掌握流程模拟与实验数据比较的方法，提高化工过程建模与定量分析能力。

4.人工智能预测与优化能力目标：能够利用Aspen Plus模拟数据和实际实验数据开展数据整理、特征分析及机器学习建模，掌握VOCs转化率预测、模型精度评价及工况优化的基本方法；理解数据驱动模型的适用范围与局限性，并结合机理分析和实验结果评价预测方案的合理性。

5.工程实践与综合创新能力目标：能够围绕VOCs催化氧化过程中的处理效率、操作条件和运行成本等工程问题，综合运用实体实验、虚拟仿真、流程模拟和人工智能预测技术开展分析，提出合理的工艺改进方案，培养自主学习、科学分析、工程决策和创新实践能力。