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摘要
随着计算机算力的提高与数学算法的不断突破，机器学习作为一种科学研究方法逐渐在化学工程中的过程优化、故障诊断等领域得到了应用，了解机器学习在化工中的研究进展对拓展化工领域的科研方法，改变传统的科研范式有较大意义。文章通过综述机器学习在萃取、精馏等单元操作中的应用场景及其使用的算法，归纳出化工数据用于机器学习的优势和劣势，提出采用机器学习模型对复杂多维非线性关系进行预测和对生产过程进行整体优化，是提高生产连续化和自动化水平的重要手段和方向。最后对机器学习应用于化工中其他领域(如计算流体力学、系统工程等)进行了展望。
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