摘要
化学过程通常用异质模型描述，从集总参数系统的代数方程到PDE系统的黑箱模型。这种集成过程模型的集成、解决方案和优化通常很困难，而且计算成本很高。因此，以降阶模型和数据驱动替代模型形式的降阶在化学过程中得到了广泛应用。本章回顾了简化模型（RM）在该领域的开发和应用，以及它们与流程优化的集成。特别注意简化模型的构造，以提供其详细对应项的适当表示，并描述了一种新的简化模型信赖域滤波算法，以确保收敛到具有真值模型的最优值。CO的两个案例研究2利用该信赖域滤波方法对捕获进行了描述和优化。这些结果证明了简化模型信赖域方法的有效性和广泛适用性。
