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:562721026

01 写在前面：一个“想偷懒”的念头

做化工设计的兄弟们都有过这种“至暗时刻”：

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。

这个思路大致是这样的

1.运行程序，读取塔径等数据

2.选择单溢流还是双溢流

3.进行塔板结构几何结构生成（这个使用的是穷举法）

4.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）

5.用神经网络得到这几条线的拟合曲线和直线.

6.进行水力学核算

7.进行操作弹性分析

8.得到核算表格和图

今天发出来，权当抛砖引玉，供大家来看一番。

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：

```Plain Text

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。

**痛点：**

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。

![image.png](image 1.png)

传统的做法是线性插值，或者用复杂的多项式拟合。

**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。

**学术细节：**

- **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。

- **推理过程(应该是四层隐藏图，这里是一个实例)**：

![image.png](image 2.png)

```Plain Text
# 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()