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数据分析技术在石油化工检测中的应用

2022-05-23郑鸿林光旭赵梦诗

中国应急管理科学 2022年2期
关键词:石油化工数据分析

郑鸿 林光旭 赵梦诗

摘 要:石油化工是国家经济的重要组成部分。然而,石油化工的自身特点使其在使用中存在着多种安全隐患,因此必须对其进行严格的检查,保证其正常运转。在生产实践中,应将数据处理技术与检测工作相融合,并对相关的信息进行及时的收集,以实现对风险的实时监控,促进化工企业产业化和信息化的发展。本文正是在这样的背景下,对石油化学测试中的数据处理技术进行了深入的分析和探讨。

关键词:数据分析;石油化工;检测应用

引言:随着国民经济的发展,技术的进步,石化行业得到了快速发展,其测试技术也越来越受到重视。石化检查是对石化企业进行严格的检验,防止在实际操作中出现有毒、有害物质,从而对石化产品的品质造成不利的影响,从而减少发生安全事件的发生。因此,对石化行业的整体安全、稳定的生产起着至关重要的作用。目前,我国石化行业的检验工作已基本达到了智能化水平,其技术与电子、自动化控制、信息处理等技术相结合,提高了石化产品的检验品质和检验效率。在进行石化产品质量检验时,对其进行分析,是确保产品质量的一种有效方法。

一、石油化工检测以及数据分析技术的概述

1.石油化工检测的意义

石化检验是指将有关技术应用于石化产品的各个生产环节,以保证总体检验结果符合生产检验的要求。根据石化行业的测试结果,可以准确地反映出石化工艺中的毒性成分含量超标和泄漏情况,从而使石化工艺的安全得到最大程度的保证,同时也能减少对环境的影响。随着我国石化工业的发展与发展,我国石化工业的技术水平也在逐步提升。当前,我国大多数石化产品都在向现代化、机械化方向发展。石化测试是石化工业中的一个关键环节,它的测试技术与手段不断地在不断地改进,采用新的化学测试技术可以提高测试的便捷程度。随着社会经济的发展,对石油、化工产品的需求越来越高,如果不注意到这些问题,会造成严重的环境污染和人身伤害。石化行业中难免会出现一些有毒的物质泄漏,对人类的身体和对周围的环境都会造成很大的危害。随着石化行业的发展,对石化的各个环节都能进行实时监测,从而有效地防范各类有害气体的泄漏。石化产品的安全监控与化学检验已经成为一种有机结合,二者均能严格控制石化生产中的各种风险因子,从而使石化工业的安全和環境保护得到改善,从而推动石化行业的健康、可持续发展。

2.数据分析技术

数据分析技术是指从已获得的数据流中,找到与关键词或关键词组相匹配的技术。数据集合是把所有被调查的资料集合起来并汇总起来的一个数值。在石化行业的检验工作中,它包含了全部质量,重量,缺陷数,合格品和缺陷数。所谓数据整理,就是通过计算机网络对采集到的数据进行高效的处理,然后按照自己的特征和属性进行分类,然后按照一定的逻辑关系将这些数据进行分级,从而提高工作的效率和质量。通常情况下,最常用的方法是因果图、散布图等,而更复杂的方法有方差分析、回归方程分析等。在对数据进行分析时,要针对产品的特定要求,选取最合理的数据进行分析。

在建立了相关的资料之后,最关键的一步就是整理资料,由于资料集合中的资料种类繁多,无法全部用来进行分析,所以必须采用分类、分级的方式,将资料中的无用信息及时筛选出来,这样才能保证后续的数据分析与分析的正确性。在对数据集中符合条件的资料进行分析时,可以采用表格法,也可以采用图表的方式进行分析。列表方法中,采用原始资料并进行相应的运算,而用作图法表示的数据之间的关系更为直观。利用LIMS系统进行数据分析,是十分方便高效的。数据分析不仅是单纯的数据挖掘,更重要的是利用已有的数据来监控生产过程中的产品质量,并对各个生产环节的数据进行分析,从而达到对整个生产过程的实时监控。在石化企业的测试中引入了数据分析技术,可以提高原来的测试效率,从而快速发现工艺缺陷,并对其进行改进。

二、数据分析在石油化工检测中的应用及优化措施

1.数据分析在石油化工检测中的应用

(1)安全

石化产品安全检验表中的数据变动通常会因石化企业的不同而有所变化,但各生产过程中的安全检验表中的数据波动均在合理的范围内。在石油化工生产安全检查表中,运用数据分析技术对其进行分析,通常采用随机抽样的方式,然后用LIMS软件对所收集到的数据进行深度分析。它的主要功能是计算出石化产品的安全检验数据的平均值,并依据计算结果的浮动幅度是否在安全范围内,从而确定在实际生产中的安全问题。

(2)故障排查

石化行业的具体操作流程非常复杂,在某一环节中,任何一项设备的失效都会极大地降低实际应用的效果,从而对油田的生产效率造成很大的影响。现在,随着经济的发展和技术的进步,石油化工的生产技术也在逐步提高。但在实际使用中,还是会因为工艺问题而出现故障,从而影响到实际使用。为此,必须对石化公司进行相应的失效检测。数据分析技术用于石化企业的生产,主要是通过对生产过程中出现的问题进行方差分析,并对其结构进行优化(异常数据分析,并消除造成数据异常的原因)。此外,在实际操作中,为了提高石化行业的工作效率和质量,提高石化行业的整体水平,提高石化行业的整体水平。由于各种原因导致了石化生产过程中出现的各种故障,导致了工艺流程的不断改进。石油化工产品的故障诊断数据分析,主要是通过对石化企业的工艺问题数据进行方差分析,并根据分析的结果,对存在问题的部分进行调整。在石油化学检验中,对检验样品的变异数进行方差分析时,要保证取样值具有统计学意义。

(3)记录参数

石化行业的经营活动有其特殊性和危险性。在生产过程中,生产设备、原材料、石油产品等方面的任何环节发生差错,都会对员工的生命和身体造成伤害。而石化行业大多是易燃、易爆物质,风险很大,如果发生安全事故,对整个石化行业的发展都会有很大的影响。因此,为了减少在石油生产中发生的安全事故,必须采用统计分析技术,对其进行统计。它的具体方法是:通过建立与安全事故有关的资料,设计一组有关的参数,通过对这些数据的动态变化进行统计,从而对石油生产过程中各类事件的发生概率进行深入的分析。有些事件的处理频率很高,必须马上做出相应的修正和修正,从而减少安全事故的发生。这一部分的数据分析,最大的作用就是能够预测和防止生产中的安全问题。但是,该方法有一定的缺陷,即对成品原油的检验存在着一定的缺陷,从而使检验结果的准确性难以保证。因此,为了确保石化行业的安全,必须结合实际情况,选用最合理的预测方法。

(4)危险分析

石化企业由于其自身的特殊性,在使用过程中会产生很多风险。因此,在进行石化产品测试的过程中,必须对其进行分析。所以,在分析石化企业的风险因素时,主要工作就是从整个生产过程中采集到的数据,然后再用回归线对现有的数据进行分析和处理,从而对石化行业的风险因素进行深入的分析。在此基础上,利用功能分析的结果,对石化生产流程中的薄弱环节进行了优化,以达到减少安全事故的可能性,并能及时地控制生产的安全系数,并使具体的生产水平达到最优。

2.数据分析技术在石油化工检测工作中的优化方法

(1)优化信息处理模式进行

数据的建立是数据分析的基础,在实际应用中,可以对数据进行分类和处理。这样既能有效地利用信息系统,又能为风险因素的识别提供信息支撑,又能确保检验工作的实际效力,从而确保数据的实时性。此外,在进行数据处理时,还必须对一些有价值的信息进行筛选。一般来说,数据的处理分为两种,一种是分类,一种是分层。在实际应用中,需要依据数据的动态变化来构造对应的图形,直观地反映出石化企业在生产过程中的各种风险因素所造成的影响,进而提高其生产效率和效益。

(2)提升人员素质

石油化学检验工作要求有专门的工作人员来完成,从而保证了数据的精确和特定的工作效率。所以,在进行具体的分析时,必须提高员工的工作质量和专业水平,從根本上防止安全事故发生,杜绝在石化行业发生的人为问题。此外,还要对装置的运行状况进行实时监控,以便及时发现石化企业的生产中存在的问题,从而能够在第一时间做出反应。因此,石化企业必须提高员工的职业素质和工作质量,加强员工的培训,使其达到最佳的检验效果,减少安全事故的发生。

三、结束语

综上所述,数据分析是现代工业生产中不可或缺的一部分,它既关系到整个行业的发展,也关系到整个社会的发展。随着经济的发展,对原油的需求逐渐增加。原油的加工工艺存在着很大的风险,同时也存在着对环境的潜在危害。随着社会和经济的发展,石化产品的测试技术也在不断地得到改进。

参考文献:

[1]王蒙,陈伍. 数据分析技术在石油化工检测中的应用思考[J]. 电子世界,2020,(10):170-171.

[2]郭海霞. 数据分析技术在石油化工检测工作中的应用[J]. 中小企业管理与科技(下旬刊),2018,(03):174-175.

[3]姚朝辉. 数据分析技术在石油化工检测工作中的应用[J]. 化工管理,2017,(16):50.

[4]周焱. 虚拟仪器技术在石油化工检测中的应用方式及前景分析[J]. 当代化工研究,2017,(02):43-44.

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