國民經(jīng)濟(jì)的大發(fā)展大繁榮帶來各行業(yè)能源需求的迅速增長,油氣儲(chǔ)運(yùn)業(yè)也迎來了重大發(fā)展。然而油氣屬危險(xiǎn)商品,容易揮發(fā)、燃燒點(diǎn)低且易引發(fā)靜電,導(dǎo)致油氣儲(chǔ)運(yùn)過程中可能發(fā)生燃燒、爆炸、泄漏等危險(xiǎn),威脅到周邊民眾的安全。因此增強(qiáng)對(duì)油氣儲(chǔ)運(yùn)單位儲(chǔ)運(yùn)設(shè)施的監(jiān)測預(yù)警管理,對(duì)保障油氣儲(chǔ)運(yùn)業(yè)安全運(yùn)營有重要作用。油氣儲(chǔ)運(yùn)監(jiān)測預(yù)警數(shù)據(jù)主要為結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),少量非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)在本文中暫不考慮。因油儲(chǔ)企業(yè)的危險(xiǎn)性、重要性及信息化水平差異性,本文主要研究了中小規(guī)模油氣儲(chǔ)運(yùn)單位的在線監(jiān)測預(yù)警管理問題。目前油儲(chǔ)設(shè)施發(fā)生的各類安全事故,絕大多數(shù)都是由于沒有及時(shí)發(fā)現(xiàn)危險(xiǎn)隱患造成。盡管油儲(chǔ)單位安裝了先進(jìn)的傳感器,能夠?qū)崿F(xiàn)監(jiān)測數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)采集和傳輸,但傳統(tǒng)預(yù)警管理方法無法實(shí)現(xiàn)對(duì)這類監(jiān)測數(shù)據(jù)的深入分析處理。因此,即使擁有大量監(jiān)測數(shù)據(jù),依舊不能提早從中預(yù)測到可能發(fā)生的安全隱患。因此,本文探討如何快速高效地幫助企業(yè)分析處理這類監(jiān)測大數(shù)據(jù),及早發(fā)現(xiàn)異常情況,幫助企業(yè)消除危險(xiǎn),保證安全運(yùn)營。首先介紹了油氣儲(chǔ)運(yùn)領(lǐng)域目前面臨的問題。其次梳理了油氣儲(chǔ)運(yùn)領(lǐng)域國內(nèi)外研究現(xiàn)狀,對(duì)油氣儲(chǔ)運(yùn)設(shè)施相關(guān)影響因素進(jìn)行篩選和識(shí)別,介紹了油儲(chǔ)企業(yè)存在的問題。油氣儲(chǔ)運(yùn)設(shè)施具有多樣性,比如靜態(tài)儲(chǔ)罐、運(yùn)輸管道及其它設(shè)施,因此以儲(chǔ)罐為研究重點(diǎn)。通過文獻(xiàn)梳理,確定儲(chǔ)罐溫度、壓力、介質(zhì)濃度和高低液位可作為主要監(jiān)測指標(biāo)。再次,實(shí)地調(diào)研遼河油田的監(jiān)測預(yù)警現(xiàn)狀,運(yùn)用控制圖理論進(jìn)行大數(shù)據(jù)篩選,異常數(shù)據(jù)篩選出來運(yùn)用概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)一步深入數(shù)據(jù)挖掘,從而判斷數(shù)據(jù)背后的問題源,根據(jù)數(shù)據(jù)分類來調(diào)用預(yù)案,避免災(zāi)害的發(fā)生。仿真結(jié)果表明研究模型具有科學(xué)性、有效性和實(shí)用性,可應(yīng)用于企業(yè)管理實(shí)踐。最后,設(shè)計(jì)開發(fā)了油氣儲(chǔ)運(yùn)設(shè)施在線智能監(jiān)測預(yù)警管理系統(tǒng),并介紹了該系統(tǒng)與傳統(tǒng)預(yù)警系統(tǒng)的對(duì)接,為油氣儲(chǔ)運(yùn)單位開發(fā)應(yīng)用提供思路。
【學(xué)位單位】：大連理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位年份】：2018
【中圖分類】：TE97
【文章目錄】：
摘要
Abstract
1 緒論
    1.1 研究背景
    1.2 研究目標(biāo)和研究意義
        1.2.1 研究目標(biāo)
        1.2.2 研究意義
    1.3 研究內(nèi)容和研究方法
        1.3.1 研究內(nèi)容
        1.3.2 研究方法
    1.4 論文結(jié)構(gòu)和技術(shù)路線
        1.4.1 論文結(jié)構(gòu)
        1.4.2 研究模型和技術(shù)路線
    1.5 論文創(chuàng)新點(diǎn)
    1.6 本章小結(jié)
2 相關(guān)理論研究及油氣儲(chǔ)運(yùn)預(yù)警管理現(xiàn)狀
    2.1 控制圖理論
    2.2 K-means聚類
    2.3 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
        2.3.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
        2.3.2 PNN相關(guān)理論
    2.4 油氣儲(chǔ)運(yùn)預(yù)警管理現(xiàn)狀
        2.4.1 大數(shù)據(jù)
        2.4.2 油氣儲(chǔ)運(yùn)標(biāo)準(zhǔn)
        2.4.3 預(yù)警指標(biāo)
        2.4.4 預(yù)警方法
        2.4.5 預(yù)警系統(tǒng)
    2.5 本章小結(jié)
3 油氣儲(chǔ)運(yùn)指標(biāo)體系構(gòu)建及預(yù)警模型
    3.1 指標(biāo)體系建立
        3.1.1 指標(biāo)體系建立的意義
        3.1.2 指標(biāo)確立原則及指標(biāo)描述
    3.2 預(yù)警模型
        3.2.1 問題引入
        3.2.2 控制圖理論實(shí)現(xiàn)大數(shù)據(jù)初步篩選
        3.2.3 BP算法實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)擬合
        3.2.4 數(shù)據(jù)分類方法初探
        3.2.5 PNN網(wǎng)絡(luò)改進(jìn)在線智能分類模型
        3.2.6 應(yīng)急預(yù)案
    3.3 仿真實(shí)驗(yàn)
        3.3.1 控制圖數(shù)據(jù)初篩選
        3.3.2 BP非線性擬合
        3.3.3 異常數(shù)據(jù)智能分類
    3.4 本章小結(jié)
4 監(jiān)測預(yù)警管理系統(tǒng)設(shè)計(jì)開發(fā)
    4.1 設(shè)計(jì)方法
    4.2 設(shè)計(jì)思想
    4.3 系統(tǒng)分析
    4.4 系統(tǒng)設(shè)計(jì)
        4.4.1 模塊設(shè)計(jì)
        4.4.2 系統(tǒng)功能模塊
    4.5 本章小結(jié)
5 油氣儲(chǔ)運(yùn)設(shè)施智能在線預(yù)警管理系統(tǒng)與傳統(tǒng)預(yù)警管理對(duì)接
    5.1 傳統(tǒng)預(yù)警系統(tǒng)存在的問題
    5.2 實(shí)現(xiàn)智能預(yù)警系統(tǒng)與傳統(tǒng)管理的對(duì)接
        5.2.1 溫度預(yù)案管理
        5.2.2 壓力預(yù)案管理
        5.2.3 液位預(yù)案管理
        5.2.4 介質(zhì)濃度預(yù)案管理
    5.3 管理應(yīng)用
    5.4 本章小結(jié)
6 總結(jié)和展望
    6.1 研究結(jié)論
    6.2 研究局限及展望
參考文獻(xiàn)
攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表學(xué)術(shù)論文情況
致謝

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2857022