本文為解決定量RBI方法在風(fēng)險(xiǎn)分析中所需數(shù)據(jù)種類繁多和分析周期過長(zhǎng)的問題,通過對(duì)某石化常減壓裝置的壓力管道進(jìn)行研究,提出了用大數(shù)據(jù)方法分析壓力管道風(fēng)險(xiǎn),介紹了基于風(fēng)險(xiǎn)的檢驗(yàn)技術(shù)并計(jì)算出了全部壓力管道的風(fēng)險(xiǎn),構(gòu)建了壓力管道腐蝕速率、失效可能性和失效后果預(yù)測(cè)模型并確定了影響模型重要性的變量數(shù)據(jù),并將模型預(yù)測(cè)結(jié)果與定量RBI技術(shù)計(jì)算出的風(fēng)險(xiǎn)結(jié)果進(jìn)行了驗(yàn)證。本文主要工作如下:1、提出壓力管道大數(shù)據(jù)分析架構(gòu)模型,包括數(shù)據(jù)生成、數(shù)據(jù)理解、數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)分析、模型評(píng)估和發(fā)布模型六個(gè)部分。對(duì)數(shù)據(jù)處理和數(shù)據(jù)分析方法進(jìn)行了介紹,通過研究分析發(fā)現(xiàn)可以使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法、C5.0算法和CHAID算法去構(gòu)建壓力管道腐蝕速率、失效可能性和失效后果模型。2、對(duì)使用定量RBI方法計(jì)算壓力管道風(fēng)險(xiǎn)的過程進(jìn)行了說明,詳細(xì)闡述了構(gòu)成風(fēng)險(xiǎn)的失效可能性和失效后果的各因子,并對(duì)計(jì)算風(fēng)險(xiǎn)分析結(jié)果十分重要的腐蝕速率進(jìn)行了介紹。用PCMS軟件的RBI模塊對(duì)某石化常減壓裝置的全部壓力管道進(jìn)行了風(fēng)險(xiǎn)分析,得到了風(fēng)險(xiǎn)矩陣圖,生成了用大數(shù)據(jù)方法分析壓力管道風(fēng)險(xiǎn)的數(shù)據(jù)。3、針對(duì)在壓力管道的風(fēng)險(xiǎn)分析過程中腐蝕速率的重要性,區(qū)別于專家建議和實(shí)測(cè)腐蝕速... 

【文章來源】：北京化工大學(xué)北京市 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁(yè)數(shù)】：88 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

圖２－１壓力管道大數(shù)據(jù)分析架構(gòu)??Ｆｉｇ．２－１?Ｂｉｇ?Ｄａｔａ?Ａｎａｌｙｓｉｓ?Ｆｒａｍｅｗｏｒｋ?ｆｏｒ?Ｐｒｅｓｓｕｒｅ?Ｐｉｐｉｎｇ??

當(dāng)不需要去解釋時(shí)，可以使用通過構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法模型去獲得優(yōu)秀的預(yù)測(cè)結(jié)??果。??神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法模型就是模擬人大腦處理接收到的信息方式的簡(jiǎn)化模型。如圖２－２??所示，通常將處理單元組織到層中，其基本單元是神經(jīng)元。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法模型主要包??括三個(gè)部分：輸入層，隱藏層和輸出層。其中輸入層的神經(jīng)元單元表示輸入字段，隱??藏層通常包含一個(gè)或多個(gè)隱藏單元，輸出層則是所要預(yù)測(cè)的目標(biāo)字段單元。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)??模型就是用來確定通過隱藏層將輸入變量連接到輸出變量，這些變量單元由變化的權(quán)??重相互連接，輸入字段數(shù)據(jù)在輸入層，其值通過神經(jīng)元傳遞到位于下一層的神經(jīng)元，??最后從輸出層輸出預(yù)測(cè)結(jié)果。??珀入層?嗛藏層?輸出層??？—ｂ—?一一．一一一一＾｜??Ｖｆ－．４－＾．??．．？？？?、??圖２－２神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)??Ｆｉｇ．２－２?Ｎｅｕｒａｌ?Ｎｅｔｗｏｒｋ?Ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ??神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法運(yùn)行開始會(huì)檢查每個(gè)數(shù)據(jù)，并針對(duì)每個(gè)數(shù)據(jù)生成對(duì)應(yīng)的預(yù)測(cè)結(jié)果。??如果生成的預(yù)測(cè)結(jié)果準(zhǔn)確性較低時(shí)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法會(huì)對(duì)其權(quán)重進(jìn)行調(diào)整，在達(dá)到停止??要求的準(zhǔn)確性前

圖３－１檢驗(yàn)和風(fēng)險(xiǎn)的關(guān)系??Ｆｉｇ．３－１?Ｔｈｅ?Ｒｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐ?ｂｅｔｗｅｅｎ?Ｔｅｓｔ?ａｎｄ?Ｒｉｓｋ??

【參考文獻(xiàn)】：
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本文編號(hào)：3496934