國民經(jīng)濟的大發(fā)展大繁榮帶來各行業(yè)能源需求的迅速增長,油氣儲運業(yè)也迎來了重大發(fā)展。然而油氣屬危險商品,容易揮發(fā)、燃燒點低且易引發(fā)靜電,導(dǎo)致油氣儲運過程中可能發(fā)生燃燒、爆炸、泄漏等危險,威脅到周邊民眾的安全。因此增強對油氣儲運單位儲運設(shè)施的監(jiān)測預(yù)警管理,對保障油氣儲運業(yè)安全運營有重要作用。油氣儲運監(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。因油儲企業(yè)的危險性、重要性及信息化水平差異性,本文主要研究了中小規(guī)模油氣儲運單位的在線監(jiān)測預(yù)警管理問題。目前油儲設(shè)施發(fā)生的各類安全事故,絕大多數(shù)都是由于沒有及時發(fā)現(xiàn)危險隱患造成。盡管油儲單位安裝了先進的傳感器,能夠?qū)崿F(xiàn)監(jiān)測數(shù)據(jù)的實時采集和傳輸,但傳統(tǒng)預(yù)警管理方法無法實現(xiàn)對這類監(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,保證安全運營。首先介紹了油氣儲運領(lǐng)域目前面臨的問題。其次梳理了油氣儲運領(lǐng)域國內(nèi)外研究現(xiàn)狀,對油氣儲運設(shè)施相關(guān)影響因素進行篩選和識別,介紹了油儲企業(yè)存在的問題。油氣儲運設(shè)施具有多樣性,比如靜態(tài)儲罐、運輸管道及其它設(shè)施,因此以儲罐為研究重點。通過文獻梳理,確定儲罐溫度、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,實地調(diào)研遼河油田的監(jiān)測預(yù)警現(xiàn)狀,運用控制圖理論進行大數(shù)據(jù)篩選,異常數(shù)據(jù)篩選出來運用概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進一步深入數(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、有效性和實用性,可應(yīng)用于企業(yè)管理實踐。最后,設(shè)計開發(fā)了油氣儲運設(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)的對接,為油氣儲運單位開發(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
    1.6 本章小結(jié)
2 相關(guān)理論研究及油氣儲運預(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 油氣儲運預(yù)警管理現(xiàn)狀
        2.4.1 大數(shù)據(jù)
        2.4.2 油氣儲運標(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 油氣儲運指標(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 控制圖理論實現(xiàn)大數(shù)據(jù)初步篩選
        3.2.3 BP算法實現(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)改進在線智能分類模型
        3.2.6 應(yīng)急預(yù)案
    3.3 仿真實驗
        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)計開發(fā)
    4.1 設(shè)計方法
    4.2 設(shè)計思想
    4.3 系統(tǒng)分析
    4.4 系統(tǒng)設(shè)計
        4.4.1 模塊設(shè)計
        4.4.2 系統(tǒng)功能模塊
    4.5 本章小結(jié)
5 油氣儲運設(shè)施智能在線預(yù)警管理系統(tǒng)與傳統(tǒng)預(yù)警管理對接
    5.1 傳統(tǒng)預(yù)警系統(tǒng)存在的問題
    5.2 實現(xiàn)智能預(yù)警系統(tǒng)與傳統(tǒng)管理的對接
        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
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】

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本文編號：2857022