数据分析技术在石油化工检测中的应用思考

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1、数据分析技术在石油化工检测中的应用思考　　摘要数据分析技术在工程领域应用广泛，利用频率分析可以模拟出其分布图像，利用方差分析可以得到主要影响因素，利用曲线回归分析可以得到数据的未来分布特征，进行预测分析，笔者以石油化工检测为依托，探讨了数据分析技术在石油化工检测的应用。　　关键词数据分析；工程；曲线回归　　中图分类号TP392文献标识码A文章编号1674-6708（2013）86-0119-02　　在科学技术飞速进步的当今世界，石油一直是世界上最主要的供能能源，随着石油化工产业的不断进步与发展，石油化工检测也迅速成长起来。在化工领域里，石油化工原料也被广泛的应用于各个部门，它是决定各个部门发展

2、进度的至关重要的因素。因此，石油化工检测的发展与成长也是必然的结果。　　1石油化工检测　　石油化工检测是一门复合技术，其将电子、自动化、信息处理、控制工程、计算机等多门学科有机的融为一体，并将其广泛的应用于生产自动化过程以及石油化工领域自动化装备中。在石油化工原料的生产过程中，有毒或者易燃易爆气体随时都存在泄露的危险，有些严重的泄露事件甚至会威胁工人的生命财产安全，所以石油化工产业亦是一个高危产业。面对这些不容忽视的安全问题，严密的检测程序在石油化工生产的过程中是必不可少的一个重要环节。随着科学信息技术的飞速发展，检测手段也在不断的进行推陈出新，在其有机的结合了化学、物理、电机学、计算机和现代

3、光学技术后，检测技术也有了质的飞跃。　　如今在石油化工检测的过程当中，出现了许多如无损失检测等的新设备，这些现代化科技设备的广泛投入与应用，无一不说明了石油化工产业的重要性。在如今的石油化工产业中，一个新兴的概念正在逐步被人们所接受，它就是安全检测体系以及安全评价。其中安全评价是经由安全系统工程原理以及工程技术方法，对系统中有可能存在的危险性或固有危险性进行全面分析，也称风险评价和危险性评价，其包含危险性确认以及危险性评价两个方面。我们也应当全面深入的找寻其可能存在的危险源，并对其进行认真的校对与考核。与此同时，我们还应该对可能产生的后果进行分析与预测，并与当今社会上工人的安全指标进行认真比对

4、，其值若在安全值范围以内，便可认为其安全；若在安全值以外，则认为其不安全，我们应当对其采取适当的措施，从而减少或者避免危险发生的可能性。　　2数据检测方法　　2.1安全检查表法数据分析　　石油化工产品系数一般在一个安全的系数范围之内，根据实验发现，这些所测的数据互相独立，互不影响，所以这些数据呈现正态分布，所以检测的数据应该在该分布范围之内。所谓安全检查表法，就是通过抽样数据，通过SPSS软件计算出各数据之间的平均值以及标准方差，通过比较所测数据是否在平均值所在的标准方差范围之内。通过检验数据核对来衡量该数据值是否在安全检测范围之内。在分析的过程中，可以将其与标准平均值的偏差与安全检测标准方差

5、的比值对其进行赋分，如果大于1说明偏差太大，产品不在安全范围之内，如果为0，则产品在安全范围之内。　　2.2预先危险性数据分析　　在数据统计过程中，有一种分析方法为数据拟合，可对数据回归分析，利用回归分析函数，预见系统的危险性。常用的数据回归分析方法为二元Logistic回归分析与曲线拟合分析。比如通过统计分析先前发生的事故的传统安全数据系数，对安全系数数据进行二元回归拟合，得到输入函数，通过输入函数来预见产品的危险性，以此来对产品做出相关的概括性评价统计，对于有害成分，触发条件进行评价。预先危险性数据分析可以应用到石油原油品质分析中去。　　2.3故障影响因素数据分析　　在石油化工作业中，经常

6、会出现一些故障，这些故障发生的概率随着工艺过程，各不相同，对于发生某次故障，或者发生变质产品，肯定会有主要因素，但是如何才能得到主要因素，可以利用方差分析，利用方差分析是以两个样本作为比对对象，通过比对对象，来得到在一定置信区间内的主要影响因素，分析的数据统计量需要满足，各统计量之间符合正态分布，显然影响因素之间是相对独立，符合方差分析要求。通过统计数据，进行方差分析，可以得到影响故障的主要因素，继而对其进行评价。方差分析可以利用到石油管道故障，自动化仪表故障的主要因素分析中去。　　2.4事件频率分析　　石油化工检测过程中，往往会发生不同类事故，多次发生，我们可以统计这些数据的频率，通过频率分

7、析，进行参数估计，归纳其分布状态，可以看出其是否在置信访问之内。常用的方法为频率分析法。频率分析，可以检测发生事件的集中趋势，离散程度以及分布偏度与峰度，通过模拟分布图，可以有效判断事件发生的合法性概率。事件频率分析应用较广，可应用到成品油质量分析以及主要设备故障分析中。　　3结论　　数据分析应用较广，如今的市场上存在着许多工作原理大同小异的有关于石油化工检测的设备，这些设备最终的目的均是为了保障