數據分析技術在石油化工檢測中的應用

鄭鴻 林光旭 趙夢詩

摘 要：石油化工是國家經濟的重要組成部分。然而，石油化工的自身特點使其在使用中存在著多種安全隱患，因此必須對其進行嚴格的檢查，保證其正常運轉。在生產實踐中，應將數據處理技術與檢測工作相融合，并對相關的信息進行及時的收集，以實現對風險的實時監控，促進化工企業產業化和信息化的發展。本文正是在這樣的背景下，對石油化學測試中的數據處理技術進行了深入的分析和探討。

關鍵詞：數據分析;石油化工;檢測應用

引言：隨著國民經濟的發展，技術的進步，石化行業得到了快速發展，其測試技術也越來越受到重視。石化檢查是對石化企業進行嚴格的檢驗，防止在實際操作中出現有毒、有害物質，從而對石化產品的品質造成不利的影響，從而減少發生安全事件的發生。因此，對石化行業的整體安全、穩定的生產起著至關重要的作用。目前，我國石化行業的檢驗工作已基本達到了智能化水平，其技術與電子、自動化控制、信息處理等技術相結合，提高了石化產品的檢驗品質和檢驗效率。在進行石化產品質量檢驗時，對其進行分析，是確保產品質量的一種有效方法。

一、石油化工檢測以及數據分析技術的概述

1.石油化工檢測的意義

石化檢驗是指將有關技術應用于石化產品的各個生產環節，以保證總體檢驗結果符合生產檢驗的要求。根據石化行業的測試結果，可以準確地反映出石化工藝中的毒性成分含量超標和泄漏情況，從而使石化工藝的安全得到最大程度的保證，同時也能減少對環境的影響。隨著我國石化工業的發展與發展，我國石化工業的技術水平也在逐步提升。當前，我國大多數石化產品都在向現代化、機械化方向發展。石化測試是石化工業中的一個關鍵環節，它的測試技術與手段不斷地在不斷地改進，采用新的化學測試技術可以提高測試的便捷程度。隨著社會經濟的發展，對石油、化工產品的需求越來越高，如果不注意到這些問題，會造成嚴重的環境污染和人身傷害。石化行業中難免會出現一些有毒的物質泄漏，對人類的身體和對周圍的環境都會造成很大的危害。隨著石化行業的發展，對石化的各個環節都能進行實時監測，從而有效地防范各類有害氣體的泄漏。石化產品的安全監控與化學檢驗已經成為一種有機結合，二者均能嚴格控制石化生產中的各種風險因子，從而使石化工業的安全和環境保護得到改善，從而推動石化行業的健康、可持續發展。

2.數據分析技術

數據分析技術是指從已獲得的數據流中，找到與關鍵詞或關鍵詞組相匹配的技術。數據集合是把所有被調查的資料集合起來并匯總起來的一個數值。在石化行業的檢驗工作中，它包含了全部質量，重量，缺陷數，合格品和缺陷數。所謂數據整理，就是通過計算機網絡對采集到的數據進行高效的處理，然后按照自己的特征和屬性進行分類，然后按照一定的邏輯關系將這些數據進行分級，從而提高工作的效率和質量。通常情況下，最常用的方法是因果圖、散布圖等，而更復雜的方法有方差分析、回歸方程分析等。在對數據進行分析時，要針對產品的特定要求，選取最合理的數據進行分析。

在建立了相關的資料之后，最關鍵的一步就是整理資料，由于資料集合中的資料種類繁多，無法全部用來進行分析，所以必須采用分類、分級的方式，將資料中的無用信息及時篩選出來，這樣才能保證后續的數據分析與分析的正確性。在對數據集中符合條件的資料進行分析時，可以采用表格法，也可以采用圖表的方式進行分析。列表方法中，采用原始資料并進行相應的運算，而用作圖法表示的數據之間的關系更為直觀。利用LIMS系統進行數據分析，是十分方便高效的。數據分析不僅是單純的數據挖掘，更重要的是利用已有的數據來監控生產過程中的產品質量，并對各個生產環節的數據進行分析，從而達到對整個生產過程的實時監控。在石化企業的測試中引入了數據分析技術，可以提高原來的測試效率，從而快速發現工藝缺陷，并對其進行改進。

二、數據分析在石油化工檢測中的應用及優化措施

1.數據分析在石油化工檢測中的應用

（1）安全

石化產品安全檢驗表中的數據變動通常會因石化企業的不同而有所變化，但各生產過程中的安全檢驗表中的數據波動均在合理的范圍內。在石油化工生產安全檢查表中，運用數據分析技術對其進行分析，通常采用隨機抽樣的方式，然后用LIMS軟件對所收集到的數據進行深度分析。它的主要功能是計算出石化產品的安全檢驗數據的平均值，并依據計算結果的浮動幅度是否在安全范圍內，從而確定在實際生產中的安全問題。

（2）故障排查

石化行業的具體操作流程非常復雜，在某一環節中，任何一項設備的失效都會極大地降低實際應用的效果，從而對油田的生產效率造成很大的影響?，F在，隨著經濟的發展和技術的進步，石油化工的生產技術也在逐步提高。但在實際使用中，還是會因為工藝問題而出現故障，從而影響到實際使用。為此，必須對石化公司進行相應的失效檢測。數據分析技術用于石化企業的生產，主要是通過對生產過程中出現的問題進行方差分析，并對其結構進行優化（異常數據分析，并消除造成數據異常的原因）。此外，在實際操作中，為了提高石化行業的工作效率和質量，提高石化行業的整體水平，提高石化行業的整體水平。由于各種原因導致了石化生產過程中出現的各種故障，導致了工藝流程的不斷改進。石油化工產品的故障診斷數據分析，主要是通過對石化企業的工藝問題數據進行方差分析，并根據分析的結果，對存在問題的部分進行調整。在石油化學檢驗中，對檢驗樣品的變異數進行方差分析時，要保證取樣值具有統計學意義。

（3）記錄參數

石化行業的經營活動有其特殊性和危險性。在生產過程中，生產設備、原材料、石油產品等方面的任何環節發生差錯，都會對員工的生命和身體造成傷害。而石化行業大多是易燃、易爆物質，風險很大，如果發生安全事故，對整個石化行業的發展都會有很大的影響。因此，為了減少在石油生產中發生的安全事故，必須采用統計分析技術，對其進行統計。它的具體方法是：通過建立與安全事故有關的資料，設計一組有關的參數，通過對這些數據的動態變化進行統計，從而對石油生產過程中各類事件的發生概率進行深入的分析。有些事件的處理頻率很高，必須馬上做出相應的修正和修正，從而減少安全事故的發生。這一部分的數據分析，最大的作用就是能夠預測和防止生產中的安全問題。但是，該方法有一定的缺陷，即對成品原油的檢驗存在著一定的缺陷，從而使檢驗結果的準確性難以保證。因此，為了確保石化行業的安全，必須結合實際情況，選用最合理的預測方法。

（4）危險分析

石化企業由于其自身的特殊性，在使用過程中會產生很多風險。因此，在進行石化產品測試的過程中，必須對其進行分析。所以，在分析石化企業的風險因素時，主要工作就是從整個生產過程中采集到的數據，然后再用回歸線對現有的數據進行分析和處理，從而對石化行業的風險因素進行深入的分析。在此基礎上，利用功能分析的結果，對石化生產流程中的薄弱環節進行了優化，以達到減少安全事故的可能性，并能及時地控制生產的安全系數，并使具體的生產水平達到最優。

2.數據分析技術在石油化工檢測工作中的優化方法

（1）優化信息處理模式進行

數據的建立是數據分析的基礎，在實際應用中，可以對數據進行分類和處理。這樣既能有效地利用信息系統，又能為風險因素的識別提供信息支撐，又能確保檢驗工作的實際效力，從而確保數據的實時性。此外，在進行數據處理時，還必須對一些有價值的信息進行篩選。一般來說，數據的處理分為兩種，一種是分類，一種是分層。在實際應用中，需要依據數據的動態變化來構造對應的圖形，直觀地反映出石化企業在生產過程中的各種風險因素所造成的影響，進而提高其生產效率和效益。

（2）提升人員素質

石油化學檢驗工作要求有專門的工作人員來完成，從而保證了數據的精確和特定的工作效率。所以，在進行具體的分析時，必須提高員工的工作質量和專業水平，從根本上防止安全事故發生，杜絕在石化行業發生的人為問題。此外，還要對裝置的運行狀況進行實時監控，以便及時發現石化企業的生產中存在的問題，從而能夠在第一時間做出反應。因此，石化企業必須提高員工的職業素質和工作質量，加強員工的培訓，使其達到最佳的檢驗效果，減少安全事故的發生。

三、結束語

綜上所述，數據分析是現代工業生產中不可或缺的一部分，它既關系到整個行業的發展，也關系到整個社會的發展。隨著經濟的發展，對原油的需求逐漸增加。原油的加工工藝存在著很大的風險，同時也存在著對環境的潛在危害。隨著社會和經濟的發展，石化產品的測試技術也在不斷地得到改進。

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