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工業(yè)智能與工業(yè)大數(shù)據(jù)系列工業(yè)大數(shù)據(jù)分析在流程制造行業(yè)的應(yīng)用
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工業(yè)智能與工業(yè)大數(shù)據(jù)系列工業(yè)大數(shù)據(jù)分析在流程制造行業(yè)的應(yīng)用 版權(quán)信息
- ISBN：9787121395611
- 條形碼：9787121395611 ; 978-7-121-39561-1
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊(cè)數(shù)：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>>
工業(yè)智能與工業(yè)大數(shù)據(jù)系列工業(yè)大數(shù)據(jù)分析在流程制造行業(yè)的應(yīng)用 本書特色
適讀人群 ：工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)，人工智能，大數(shù)據(jù)，物聯(lián)網(wǎng)等深刻地影響著傳統(tǒng)的流程工業(yè)，催生了以智能工廠，工業(yè)大數(shù)據(jù)為代表的新一代數(shù)字化浪潮，有必要從理論上，體系上加以研究和闡述。為廣大企業(yè)管理人員，工程技術(shù)人員，高校學(xué)生提供適合的參考書籍和教材。
工業(yè)智能與工業(yè)大數(shù)據(jù)系列工業(yè)大數(shù)據(jù)分析在流程制造行業(yè)的應(yīng)用 內(nèi)容簡(jiǎn)介
“十三五”以來，中石油、中石化、萬華化學(xué)、華誼化工、國(guó)家電網(wǎng)、寶武鋼鐵等靠前流程行業(yè)領(lǐng)頭者開展了數(shù)字化、智能化建設(shè)，加快數(shù)字化油田、智能煉廠、智慧電網(wǎng)、智慧煉鋼等建設(shè)。信息化與自動(dòng)化互相交織融合，積累了大量的工業(yè)數(shù)據(jù)，給以油田開發(fā)、石油石化、化工、鋼鐵、電力為代表的流程工業(yè)帶來了新的挑戰(zhàn)與機(jī)遇，也為其創(chuàng)新帶來了新的技術(shù)能力。本書以大數(shù)據(jù)治理、大數(shù)據(jù)分析為主線，以油氣開發(fā)、石油石化、化工、鋼鐵、電力為代表的流程工業(yè)大數(shù)據(jù)創(chuàng)新為分支，詳細(xì)闡述了大數(shù)據(jù)分析在流程工業(yè)中的應(yīng)用案例和今后的發(fā)展趨勢(shì)。為廣大的流程工業(yè)界研究人員、企業(yè)管理者、工程技術(shù)專家提供了一本的涵蓋數(shù)字化轉(zhuǎn)型、大數(shù)據(jù)分析的學(xué)習(xí)材料。
工業(yè)智能與工業(yè)大數(shù)據(jù)系列工業(yè)大數(shù)據(jù)分析在流程制造行業(yè)的應(yīng)用 目錄
第1章 流程工業(yè)智能制造與數(shù)字化轉(zhuǎn)型 / 001
1．1 新一輪智能制造發(fā)展戰(zhàn)略 / 003
1．1．1 德國(guó)工業(yè)4．0與流程工業(yè)智能制造 / 003
1．1．2 美國(guó)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)與流程工業(yè)智能制造 / 004
1．1．3 “中國(guó)制造2025”與流程工業(yè)智能制造 / 004
1．1．4 各國(guó)流程工業(yè)智能制造的差異和啟示 / 006
1．2 流程工業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型戰(zhàn)略 / 007
1．2．1 流程工業(yè)概述 / 007
1．2．2 流程工業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的需求 / 008
1．3 大數(shù)據(jù)分析和流程工業(yè)智能制造 / 009
1．3．1 大數(shù)據(jù)的內(nèi)涵 / 010
1．3．2 大數(shù)據(jù)和人工智能的關(guān)系 / 011
1．3．3 工業(yè)大數(shù)據(jù)與流程工業(yè)智能制造 / 012
第2章 工業(yè)大數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ) / 017
2．1 工業(yè)大數(shù)據(jù)治理 / 017
2．1．1 工業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用面臨的挑戰(zhàn) / 017
2．1．2 應(yīng)對(duì)方法 / 019
2．2 流程工業(yè)大數(shù)據(jù)治理案例 / 020
2．2．1 跨國(guó)石油公司大數(shù)據(jù)治理 / 020
2．2．2 國(guó)內(nèi)石油公司大數(shù)據(jù)治理 / 027
2．3 大數(shù)據(jù)采集技術(shù) / 034
2．3．1 Apache Sqoop / 034
2．3．2 Apache Flume / 035
2．3．3 Gobblin / 037
2．4 大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)技術(shù) / 038
2．4．1 HDFS / 039
2．4．2 NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù) / 042
2．5 大數(shù)據(jù)分析技術(shù) / 045
2．5．1 MapReduce / 049
2．5．2 Spark / 049
2．6 大數(shù)據(jù)可視化技術(shù) / 051
2．6．1 Tableau / 051
2．6．2 Google Chart / 052
2．6．3 D3．js / 052
2．7 大數(shù)據(jù)分析方法 / 053
2．7．1 大數(shù)據(jù)分析方法分類 / 053
2．7．2 大數(shù)據(jù)分析步驟 / 054
2．7．3 數(shù)據(jù)挖掘方法 / 055
第3章 天然氣開發(fā)行業(yè)的大數(shù)據(jù)分析 / 059
3．1 天然氣開發(fā)行業(yè)信息化現(xiàn)狀 / 059
3．2 天然氣開發(fā)行業(yè)的大數(shù)據(jù)分析需求 / 061
3．3 天然氣開發(fā)行業(yè)的大數(shù)據(jù)來源與特點(diǎn) / 064
3．4 天然氣開發(fā)行業(yè)的大數(shù)據(jù)解決方案 / 064
3．4．1 大數(shù)據(jù)獲取 / 064
3．4．2 大數(shù)據(jù)監(jiān)控 / 065
3．4．3 大數(shù)據(jù)可視化 / 066
3．5 天然氣開發(fā)行業(yè)的大數(shù)據(jù)分析方法 / 067
3．5．1 天然氣開發(fā)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)防性分析方法 / 067
3．5．2 設(shè)備性能退化分析方法 / 069
3．6 天然氣開發(fā)行業(yè)的大數(shù)據(jù)分析案例 / 071
3．6．1 應(yīng)用場(chǎng)景 / 071
3．6．2 天然氣水合物大數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)應(yīng)用案例 / 075
3．6．3 壓縮機(jī)故障大數(shù)據(jù)預(yù)防性監(jiān)控應(yīng)用案例 / 077
3．6．4 換熱器早期泄漏大數(shù)據(jù)監(jiān)控應(yīng)用案例 / 079
3．7 總結(jié) / 080
第4章 煉油化工行業(yè)的大數(shù)據(jù)分析 / 082
4．1 煉油化工行業(yè)信息化現(xiàn)狀 / 082
4．2 煉油化工行業(yè)的大數(shù)據(jù)分析需求 / 085
4．2．1 油田勘探與生產(chǎn)制造環(huán)節(jié) / 085
4．2．2 研發(fā)設(shè)計(jì)環(huán)節(jié) / 087
4．2．3 市場(chǎng)營(yíng)銷與售后服務(wù)環(huán)節(jié) / 088
4．2．4 HSE評(píng)價(jià)體系的需求 / 088
4．3 煉油化工行業(yè)的大數(shù)據(jù)來源與特點(diǎn) / 090
4．3．1 煉油化工行業(yè)大數(shù)據(jù)來源 / 090
4．3．2 煉油化工行業(yè)大數(shù)據(jù)特點(diǎn) / 091
4．4 煉油化工行業(yè)的大數(shù)據(jù)解決方案 / 092
4．4．1 煉油化工企業(yè)存在的問題 / 092
4．4．2 工業(yè)大數(shù)據(jù)平臺(tái)架構(gòu)方案 / 093
4．5 煉油化工行業(yè)的大數(shù)據(jù)分析方法 / 096
4．6 煉油化工行業(yè)的大數(shù)據(jù)分析案例 / 097
4．6．1 應(yīng)用場(chǎng)景 / 097
4．6．2 應(yīng)用案例 / 098
4．7 總結(jié) / 100
第5章 化工行業(yè)的大數(shù)據(jù)分析 / 101
5．1 化工行業(yè)信息化現(xiàn)狀 / 101
5．2 化工行業(yè)的大數(shù)據(jù)分析需求 / 102
5．3 化工行業(yè)的大數(shù)據(jù)來源與特點(diǎn) / 103
5．4 化工行業(yè)的大數(shù)據(jù)解決方案 / 104
5．5 化工行業(yè)的大數(shù)據(jù)分析方法 / 106
5．6 化工行業(yè)的大數(shù)據(jù)分析案例 / 108
5．6．1 應(yīng)用場(chǎng)景 / 108
5．6．2 應(yīng)用案例 / 116
5．7 總結(jié) / 127
第6章 鋼鐵行業(yè)的大數(shù)據(jù)分析 / 129
6．1 鋼鐵行業(yè)信息化現(xiàn)狀 / 130
6．2 鋼鐵行業(yè)的大數(shù)據(jù)分析需求 / 130
6．2．1 經(jīng)營(yíng)管理與生產(chǎn)管理的需求 / 131
6．2．2 技術(shù)進(jìn)步與發(fā)展的需求 / 132
6．3 鋼鐵行業(yè)的大數(shù)據(jù)來源與特點(diǎn) / 133
6．4 鋼鐵行業(yè)的大數(shù)據(jù)解決方案 / 134
6．5 鋼鐵行業(yè)的大數(shù)據(jù)分析方法 / 138
6．6 鋼鐵行業(yè)的大數(shù)據(jù)分析案例 / 141
6．6．1 應(yīng)用場(chǎng)景 / 141
6．6．2 應(yīng)用案例 / 143
6．7 總結(jié) / 154
第7章 電力輸電線路運(yùn)維的大數(shù)據(jù)分析 / 155
7．1 電力輸電線路運(yùn)維信息化現(xiàn)狀 / 155
7．2 電力輸電線路運(yùn)維的大數(shù)據(jù)分析需求 / 156
7．3 電力輸電線路運(yùn)維的大數(shù)據(jù)來源與特點(diǎn) / 157
7．3．1 電力輸電線路運(yùn)維的大數(shù)據(jù)來源 / 157
7．3．2 電力輸電線路運(yùn)維的大數(shù)據(jù)特點(diǎn) / 158
7．4 電力輸電線路運(yùn)維的大數(shù)據(jù)解決方案 / 159
7．5 電力輸電線路運(yùn)維的大數(shù)據(jù)分析方法 / 159
7．5．1 面向設(shè)備狀態(tài)大數(shù)據(jù)的分布式存儲(chǔ)和處理技術(shù) / 160
7．5．2 電力運(yùn)維行業(yè)的數(shù)據(jù)ETL技術(shù) / 161
7．5．3 電力輸電線路的數(shù)據(jù)挖掘分析技術(shù) / 161
7．6 電力輸電線路運(yùn)維的大數(shù)據(jù)分析案例 / 163
7．6．1 輸電線路智能化反外損監(jiān)控系統(tǒng) / 163
7．6．2 基于位置信息大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的輸電線路智能巡檢系統(tǒng) / 169
7．6．3 特高壓輸電通道無人機(jī)巡檢系統(tǒng) / 174
7．6．4 空、塔、地協(xié)同的輸電線路智能巡檢系統(tǒng) / 177
7．7 電力輸電線路運(yùn)維大數(shù)據(jù)技術(shù)展望 / 181
7．7．1 基于區(qū)塊鏈技術(shù)的輸電線路反外損運(yùn)維系統(tǒng) / 182
7．7．2 基于社交網(wǎng)絡(luò)用戶激勵(lì)的系統(tǒng)運(yùn)營(yíng)模式 / 182
7．7．3 電力物聯(lián)網(wǎng)價(jià)值挖掘 / 185
7．8 總結(jié) / 187
第8章 總結(jié)與展望 / 188
8．1 流程工業(yè)與互聯(lián)網(wǎng)下半場(chǎng)的結(jié)合 / 188
8．2 流程工業(yè)需要建立大數(shù)據(jù)文化 / 189
參考文獻(xiàn) / 190
索引 / 197
致謝 / 201
展開全部
工業(yè)智能與工業(yè)大數(shù)據(jù)系列工業(yè)大數(shù)據(jù)分析在流程制造行業(yè)的應(yīng)用 作者簡(jiǎn)介
張晨，上海交通大學(xué)信息系統(tǒng)博士，高級(jí)工程師。在上海賽科石油化工公司擔(dān)任IT部總經(jīng)理。出版專著《信息系統(tǒng)項(xiàng)目治理理論與實(shí)踐》。在《系統(tǒng)管理學(xué)報(bào)》等發(fā)表論文5篇。論文《機(jī)器學(xué)習(xí)在石化行業(yè)設(shè)備預(yù)測(cè)上的應(yīng)用》等獲得中國(guó)石油學(xué)會(huì)2018年信息技術(shù)大會(huì)論文一等獎(jiǎng)。《大數(shù)據(jù)在設(shè)備健康預(yù)測(cè)和備件補(bǔ)貨中的應(yīng)用 》被《中國(guó)機(jī)械工程》2019年第2期錄用刊登。蔣若寧長(zhǎng)期從事化工信息化規(guī)劃和設(shè)計(jì)工作。參與國(guó)家重點(diǎn)項(xiàng)目計(jì)算機(jī)集成制造項(xiàng)目（CIMS）的實(shí)施和有關(guān)智能工廠建設(shè)方案設(shè)計(jì)和規(guī)劃工作。參與完成上海市科委《大數(shù)據(jù)挖掘和云計(jì)算技術(shù)在氟化工生產(chǎn)過程中的應(yīng)用》等項(xiàng)目。何冰，上海交通大學(xué)應(yīng)急管理博士，國(guó)網(wǎng)上海市電力公司檢修公司高級(jí)工程師，國(guó)家電網(wǎng)公司級(jí)優(yōu)秀專家、上海市五一勞動(dòng)獎(jiǎng)?wù)芦@得者、上海市首席技師，長(zhǎng)期從事電網(wǎng)智能運(yùn)維檢修及大數(shù)據(jù)分析工作。已獲得上海市科技進(jìn)步獎(jiǎng)二等獎(jiǎng)等省部級(jí)科技獎(jiǎng)勵(lì)10項(xiàng)，在SCI、EI、中文核心期刊發(fā)表論文十?dāng)?shù)篇，公開出版著作兩部。
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