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包郵 油氣生產(chǎn)復(fù)雜系統(tǒng)風險早期智慧預(yù)警理論、方法及應(yīng)用
作者：胡瑾秋，張來斌，武勝男
開本：
16開
頁數(shù)：
433
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油氣生產(chǎn)復(fù)雜系統(tǒng)風險早期智慧預(yù)警理論、方法及應(yīng)用 版權(quán)信息
- ISBN：9787518355020
- 條形碼：9787518355020 ; 978-7-5183-5502-0
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數(shù)：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
油氣生產(chǎn)復(fù)雜系統(tǒng)風險早期智慧預(yù)警理論、方法及應(yīng)用 內(nèi)容簡介
本書面向油氣生產(chǎn)復(fù)雜系統(tǒng)安全運行的工程需求，講解了油氣生產(chǎn)復(fù)雜系統(tǒng)風險早期智慧預(yù)警理論、方法與技術(shù)。內(nèi)容主要包括油氣生產(chǎn)復(fù)雜系統(tǒng)風險因素及特點、基于工藝參數(shù)實時監(jiān)測數(shù)據(jù)的早期智慧預(yù)警、基于紅外熱像視頻監(jiān)控的油氣開采裝備隱患早期智能預(yù)警技術(shù)、基于文本數(shù)據(jù)挖掘的事故事件預(yù)警技術(shù)、基于視線追蹤的油氣生產(chǎn)操作人員行為安全早期智能預(yù)警技術(shù)、頁巖氣壓裂系統(tǒng)安全預(yù)警典型案例、煉化裝置多級關(guān)聯(lián)預(yù)警典型案例、深水油氣開采異常事件預(yù)警典型案例等。 本書適用于油氣鉆采、儲運、煉化等領(lǐng)域安全保障與應(yīng)急相關(guān)崗位的科學與工程研究人員、管理與技術(shù)人員參考使用，也可作為高等學校安全科學與工程、化工安全、應(yīng)急技術(shù)與管理，以及人工智能等相關(guān)專業(yè)教師與研究生的參考書。
油氣生產(chǎn)復(fù)雜系統(tǒng)風險早期智慧預(yù)警理論、方法及應(yīng)用 目錄
第1章 緒論
1.1 油氣生產(chǎn)復(fù)雜系統(tǒng)風險因素及特點
1.1.1 復(fù)雜油氣開采系統(tǒng)風險特點
1.1.2 非常規(guī)油氣開采系統(tǒng)風險特點
1.1.3 油氣管網(wǎng)系統(tǒng)風險特點
1.1.4 油氣加工與利用系統(tǒng)風險特點
1.2 油氣生產(chǎn)復(fù)雜系統(tǒng)風險早期預(yù)警技術(shù)現(xiàn)狀
1.2.1 油氣生產(chǎn)復(fù)雜系統(tǒng)事故致因因素的時空關(guān)聯(lián)性
1.2.2 國外復(fù)雜系統(tǒng)安全預(yù)警基礎(chǔ)研究進展
1.2.3 國內(nèi)油氣生產(chǎn)領(lǐng)域安全預(yù)警新技術(shù)
1.3 技術(shù)挑戰(zhàn)
參考文獻
第2章 基于工藝參數(shù)實時監(jiān)測數(shù)據(jù)的早期智慧預(yù)警
2.1 基于趨勢監(jiān)控的自適應(yīng)過程預(yù)警方法
2.1.1 趨勢分析基本理論
2.1.2 基于趨勢監(jiān)控的自適應(yīng)過程預(yù)警方法
2.1.3 方法實施步驟
2.1.4 案例分析
2.2 頁巖氣壓裂施工曲線向前多步預(yù)測方法
2.2.1 基本理論
2.2.2 頁巖氣壓裂施工曲線向前多步預(yù)測方法
2.23 案例分析
2.3 基于壓裂施工曲線趨勢變化的異常工況預(yù)測方法
2.3.1 頁巖氣壓裂過程砂堵特征及安全措施
2.3.2 基本理論
2.3.3 基于壓裂施工曲線趨勢變化的異常工況預(yù)測方法步驟
2.3.4 案例分析
2.3.5 結(jié)果比對
參考文獻
第3章 基于紅外熱像視頻監(jiān)控的油氣開采裝備隱患早期預(yù)警技術(shù)
3.1 紅外熱像視頻監(jiān)控技術(shù)
3.1.1 國內(nèi)外技術(shù)現(xiàn)狀
3.1.2 基于紅外熱像視頻監(jiān)控的早期預(yù)警技術(shù)概述
3.2 頁巖氣壓裂裝備紅外熱成像監(jiān)測異常數(shù)據(jù)識別及清洗
3.2.1 基于越界檢測的紅外熱成像異常數(shù)據(jù)識別及清洗方法原理
3.2.2 實施步驟
3.2.3 案例分析
3.3 頁巖氣壓裂裝備紅外熱成像監(jiān)測圖像增強
3.3.1 基于灰度值分布優(yōu)化的紅外熱成像圖像增強方法原理
3.3.2 實施步驟
3.3.3 案例分析
3.4 基于紅外熱成像的壓裂柱塞泵輸出端漏水早期事故監(jiān)測及識別
3.4.1 基于RGB值分布統(tǒng)計的早期事故監(jiān)測及識別方法原理概述
3.4.2 實施步驟
3.4.3 案例分析
3.5 基于紅外熱成像與CNN的壓裂裝備故障精準識別及預(yù)警
3.5.1 基礎(chǔ)理論
3.5.2 壓裂泵運行故障精準識別及早期預(yù)警步驟
3.5.3 案例與分析
參考文獻
第4章 基于文本數(shù)據(jù)挖掘的事故事件預(yù)警技術(shù)
4.1 油氣生產(chǎn)系統(tǒng)安全管理文本數(shù)據(jù)挖掘與關(guān)聯(lián)分析
4.1.1 事故隱患文本數(shù)據(jù)特征提取方法
4.1.2 事故隱患數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)分析技術(shù)
4.1.3 事故隱患文本預(yù)處理與關(guān)鍵詞提取
4.1.4 事故隱患數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)分析及預(yù)警
4.2 基于文本增強的風險因素因果關(guān)系抽取
4.2.1 文本因果關(guān)系抽取基本原理
4.2.2 基于文本增強的LNG儲備庫風險因素因果關(guān)系抽取方法
4.2.3 案例分析
4.3 油氣生產(chǎn)系統(tǒng)風險因素演化知識圖譜的構(gòu)建
4.3.1 風險因素泛化基本原理
4.3.2 基于字—詞特征的LNG儲備庫風險因素演化知識圖譜構(gòu)建
4.3.3 案例分析
4.4 基于知識圖譜的油氣生產(chǎn)系統(tǒng)事故智能預(yù)警
4.4.1 事故智能預(yù)警基本原理
4.4.2 基于知識圖譜的事故智能預(yù)警方法
4.4.3 案例分析
4.5 LNG儲備庫事故智能決策推薦系統(tǒng)設(shè)計與開發(fā)
4.5.1 事故智能決策推薦系統(tǒng)開發(fā)基本技術(shù)
4.5.2 LNG儲備庫事故智能決策推薦系統(tǒng)設(shè)計與開發(fā)
4.5.3 事故智能決策推薦系統(tǒng)
參考文獻
第5章 基于視線追蹤的油氣生產(chǎn)操作人員行為安全早期智能預(yù)警技術(shù)
5.1 基于視線追蹤技術(shù)的人員行為安全早期智能預(yù)警技術(shù)框架
5.1.1 基于視線追蹤技術(shù)的工藝操作人員眼動數(shù)據(jù)采集
5.1.2 基于學習矢量量化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的工藝操作人員失誤模式智能識別
5.1.3 基于眼動熱點圖的工藝操作人員失誤模式識別及預(yù)警
5.2 基于視線追蹤技術(shù)的工藝操作人員操作失誤測試實驗平臺
5.2.1 工藝模擬操作平臺設(shè)計
5.2.2 實驗方案設(shè)計
5.2.3 案例分析
5.3 基于學習矢量量化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的工藝操作人員失誤模式識別
5.3.1 基于眼動數(shù)據(jù)的操作人員失誤模式識別
5.3.2 實施步驟
5.3.3 案例分析
5.4 基于眼動熱點圖的工藝操作人員行為失誤識別
5.4.1 基于眼動熱點圖的人員操作失誤識別方法
5.4.2 實施步驟
5.4.3 案例分析
參考文獻
第6章 頁巖氣壓裂系統(tǒng)安全預(yù)警典型案例
6.1 融合風險表征參數(shù)的壓裂過程井下事故安全預(yù)警
6.1.1 貝葉斯網(wǎng)絡(luò)
6.1.2 基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的井下事故概率預(yù)測模型
6.1.3 井下事故安全預(yù)警實施流程
6.1.4 案例分析
6.2 基于動態(tài)面向?qū)ο筘惾~斯網(wǎng)絡(luò)的壓裂泵系統(tǒng)剩余壽命動態(tài)預(yù)測
6.2.1 基本方法概述
6.2.2 壓裂泵系統(tǒng)剩余壽命動態(tài)預(yù)測
6.2.3 案例分析
參考文獻
第7章 煉化裝置多級關(guān)聯(lián)預(yù)警典型案例
7.1 基于報警聚類的過程報警系統(tǒng)優(yōu)化
7.1.1 過程報警優(yōu)化問題與難點
7.1.2 基本原理
7.1.3 基于報警聚類的報警系統(tǒng)優(yōu)化方法
7.1
1.1 油氣生產(chǎn)復(fù)雜系統(tǒng)風險因素及特點
1.1.1 復(fù)雜油氣開采系統(tǒng)風險特點
1.1.2 非常規(guī)油氣開采系統(tǒng)風險特點
1.1.3 油氣管網(wǎng)系統(tǒng)風險特點
1.1.4 油氣加工與利用系統(tǒng)風險特點
1.2 油氣生產(chǎn)復(fù)雜系統(tǒng)風險早期預(yù)警技術(shù)現(xiàn)狀
1.2.1 油氣生產(chǎn)復(fù)雜系統(tǒng)事故致因因素的時空關(guān)聯(lián)性
1.2.2 國外復(fù)雜系統(tǒng)安全預(yù)警基礎(chǔ)研究進展
1.2.3 國內(nèi)油氣生產(chǎn)領(lǐng)域安全預(yù)警新技術(shù)
1.3 技術(shù)挑戰(zhàn)
參考文獻
第2章 基于工藝參數(shù)實時監(jiān)測數(shù)據(jù)的早期智慧預(yù)警
2.1 基于趨勢監(jiān)控的自適應(yīng)過程預(yù)警方法
2.1.1 趨勢分析基本理論
2.1.2 基于趨勢監(jiān)控的自適應(yīng)過程預(yù)警方法
2.1.3 方法實施步驟
2.1.4 案例分析
2.2 頁巖氣壓裂施工曲線向前多步預(yù)測方法
2.2.1 基本理論
2.2.2 頁巖氣壓裂施工曲線向前多步預(yù)測方法
2.23 案例分析
2.3 基于壓裂施工曲線趨勢變化的異常工況預(yù)測方法
2.3.1 頁巖氣壓裂過程砂堵特征及安全措施
2.3.2 基本理論
2.3.3 基于壓裂施工曲線趨勢變化的異常工況預(yù)測方法步驟
2.3.4 案例分析
2.3.5 結(jié)果比對
參考文獻
第3章 基于紅外熱像視頻監(jiān)控的油氣開采裝備隱患早期預(yù)警技術(shù)
3.1 紅外熱像視頻監(jiān)控技術(shù)
3.1.1 國內(nèi)外技術(shù)現(xiàn)狀
3.1.2 基于紅外熱像視頻監(jiān)控的早期預(yù)警技術(shù)概述
3.2 頁巖氣壓裂裝備紅外熱成像監(jiān)測異常數(shù)據(jù)識別及清洗
3.2.1 基于越界檢測的紅外熱成像異常數(shù)據(jù)識別及清洗方法原理
3.2.2 實施步驟
3.2.3 案例分析
3.3 頁巖氣壓裂裝備紅外熱成像監(jiān)測圖像增強
3.3.1 基于灰度值分布優(yōu)化的紅外熱成像圖像增強方法原理
3.3.2 實施步驟
3.3.3 案例分析
3.4 基于紅外熱成像的壓裂柱塞泵輸出端漏水早期事故監(jiān)測及識別
3.4.1 基于RGB值分布統(tǒng)計的早期事故監(jiān)測及識別方法原理概述
3.4.2 實施步驟
3.4.3 案例分析
3.5 基于紅外熱成像與CNN的壓裂裝備故障精準識別及預(yù)警
3.5.1 基礎(chǔ)理論
3.5.2 壓裂泵運行故障精準識別及早期預(yù)警步驟
3.5.3 案例與分析
參考文獻
第4章 基于文本數(shù)據(jù)挖掘的事故事件預(yù)警技術(shù)
4.1 油氣生產(chǎn)系統(tǒng)安全管理文本數(shù)據(jù)挖掘與關(guān)聯(lián)分析
4.1.1 事故隱患文本數(shù)據(jù)特征提取方法
4.1.2 事故隱患數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)分析技術(shù)
4.1.3 事故隱患文本預(yù)處理與關(guān)鍵詞提取
4.1.4 事故隱患數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)分析及預(yù)警
4.2 基于文本增強的風險因素因果關(guān)系抽取
4.2.1 文本因果關(guān)系抽取基本原理
4.2.2 基于文本增強的LNG儲備庫風險因素因果關(guān)系抽取方法
4.2.3 案例分析
4.3 油氣生產(chǎn)系統(tǒng)風險因素演化知識圖譜的構(gòu)建
4.3.1 風險因素泛化基本原理
4.3.2 基于字—詞特征的LNG儲備庫風險因素演化知識圖譜構(gòu)建
4.3.3 案例分析
4.4 基于知識圖譜的油氣生產(chǎn)系統(tǒng)事故智能預(yù)警
4.4.1 事故智能預(yù)警基本原理
4.4.2 基于知識圖譜的事故智能預(yù)警方法
4.4.3 案例分析
4.5 LNG儲備庫事故智能決策推薦系統(tǒng)設(shè)計與開發(fā)
4.5.1 事故智能決策推薦系統(tǒng)開發(fā)基本技術(shù)
4.5.2 LNG儲備庫事故智能決策推薦系統(tǒng)設(shè)計與開發(fā)
4.5.3 事故智能決策推薦系統(tǒng)
參考文獻
第5章 基于視線追蹤的油氣生產(chǎn)操作人員行為安全早期智能預(yù)警技術(shù)
5.1 基于視線追蹤技術(shù)的人員行為安全早期智能預(yù)警技術(shù)框架
5.1.1 基于視線追蹤技術(shù)的工藝操作人員眼動數(shù)據(jù)采集
5.1.2 基于學習矢量量化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的工藝操作人員失誤模式智能識別
5.1.3 基于眼動熱點圖的工藝操作人員失誤模式識別及預(yù)警
5.2 基于視線追蹤技術(shù)的工藝操作人員操作失誤測試實驗平臺
5.2.1 工藝模擬操作平臺設(shè)計
5.2.2 實驗方案設(shè)計
5.2.3 案例分析
5.3 基于學習矢量量化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的工藝操作人員失誤模式識別
5.3.1 基于眼動數(shù)據(jù)的操作人員失誤模式識別
5.3.2 實施步驟
5.3.3 案例分析
5.4 基于眼動熱點圖的工藝操作人員行為失誤識別
5.4.1 基于眼動熱點圖的人員操作失誤識別方法
5.4.2 實施步驟
5.4.3 案例分析
參考文獻
第6章 頁巖氣壓裂系統(tǒng)安全預(yù)警典型案例
6.1 融合風險表征參數(shù)的壓裂過程井下事故安全預(yù)警
6.1.1 貝葉斯網(wǎng)絡(luò)
6.1.2 基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的井下事故概率預(yù)測模型
6.1.3 井下事故安全預(yù)警實施流程
6.1.4 案例分析
6.2 基于動態(tài)面向?qū)ο筘惾~斯網(wǎng)絡(luò)的壓裂泵系統(tǒng)剩余壽命動態(tài)預(yù)測
6.2.1 基本方法概述
6.2.2 壓裂泵系統(tǒng)剩余壽命動態(tài)預(yù)測
6.2.3 案例分析
參考文獻
第7章 煉化裝置多級關(guān)聯(lián)預(yù)警典型案例
7.1 基于報警聚類的過程報警系統(tǒng)優(yōu)化
7.1.1 過程報警優(yōu)化問題與難點
7.1.2 基本原理
7.1.3 基于報警聚類的報警系統(tǒng)優(yōu)化方法
7.1
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