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面向流程制造行業的工業大數據分析 版權信息
- ISBN：9787121490613
- 條形碼：9787121490613 ; 978-7-121-49061-3
- 裝幀：平塑
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>>
面向流程制造行業的工業大數據分析 內容簡介
本書以大數據分析，人工智能，計算化學理論為基礎，以企業數字化轉型戰略為指導，將以機器學習，深度學習為代表的大數據分析技術與流程工業數字化轉型主題相結合，分別介紹和闡述了流程工業智能制造和大數據的背景;大數據分析在油氣，煉油化工，化工等流程工業中的應用。涉及大數據分析，人工智能，計算化學在化工新材料創新，安全監控;環保監控;工業測量和控制;市場營銷中的應用等，全面闡述了流程工業數字化的應用和案例，對流程制造企業的數字化轉型做了全方位指導。
面向流程制造行業的工業大數據分析 目錄
第1章 流程工業智能制造與數字化轉型 0011.1 流程工業數字化轉型戰略 0021.1.1 流程工業概述 0031.1.2 流程工業數字化轉型的需求 0041.1.3 中國流程工業數字化規劃 0071.1.4 各國流程工業數字化的差異和啟示 0091.2 大數據分析和數字化轉型的關系 0101.2.1 大數據的內涵 0101.2.2 大數據和人工智能的關系 0111.2.3 工業大數據與流程工業智能化 0121.3 人工智能在流程工業科研和工程中的戰略意義 0161.3.1 人工智能在科學研究中的重要作用 0161.3.2 人工智能在工程建設中的重要作用 017第2章 工業大數據分析基礎 020第1章 流程工業智能制造與數字化轉型 001
1.1 流程工業數字化轉型戰略 002
1.1.1 流程工業概述 003
1.1.2 流程工業數字化轉型的需求 004
1.1.3 中國流程工業數字化規劃 007
1.1.4 各國流程工業數字化的差異和啟示 009
1.2 大數據分析和數字化轉型的關系 010
1.2.1 大數據的內涵 010
1.2.2 大數據和人工智能的關系 011
1.2.3 工業大數據與流程工業智能化 012
1.3 人工智能在流程工業科研和工程中的戰略意義 016
1.3.1 人工智能在科學研究中的重要作用 016
1.3.2 人工智能在工程建設中的重要作用 017
第2章 工業大數據分析基礎 020
2.1 工業大數據治理 020
2.1.1 工業大數據應用面臨的挑戰 020
2.1.2 應對方法 022
2.2 流程工業大數據治理案例 023
2.2.1 跨國石油公司大數據治理 023
2.2.2 國內石油公司大數據治理 029
2.3 大數據采集技術 035
2.3.1 Apache Sqoop 035
2.3.2 Apache Flume 036
2.3.3 Gobblin 037
2.4 人工智能的概念 039
2.4.1 機器學習 040
2.4.2 神經網絡 041
2.4.3 深度學習 042
2.4.4 自然語言處理 043
2.4.5 多模態技術 045
2.4.6 生成式人工智能和人工智能大模型 046
2.5 人工智能與大數據的關系 047
2.5.1 人工智能的數據基礎 048
2.5.2 大數據的二次挖掘 049
第3章 天然氣開發行業的大數據分析 051
3.1 天然氣開發行業信息化現狀 051
3.2 天然氣開發行業的大數據分析需求 053
3.3 天然氣開發行業的大數據來源與特點 055
3.4 天然氣開發行業的大數據解決方案 055
3.4.1 大數據獲取 055
3.4.2 大數據監控 056
3.4.3 大數據可視化 057
3.5 天然氣開發行業的大數據分析方法 058
3.5.1 天然氣開發風險預防性分析方法 058
3.5.2 設備性能退化分析方法 060
3.6 天然氣開發行業的大數據分析案例 061
3.6.1 應用場景 061
3.6.2 天然氣水合物大數據預測應用案例 065
3.6.3 壓縮機故障大數據預防性監控應用案例 066
3.6.4 換熱器早期泄漏大數據監控應用案例 068
3.7 總結 070
第4章 煉油化工行業的大數據分析 071
4.1 煉油化工行業信息化現狀 071
4.2 煉油化工行業的大數據分析需求 073
4.2.1 油田勘探與生產制造環節 073
4.2.2 研發設計環節 075
4.2.3 市場營銷與售后服務環節 076
4.2.4 HSE評價體系的需求 076
4.3 煉油化工行業的大數據來源與特點 078
4.3.1 煉油化工行業的大數據來源 078
4.3.2 煉油化工行業的大數據特點 078
4.4 煉油化工行業的大數據解決方案 080
4.4.1 煉油化工企業存在的問題 080
4.4.2 工業大數據平臺架構方案 080
4.5 煉油化工行業的大數據分析方法 083
4.6 煉油化工行業的大數據分析案例 084
4.6.1 應用場景 084
4.6.2 應用案例 085
4.7 總結 086
第5章 化工行業的大數據分析 088
5.1 化工行業信息化現狀 088
5.2 化工行業的大數據分析需求 089
5.3 化工行業的大數據來源與特點 090
5.4 化工行業的大數據解決方案 091
5.5 化工行業的大數據分析方法 092
5.6 化工行業的大數據分析案例 094
5.6.1 應用場景 094
5.6.2 應用案例 102
5.7 總結 115
第6章 鋼鐵行業的大數據分析 117
6.1 鋼鐵行業信息化現狀 118
6.2 鋼鐵行業的大數據分析需求 118
6.2.1 經營管理與生產管理的需求 118
6.2.2 技術進步與發展的需求 119
6.3 鋼鐵行業的大數據來源與特點 120
6.4 鋼鐵行業的大數據解決方案 122
6.5 鋼鐵行業的大數據分析方法 124
6.6 鋼鐵行業的大數據分析案例 127
6.6.1 應用場景 127
6.6.2 應用案例 129
6.7 總結 139
第7章 電力輸電線路運維的大數據分析 140
7.1 電力輸電線路運維信息化現狀 140
7.2 電力輸電線路運維的大數據分析需求 141
7.3 電力輸電線路運維的大數據來源與特點 142
7.3.1 電力輸電線路運維的大數據來源 142
7.3.2 電力輸電線路運維的大數據特點 142
7.4 電力輸電線路運維的大數據解決方案 143
7.5 電力輸電線路運維的大數據分析方法 144
7.5.1 面向設備狀態大數據的分布式存儲和處理技術 144
7.5.2 電力運維行業的數據ETL技術 145
7.5.3 電力輸電線路的數據挖掘分析技術 145
7.6 電力輸電線路運維的大數據分析案例 147
7.6.1 輸電線路智能化反外損監控系統 147
7.6.2 基于位置信息大數據驅動的輸電線路智能巡檢系統 152
7.6.3 特高壓輸電通道無人機巡檢系統 156
7.6.4 空、塔、地協同的輸電線路智能巡檢系統 159
7.7 電力輸電線路運維大數據技術展望 163
7.7.1 基于區塊鏈技術的輸電線路反外損運維系統 163
7.7.2 基于社交網絡用戶激勵的系統運營模式 164
7.7.3 電力物聯網價值挖掘 166
7.8 總結 168
第8章 人工智能在流程工業科研和工程中的創新應用與展望 169
8.1 流程工業創新的重要意義 169
8.2 傳統流程工業存在的問題 171
8.3 流程工業創新方向 173
8.3.1 干實驗室計算化學與材料學 173
8.3.2 濕實驗室自動化微反應器 174
8.3.3 干濕實驗室的結合 175
8.3.4 人工智能與人在回路、人機融合的結合 177
8.3.5 綜合決策支持系統 178
8.4 應用案例 179
8.5 總結與展望 181
參考文獻 183
索引 191
本書編委 195
致謝 196
展開全部
面向流程制造行業的工業大數據分析 作者簡介
作者為張晨，獲得上海交通大學安泰管理學院管理科學與工程，信息系統方向博士學位，高級工程師 ， 注冊信息系統審計師， 九三學社成員。在中石化上海賽科石油化工有限公司擔任IT經理。目前管理信息化團隊, 擁有組織和管理大型項目實施與運維的豐富經驗。根據公司發展戰略，主導公司年度信息化戰略規劃以及滾動修訂工作。受《E制造》雜志社邀請多次進行智能制造的主題演講和專題報道。擔任上海市金山區信息協會副會長。出版專著《信息系統項目治理理論與實踐》,在《制造業大數據》擔任編委。 在重要學術期刊《中國機械工程》，《系統管理學報》，《上海管理科學》發表論文5篇 。目前聚焦于制造業的數字化轉型和智能工廠建設。論文《機器學習在石化行業設備預測上的應用》，《大數據分析在石化行業設備備件優化上的應用》分別獲得中國石油學會2018年度信息技術大會優秀論文一等獎！洞髷祿谠O備健康預測和備件補貨中的應用 》被《中國機械工程》2019年第2期"工業大數據與智能制造專輯”錄用并刊登。2018年被中國企業信息化發展論壇評選為中國企業信息化優秀CIO。 2018年，受聘擔任華東理工大學商學院專業學位教學課程教授。2019年，受聘擔任上海工程技術大學電子電氣學院控制工程與科學專業校外兼職碩士導師。2019年被長三角首席信息官聯盟評委優秀首席信息官。
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