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油氣生產(chǎn)復(fù)雜系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)早期智慧預(yù)警理論、方法及應(yīng)用

油氣生產(chǎn)復(fù)雜系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)早期智慧預(yù)警理論、方法及應(yīng)用

出版社：石油工業(yè)出版社出版時(shí)間：2018-01-01
開(kāi)本： 16開(kāi) 頁(yè)數(shù)： 433
中 圖 價(jià):¥167.9(7.7折) 定價(jià)  ¥218.0 登錄后可看到會(huì)員價(jià)
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油氣生產(chǎn)復(fù)雜系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)早期智慧預(yù)警理論、方法及應(yīng)用 版權(quán)信息

油氣生產(chǎn)復(fù)雜系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)早期智慧預(yù)警理論、方法及應(yīng)用 內(nèi)容簡(jiǎn)介

本書(shū)面向油氣生產(chǎn)復(fù)雜系統(tǒng)安全運(yùn)行的工程需求，講解了油氣生產(chǎn)復(fù)雜系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)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(fēng)險(xiǎn)因素及特點(diǎn)、基于工藝參數(shù)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)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(kāi)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(yè)巖氣壓裂系統(tǒng)安全預(yù)警典型案例、煉化裝置多級(jí)關(guān)聯(lián)預(yù)警典型案例、深水油氣開(kāi)采異常事件預(yù)警典型案例等。 本書(shū)適用于油氣鉆采、儲(chǔ)運(yùn)、煉化等領(lǐng)域安全保障與應(yīng)急相關(guān)崗位的科學(xué)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(xué)校安全科學(xué)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(zhuān)業(yè)教師與研究生的參考書(shū)。

油氣生產(chǎn)復(fù)雜系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)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(fēng)險(xiǎn)因素及特點(diǎn)
1.1.1 復(fù)雜油氣開(kāi)采系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)特點(diǎn)
1.1.2 非常規(guī)油氣開(kāi)采系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)特點(diǎn)
1.1.3 油氣管網(wǎng)系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)特點(diǎn)
1.1.4 油氣加工與利用系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)特點(diǎn)
1.2 油氣生產(chǎn)復(fù)雜系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)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(shí)空關(guān)聯(lián)性
1.2.2 國(guó)外復(fù)雜系統(tǒng)安全預(yù)警基礎(chǔ)研究進(jìn)展
1.2.3 國(guó)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(xiàn)
第2章 基于工藝參數(shù)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的早期智慧預(yù)警
2.1 基于趨勢(shì)監(jiān)控的自適應(yīng)過(guò)程預(yù)警方法
2.1.1 趨勢(shì)分析基本理論
2.1.2 基于趨勢(shì)監(jiān)控的自適應(yīng)過(guò)程預(yù)警方法
2.1.3 方法實(shí)施步驟
2.1.4 案例分析
2.2 頁(yè)巖氣壓裂施工曲線向前多步預(yù)測(cè)方法
2.2.1 基本理論
2.2.2 頁(yè)巖氣壓裂施工曲線向前多步預(yù)測(cè)方法
2.23 案例分析
2.3 基于壓裂施工曲線趨勢(shì)變化的異常工況預(yù)測(cè)方法
2.3.1 頁(yè)巖氣壓裂過(guò)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(shì)變化的異常工況預(yù)測(cè)方法步驟
2.3.4 案例分析
2.3.5 結(jié)果比對(duì)
參考文獻(xiàn)
第3章 基于紅外熱像視頻監(jiān)控的油氣開(kāi)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(guó)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(yè)巖氣壓裂裝備紅外熱成像監(jiān)測(cè)異常數(shù)據(jù)識(shí)別及清洗
3.2.1 基于越界檢測(cè)的紅外熱成像異常數(shù)據(jù)識(shí)別及清洗方法原理
3.2.2 實(shí)施步驟
3.2.3 案例分析
3.3 頁(yè)巖氣壓裂裝備紅外熱成像監(jiān)測(cè)圖像增強(qiáng)
3.3.1 基于灰度值分布優(yōu)化的紅外熱成像圖像增強(qiáng)方法原理
3.3.2 實(shí)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(cè)及識(shí)別
3.4.1 基于RGB值分布統(tǒng)計(jì)的早期事故監(jiān)測(cè)及識(shí)別方法原理概述
3.4.2 實(shí)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(zhǔn)識(shí)別及預(yù)警
3.5.1 基礎(chǔ)理論
3.5.2 壓裂泵運(yùn)行故障精準(zhǔn)識(shí)別及早期預(yù)警步驟
3.5.3 案例與分析
參考文獻(xiàn)
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(qiáng)的風(fēng)險(xiǎn)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(qiáng)的LNG儲(chǔ)備庫(kù)風(fēng)險(xiǎn)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(fēng)險(xiǎn)因素演化知識(shí)圖譜的構(gòu)建
4.3.1 風(fēng)險(xiǎn)因素泛化基本原理
4.3.2 基于字—詞特征的LNG儲(chǔ)備庫(kù)風(fēng)險(xiǎn)因素演化知識(shí)圖譜構(gòu)建
4.3.3 案例分析
4.4 基于知識(shí)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(shí)圖譜的事故智能預(yù)警方法
4.4.3 案例分析
4.5 LNG儲(chǔ)備庫(kù)事故智能決策推薦系統(tǒng)設(shè)計(jì)與開(kāi)發(fā)
4.5.1 事故智能決策推薦系統(tǒng)開(kāi)發(fā)基本技術(shù)
4.5.2 LNG儲(chǔ)備庫(kù)事故智能決策推薦系統(tǒng)設(shè)計(jì)與開(kāi)發(fā)
4.5.3 事故智能決策推薦系統(tǒng)
參考文獻(xiàn)
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(dòng)數(shù)據(jù)采集
5.1.2 基于學(xué)習(xí)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(shí)別
5.1.3 基于眼動(dòng)熱點(diǎn)圖的工藝操作人員失誤模式識(shí)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(cè)試實(shí)驗(yàn)平臺(tái)
5.2.1 工藝模擬操作平臺(tái)設(shè)計(jì)
5.2.2 實(shí)驗(yàn)方案設(shè)計(jì)
5.2.3 案例分析
5.3 基于學(xué)習(xí)矢量量化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的工藝操作人員失誤模式識(shí)別
5.3.1 基于眼動(dòng)數(shù)據(jù)的操作人員失誤模式識(shí)別
5.3.2 實(shí)施步驟
5.3.3 案例分析
5.4 基于眼動(dòng)熱點(diǎn)圖的工藝操作人員行為失誤識(shí)別
5.4.1 基于眼動(dòng)熱點(diǎn)圖的人員操作失誤識(shí)別方法
5.4.2 實(shí)施步驟
5.4.3 案例分析
參考文獻(xiàn)
第6章 頁(yè)巖氣壓裂系統(tǒng)安全預(yù)警典型案例
6.1 融合風(fēng)險(xiǎn)表征參數(shù)的壓裂過(guò)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(cè)模型
6.1.3 井下事故安全預(yù)警實(shí)施流程
6.1.4 案例分析
6.2 基于動(dòng)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(dòng)態(tài)預(yù)測(cè)
6.2.1 基本方法概述
6.2.2 壓裂泵系統(tǒng)剩余壽命動(dòng)態(tài)預(yù)測(cè)
6.2.3 案例分析
參考文獻(xiàn)
第7章 煉化裝置多級(jí)關(guān)聯(lián)預(yù)警典型案例
7.1 基于報(bào)警聚類(lèi)的過(guò)程報(bào)警系統(tǒng)優(yōu)化
7.1.1 過(guò)程報(bào)警優(yōu)化問(wèn)題與難點(diǎn)
7.1.2 基本原理
7.1.3 基于報(bào)警聚類(lèi)的報(bào)警系統(tǒng)優(yōu)化方法
7.1
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