数据分析技术在石油化工检测的应用

摘要：本文旨在说明数据分析技术，并且应用于石油化工检测中，为实际操作提供理论依据。

关键词：数据分析；石油化工检测；安全检测

当前世界对于石油的需求量巨大，作为最重要的供能能源，石油的检测质量将对石油的正常使用造成很大的影响，而且随着石油化工业的发展及进步，石油化工检测也再不断成长，并且广泛应用于各个行业，对于我国国民经济起着至关重要的作用。所以，对石油化工进行数据分析检测已经势在必行。

1石油化工检测涵义

一般来说，石油化工检测技术层次面广，涉及技术多，能够将计算机、控制工程、信息处理、自动化以及电子等学科融合在一起，并且应用于石油化工领域自动化装备以及其他自动化生产过程中。生产石油化工原料时，往往存在着较多的易燃易爆及有毒的气体，一旦泄漏将会发生巨大的危险，严重时还会影响到相关工作人员的生命财产安全。因此，石油化工产业在一定程度上来说也存在着较高的危险性，所以对于安全问题的防范更要严加注意，在石油化工生产过程中，严格控制检测程序，并且做好相关的记录，避免检测程序出现纰漏，影响石油化工的质量检测。随着科学技术的不断进步，石油化工检测技术也在不断提高，更新换代，将现代计算机、电机学、物理、化学以及光学技术予以有机结合，从而实现了质的飞跃。在当前的石油化工检测过程中，无损失检测设备比较常见，并且广泛应用于石油化工产业。随着人们对新设备的采纳，说明现代石油产业的新兴概念已经开始被接受，这便是安全评价及安全检测体系，安全评价主要采用工程技术方法以及安全系统工程原理来进行评价，全面分析系统中可能存在的危险因素或者已经发现的危险，亦可以称之为危险性评价以及风险评价，主要包括危险性评价和危险性确定两方面的内容，因此需要全面的对危险源予以排除，并且反复认真考核及校对，同时，合理的对危险源可能导致的后果进行预测及分析，并且和目前最新的安全指标予以校对，假如控制在安全范围之内，则可以视之为安全，如果不在安全范围之内，则需要上报上级部门，并且采取合理的措施，对危险源可能导致的危险予以降低或者避免。

2数据分析技术的要点

2.1数据集

数据主要包括数值形态以及数字中的各种信息，而数据集则是一组数据的总和，数据集是数据分析技术的依据及基础，数据分析技术主要通过数据集来实现此功能，仅仅少数的几个数据对其来说并没有实际意义，而且数据的种类通过需要有计量数据，比如重量、质量等，计数数据需要包括故障数、缺陷数以及合格品数，顺序数据包括产品的质量状态顺序等。

2.2数据整理

收集的数据需要对其分类整理，比如分析目的以及分析对象等，将没有实际意义的数据予以剔除，最终组成数据集。数据整体通常包括两种，即分类整理及分层整理，分层整理主要是通过逻辑关系对该数据进行不同层次的整理，分类整理主要是通过收集到的数据的性质以及特点对其进行不同类别的整理。

2.3分析工具

目前常见的分析工具主要包括控制图、因果图、直方图、散布图、排列图以及调查表，某些复杂的数据分析还会用到卡方分析、加权分析、回归分析以及方差分析等。利用软件工具包对其进行合理利用，比如MiniTab工具，不同的数据分析工具均具有其不同的适用条件以及自身特点，石油化工产品的检测需要结合其产品技术特点和质量管理要求的特点，合理的采用相关工具，比如为了确保石油化工产品生产顺利，应该将其危险源予以排除，从而判断某批石油化工产品是否过关，充分了解石油化工产品的生产过程以及生产质量，通常可以利用控制图以及统计抽样检验的方法，从而避免石油化工产业发展过程中受到阻碍。

2.4过程监督

通过相关的数据分析，对整个石油化工产品生产质量的过程进行控制，比如通过控制图将质量波动表现出来，对其质量程度进行判断，挖掘出薄弱的环节，加强监督效果。

3数据分析技术在石油化工检测中的具体分析

3.1分析石油化工产品安全检查

一般石油化工产品的系数均要控制于安全系数范围中，根据表1数据可以看出，国标200#溶剂油产品的初馏点为190～245，密度0.893～0.912，闪点14～25℃，外观无色透明，拔出常压装置石脑油和直柴的部分馏分，控制馏程在140～200℃，即可达到直接生产200#溶剂油，所有的数据均能够确保相互独立，而且彼此之间不受影响，呈正态分布，因此可以看出该检测数据均处于一个合理的范围的准备，此为安全检测法表法，利用抽样数据，结合SPSS软件数据的标准方差以及平均值进行计算，对其进行比较，观察数据是否控制在平均值的合理范围内，在对其进行分析时，还能够将安全检测标准方差比值和标准平均值予以赋分，假如＞1，则偏差较大，石油化工产品并没有在安全范围内，假如=0，则石油化工产品处于安全范围之内。

3.2分析石油化工产品预先危险性数据

进行数据统计时，还有种分析方法，通常将其称之为数据拟合，能够将数据进行回归分析，并且通过回归分析函数的作用，对系统的危险性进行合理的预见。通常采取的数据回归方法主要包括曲线拟合分析以及二元Logistic回归分析，例如利用同居分析，对过往存在的事故中的安全数据系数予以统计，并且针对性的进行二元回归拟合，进而计算出输入函数，闪点指标数据统计、储存时数据如果在可控范围内，不会增加危险性。

3.3分析石油化工产品的故障影响因素

进行石油化工产品工作过程中，往往会发生故障，此类故障的概率主要受发生变质产品、某次故障以及工艺过程的影响，存在明显的差异，对于主要因素的分析，通常可以采取方差对其进行分析。通过将两个样本设置成对比对象，从而计算出主要的影响因素，在进行数据的统计计量分析过程中，需要满足统计量存在明显的正态分布，经过结果表明，影响因素往往互相独立，从而满足方差分析的实际标准，利用数据统计及方差分析，能够清晰明了地显示出故障的主要愿意，并且对其进行合理的评价，为日后的整治措施提供理论依据。与此同时，方差分析还能对自动化仪表故障以及石油管道故障的主要因素进行分析，与此同时，石油长期储存将会在不同程度上增加石油的胶质，而且柴油随着产品氧化，也会使其安定性变低，影响其石油化工产品的使用。

3.4分析石油化工产品的事件频率

进行石油化工产品的检测过程中，通常会存在较大差异的不同类型的事故，而且此类事故对发生，因此，可以对这些数据频率进行统计分析，利用频率分析及参数估计，对数据频率进行归纳分析，从而明确是否存在置问的范围内，频率分析法是目前较为常见的方法，通过对发生事件趋势的监测，确定其分散峰度、偏度以及离散程度，利用模拟分布图将事件的合法性频率进行有效判断。石油化工产品的时间频率分析收益较高，能够将其应用于主要故障的分析以及成品油质量的分析过程中。

4结束语

综上所述，数据分析的范围比较大，但是目前市场上有关石油化工产品检测的设备均大同小异，最终目的确保油品质量过关，但是这只是一方面的因素，重要的是进行石油化工产品的生产过程中，降低事故的发生频率，这才是石油化工产业亟待解决的重要问题。为了适应当前石油化工产品的检测需求，针对性的进行软件开发，合理的予以数据分析，除此之外国外还要出台一些优惠政策，从而确保石油化工产业健康发展。

参考文献

[1]董伟亮.解析石油化工检验检测的若干问题的思考[C].//科技研究——2015科技产业发展与建设成就研讨会论文集（上）.2015.

[2]邹兵，丁德武，朱胜杰，等.石化企业设备密封点泄漏检测技术研究[J].中国安全生产科学技术，2011（12）：192-196.

[3]郜胜红，林善军，生新礼.数据分析技术在石油化工检测中的应用思考[J].科技传播，2013（5）：119；117.

作者：吴凡 王文佳 丁伟 单位：黑龙江省质量监督检测研究院