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基于大数据的储罐大修周期预测方法
1
作者
郝悦
王晶
+2 位作者
孙成德
袁文彬
程伟
《石油化工腐蚀与防护》
CAS
2024年第5期32-38,共7页
当前国内储运行业的大量储罐面临着长周期运行和安全生产的双重压力,而现行周期性的维修模式存在着“过度检验”和“检验不足”的情况,不利于储罐管理与安全运行。储罐腐蚀环境、失效模式和损伤机理复杂,传统的通过检测和评估来制定大...
当前国内储运行业的大量储罐面临着长周期运行和安全生产的双重压力,而现行周期性的维修模式存在着“过度检验”和“检验不足”的情况,不利于储罐管理与安全运行。储罐腐蚀环境、失效模式和损伤机理复杂,传统的通过检测和评估来制定大修周期的方法难以考虑其中的耦合关联问题。随着计算机技术的发展和应用,利用大数据技术对储罐设施的运行状况和运行周期进行预测成为可能。针对现有方法的不足,提出了一种基于大数据的储罐大修周期预测方法,并利用实际储罐数据验证该方法的可靠性与有效性,结果显示,约80%的储罐大修周期预测值与真实值相差不足1 a。
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关键词
储罐
大修周期预测
大数据
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题名
基于大数据的储罐大修周期预测方法
1
作者
郝悦
王晶
孙成德
袁文彬
程伟
机构
合肥通用机械研究院有限公司
国家管网集团东部原油储运有限公司
出处
《石油化工腐蚀与防护》
CAS
2024年第5期32-38,共7页
基金
国家管网集团2021年第四批集团公司级科技项目(WZXGL202107)
安徽省重点研究与开发计划(202104a07020011)。
文摘
当前国内储运行业的大量储罐面临着长周期运行和安全生产的双重压力,而现行周期性的维修模式存在着“过度检验”和“检验不足”的情况,不利于储罐管理与安全运行。储罐腐蚀环境、失效模式和损伤机理复杂,传统的通过检测和评估来制定大修周期的方法难以考虑其中的耦合关联问题。随着计算机技术的发展和应用,利用大数据技术对储罐设施的运行状况和运行周期进行预测成为可能。针对现有方法的不足,提出了一种基于大数据的储罐大修周期预测方法,并利用实际储罐数据验证该方法的可靠性与有效性,结果显示,约80%的储罐大修周期预测值与真实值相差不足1 a。
关键词
储罐
大修周期预测
大数据
Keywords
storage tank
prediction of overhaul cycle
big data
分类号
TE972 [石油与天然气工程—石油机械设备]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于大数据的储罐大修周期预测方法
郝悦
王晶
孙成德
袁文彬
程伟
《石油化工腐蚀与防护》
CAS
2024
0
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