數據分析技術在石油化工檢測中的應用

郭雅娟，張春燕

（山西鐵道職業技術學院，山西太原 030013）

作為現代企業發展過程必不可少的一項工作環節，化工檢測工作不僅會對企業發展造成重要影響，更會影響到社會整體環境的變化。在社會發展水平不斷提高的同時，人們對于石油的需求量也在逐步增大。石油生產過程具有一定的危險性，還有可能對環境造成污染，應用石油化工檢測技術可以分析石油生產過程各部分檢查數據是否符合生產標準。社會經濟水平的不斷提高促進石油化工檢測技術不斷更新，數據分析技術在石油化工檢測中的應用，可以有效改善和優化石油化工檢測工作。

1 石油化工檢測的含義及重要性

石油化工檢測是在石油化工生產過程中運用相關技術對所有生產環節進行檢測，確保整體檢測數據在生產檢測標準范圍內。以石油化工檢測數據作為判斷依據，可以了解石油化工生產過程是否存在有毒物質超標以及泄露的問題，最大限度保障石油化工生產過程的安全性，降低石油化工生產過程對環境的污染。在石油產業不斷發展和進步的背景下，石油化工生產工藝以及技術都在不斷提高[1]。目前，大部分石油化工生產都已經逐步實現現代化和自動化。石油化工檢測作為石油化工生產過程的重要組成部分，其檢測技術和方法也在逐步更新，運用新型化工檢測技術可以有效提升石油化工檢測的便捷性。人們對于石油以及各種化工用品的需求量都在逐漸增大，如果不注重化工產業生產過程的一系列污染和安全隱患，將會給環境和生命安全帶來巨大的影響。石油化工生產過程難以避免會存在有害物質泄露等問題，這些有害物質泄露后會給人體健康以及環境帶來極大的負面影響[2]。石油化工檢測技術的出現可以及時對石油生產所有環節進行檢測，防止石油生產過程中各種有毒物質的泄露。石油化工檢測是石油安全生產的有效保障，石油化工生產安全監測與化工檢測目前已基本融為一體，兩者都是對石油化工生產過程的危險因素進行嚴格把控，進而提高石油化工生產的安全性以及環保性，促進石油化工生產的健康可持續發展。

2 數據分析技術概述

數據分析技術是利用相關的數學統計方法，將數據匯總之后形成一個整體的數據集，然后對數據集中的數據進行分析，運用多種算法挖掘數據信息，從分析所得的數據信息中得出結論[3]。目前。在大數據時代的影響下，數據分析技術也逐漸開始融入互聯網技術。進行數據分析的首要前提是建立數據集，數據集中的數據不僅數量眾多，通常還包含了多種方面的數據，種類十分豐富。僅僅依靠單方面的數據建立數據集，很難從中提取出有用的關鍵信息。例如，在對一個項目進行數據分析時，在建立數據集時不僅要考慮項目中的產品數量，還要考慮產品質量數據以及產品銷售數據等，只有對項目中的各方面數據進行收集才能綜合判斷整個項目的實施情況。在建立相關數據集后，最重要的環節就是進行數據整理，因為數據集中包含的數據數量和種類都較多，這些數據并不能夠完全用于數據分析，因此要采取分類整理或者分層整理的方法，及時過濾掉數據集中無效的數據，這對于后期的數據分析以及整體數據分析結果的準確性都具有十分重要的影響。對數據集中滿足條件的數據進行分析時，除了可以使用列表的方法進行分析外，還可以使用作圖的方法進行分析。列表法需要使用原始數據并進行相關計算，而作圖法在表現數據關系時較為直觀。目前，在進行數據分析時，比較常用的軟件有SPSS、Excel以及Minitab等，這些軟件都具有十分便捷的數據分析功能。數據分析并不是簡單地進行數據信息挖掘，其更大的價值是利用所挖掘出的數據信息對生產過程的產品質量進行監督，并通過對不同生產環節的數據進行分析，實現對整個生產過程的動態監測。將數據分析技術融入石油化工檢測中可以有效提升原有的檢測效率，以便更快地從數據中得出生產過程薄弱的部分，并及時進行整改。

3 數據分析技術在石油化工檢測中的應用

3.1 安全檢查

石油化工檢測過程需要對石油化工生產各方面的安全數據進行收集，并建立石油化工生產安全檢查表[3]。石油化工生產安全檢查表中的數據波動一般會因不同的石油化工生產環節而存在差異，但是不同生產環節的石油化工生產安全檢查表中的數據波動都應在合理范圍。應用數據分析技術對石油化工生產安全檢查表中的數據進行分析，一般是采用數據隨機抽樣的方法建立數據集，然后依靠SPSS軟件對數據進行分析。利用SPSS軟件可以對石油化工生產安全檢查數據的平均偏差值進行計算，根據平均偏差值的浮動范圍是否在安全系數之內判斷生產過程是否存在安全問題。

3.2 故障檢查

石油化工生產過程可能會因為多種故障的存在影響到石油生產效率，盡管石油化工生產工藝在逐漸提高，但是在實際生產過程還是會因為石油化工生產工藝問題引發生產故障。對石油化工檢測故障檢查進行數據分析主要是對石油化工生產過程的工藝問題數據進行方差分析，根據分析結果針對生產工藝的問題部分進行調整[4]。在對石油化工檢測中的故障檢查樣本數據進行方差分析時，必須確保樣本數據的統計學意義。

3.3 事件發生頻率計算

石油化工生產是一項具備一定危險性的工作，不管是生產設備還是生產原材料以及石油產品都可能會威脅到生產工人的安全以及健康，石油化工生產過程一旦發生安全事故，會給整個石油化工生產環節帶來極大的負面影響。為了降低石油生產過程安全事故的發生頻率，必須運用數據分析技術計算生產過程中某一事件的發生頻率。對石油化工生產過程的事件發生頻率進行計算，在建立相關數據的數據集后，設置一系列參數，統計計算數據集中數據的動態變化，根據數據動態變化結果判斷石油生產過程各種事件的發生概率[5]。對于計算結果中事件發生概率值較高的事件，應及時進行相關的整改以及調整，有效降低該事件的發生概率，這一過程的數據分析可以起到很好的預測以及預防作用。但是在對成品石油進行檢測時，這種頻率檢測的方式具有局限性，無法保證結果的準確性。

3.4 危險因素分析

石油化工檢測數據分析中一個必不可少的環節就是石油化工生產危險因素分析。在對石油化工生產過程進行危險因素數據分析時，主要是對整個石油生產的數據進行收集并建立數據集，利用數據回歸線對數據進行計算，根據計算所得的函數進行擬合性對比之后，分析石油化工生產過程的危險因素，然后根據分析結果調整石油化工生產流程中的薄弱部分，有效降低各種石油生產安全事故的發生頻率，并有效控制石油產品的安全系數[6]。

4 數據分析技術在石油化工檢測中的優化方法

數據分析在石油化工檢測中的應用可以對生產過程以及石油產品進行質量調控。為了充分發揮石油化工檢測中數據分析技術的價值，可以通過一系列強化工作改善應用現狀。石油化工生產過程會涉及大量的產品數據，在進行石油化工檢測時不可能對所有數據進行檢測，因此一般采用隨機抽查的方法，從中隨機抽取數據進行分析達到檢測目的。為了提高隨機抽查所得的石油化工生產數據的準確性和整體代表性，必須注重石油生產過程各個環節的石油產品數據檢測工作。（1）石油化工生產原材料的購買環節，必須確保所有的原材料采購行為都符合采購制度和采購標準，在提高石油化工生產原材料的基礎上提高石油最終產品的質量。（2）對石油化工生產的各個生產環節所使用的生產設備進行數據監督，定期隨機抽樣，對設備數據進行分析，降低生產設備故障引發的石油產品質量問題以及石油生產安全事故問題發生的頻率。（3）在石油生產的最后環節，嚴格檢測石油產品的相關數據，確保石油產品質量滿足生產要求。

石油化工生產過程數據檢測以及數據分析人員的個人素質以及技術都會直接影響到最終檢測數據和分析結果的準確性，因此必須注重檢測人員以及數據分析人員自身專業水平的提高，以嚴謹的工作態度對待石油化工檢測以及數據分析工作的每個環節，避免人工失誤所引發的監測數據和分析結果的重大失誤。

5 結語

石油化工生產過程必須進行必要的化工檢測以提高石油產品質量，并有效降低石油化工生產過程中各種安全事故的發生頻率，減少石油化工生產過程造成的各種有毒物質泄露引發的環境污染問題。數據分析技術在石油化工生產中的應用，不僅可以對整個石油化工生產過程進行動態監測，還能夠有效降低各種石油化工生產設備的事故發生頻率，保障石油化工生產工作人員的健康和安全。為了優化數據分析技術在石油化工檢測中的應用，不僅要對整個生產過程的數據檢測進行監督，還應提高檢測人員以及數據分析人員的專業水平及綜合素質，從而促進石油產業的健康可持續發展。