數據分析技術在石油化工檢測中的應用

阿提坎木·司馬義，武建明，馬國顏，阿曼古麗·阿西木，諶國慶

(新疆油田公司準東采油廠勘探開發研究所，新疆 阜康 831511)

0 引言

石油化工企業是現代工業發展的關鍵，為了保證具體生產的質量，需要進行相應的石油化工檢測工作。在石油化工檢測實踐的過程中，需要利用數據分析技術對檢測涉及到的所有數據進行及時地收集、處理以及分析，保證石油化工檢測工作按時保質地完成，從而提高工業生產的具體效率，促進整個工業產品的發展。

1 石油化工檢測以及數據分析技術的概述

1.1 石油化工檢測技術

隨著經濟的發展和技術水平的提升，我國石油化工企業取得了發展，其檢測技術在占據著更加重要的作用。石油化工檢測指的是石油化工企業在生產的過程中對產品進行嚴格檢測，避免在具體進行作業的過程中出現有毒、有害物質以及原料，導致石油化工產品的質量受到不良的影響，并且可以在最大程度上降低出現安全事故的可能性。因此，石油化工檢測是保證整個石油化工企業安全穩定生產的關鍵。目前，我國的石油化工檢測工作已經可以基本實現智能化工作，并且檢測技術已經和電子技術、自動化控制技術、信息處理技術等充分融合，使石油化工檢測的質量和效率得到有效提升。數據分析可以說是進行石油化工檢測的重要手段，也是保證生產安全性的有效措施。

1.2 數據分析技術

數據分析技術是在已經獲取的數據流或信息流中，尋找匹配關鍵詞或關鍵短語的技術，在具體進行應用時可以發現數據分析技術一共有三大要素[1]。

1.2.1 數據集

數據集指的是將所有待研究內容中的數據進行收集整合得到的數字總和。對于石油化工檢測工作而言，其中包括全部的質量、重量、缺陷數、合格品以及缺陷品的數量。

1.2.2 數據整理

數據整理是指利用計算機網絡對收集到的數據進行有效處理，之后根據收集得到的數據信息根據自身的特點以及性質進行分類整理，并且根據邏輯關系對數據進行分層收集，進而可以提升工作的效率和質量。

1.2.3 數據分析

一般而言，數據分析技術最為常見的工具有因果圖、散布圖等，比較復雜的工具則包括方差分析、回歸方程分析等。在進行數據分析時，需要根據產品質量的具體需求選擇最為合理的數據分析工作進行數據處理。

2 數據分析在石油化工檢測中的應用及優化措施

2.1 數據分析在石油化工檢測中的應用

2.1.1 安全檢查

石油化工企業在作業的過程中，安全問題需要放在首要的位置，因此在具體進行作業時需要對石油化工生產的各個方面的安全數據進行收集，并且建立相應的石油化工生產安全檢查表(如表1所示)。石油化工企業在運行時由于生產環節的變化會帶動石油化工生產安全檢查表中的數據進行變化，但無論是哪一個生產環節在具體進行工作時，數據波動都應該處在合理范圍之內。通過上文對數據分析技術進行充分分析可以發現，在針對安全檢查工作時可以利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以及處理，選擇數據隨機抽樣的方式構建數據集，之后利用SPSS軟件對采集而來的數據進行深入分析。其主要的作用是對石油化工生產安全檢查數據的平均差值進行計算，并且根據計算的結果的浮動范圍是否處在安全范圍之內，可以判斷在具體生產的過程中是否存在安全問題。

表1 石油化工生產安全檢查表

2.1.2 故障檢查

石油化工企業在具體進行作業時涉及到比較復雜的環節，在任何一個環節的任何一個設備出現故障都會導致其具體應用的效果大打折扣，嚴重影響石油生產的效率[2]。目前。隨著我國經濟的發展以及技術水平的提升，石油化工生產工藝水平在逐漸地提升。但是在具體應用時，依舊會由于工藝問題導致故障出現，影響具體的作用效果。因此，需要對石油化工企業進行相應的故障檢查。數據分析技術在石油化工生產中的應用是對生產過程中的工藝問題的相關數據進行方差分析，并且根據分析的結構對生產工藝中存在的問題進行優化。另外，在具體進行操作時，針對石油化工檢測中的故障檢查樣本數據進行方差分析時，需要保證樣本數據的統計學意義，進而使得數據分析的結果更加準確，優化具體應用的效果，提升石油化工企業工作的效率以及質量，推進整個石油化工企業的發展。

2.1.3 事件發生頻率計算

石油化工企業的生產作業存在一定的特殊性，且是具備一定的危險性。在作業的過程中，生產設備、生產原材料、石油產品等任何一個部分出現疏漏會導致工人的生命安全以及健康受到影響。而石油化工作業大都是地下作業，危險系數比較高，一旦在具體作業時出現安全事故會對整個石油化工企業的生產環節造成負面影響。因此，石油化工企業需要采取有效的措施降低石油生產過程中安全事故發生的概率，需要利用數據分析技術對生產過程中可能出現的安全事故的頻率進行計算。其具體的計算方式是在建立和安全事故相關的數據集，并且設計一系列相關的參數，統計計算數據集中數據的動態變化情況，根據動態變化的結果對石油生產過程中各種事件發生的概率進行深入分析。有一些事件的計算頻率結果比較高，需要立刻采取相應的措施進行調整以及整改，進而可以有效地降低發生安全事故的概率。這部分的數據分析最為顯著的意義就是可以對生產過程中可能出現的安全事故進行預測以及預防。但這種方法存在局限性，就是在對成品石油進行檢測時存在比較明顯的缺失，導致結果的準確性無法得到保證。因此在具體應用時需要根據自身的實際情況，選擇最為合理的方式進行預測，保證石油化工企業的安全生產。

2.1.4 危險因素分析

石油化工企業自身存在一定的特殊性，應用時存在許多的危險因素，這也是在進行石油化工檢測數據分析中必不可少的原因之一。因此在對石油化工生產中的危險因素進行分析時，具體的工作內容是收集整個石油生產過程中的數據并且建立相應的數據集，之后在利用數據回歸線對既定的數據進行及時處理及分析，通過構建函數的方式對石油化工生產中的危險元素進行深入分析。然后根據函數分析結果對石油化工生產流程中的薄弱部分進行優化和調整，從而有效地降低在石油化工企業生產的過程中安全事故發生的概率，實現對石油產品的安全系數的及時控制，進而優化具體生產水平。

2.2 數據分析技術在石油化工檢測工作中的優化方法

2.2.1 針對數據分析要點對信息處理模式進行優化

數據分析的基礎就是數據集的構建，在具體應用的時候可以通過對數據集進行分類、處理等方式進行檢測工作[3]。這種方式可以實現信息系統的有效利用，在為危險要素的篩選提供信息支持的同時保證檢測工作的具體效率，進而保證數據檢測工作的時效性。另外，在對數據進行處理時，需要篩選出比較有價值的信息。一般而言，數據集的處理方式一共有兩種：分類以及分層。在具體應用時需要根據數據的動態變化構建相應的圖表，直觀地將石油化工企業在生產中的危險要素可能出現的后果進行直觀表示，從而提升石油化工企業的生產效率以及效果。

2.2.2 提升檢測人員的工作素質，降低安全事故發生的概率

石油化工檢測工作需要專業的工作人員進行，進而確保數據分析的準確性以及具體的工作效率。因此在具體進行分析時，需要提升工作人員的工作素質和專業能力，進而在源頭上避免出現安全事故的可能性，杜絕在石油化工企業生產中的人為問題。另外，工作人員還需要對設備的具體運營情況進行實時監督，進而及時發現在石油化工企業生產過程中的問題，并且可以立刻采取相應的措施解決問題。因此石油化工企業為了優化具體的檢測效果，降低安全事故發生的可能性，需要提升檢測人員的專業素養以及工作性質，進行培訓工作，優化石油化工企業的發展水平。

3 結語

總而言之，石油化工企業是工業生產的重要部門，發揮著十分重要的作用。但石油化工企業自身存在一定的特殊性，在作業的過程中會出現各種安全事故，因此就必須重視石油化工企業的檢測工作，保證企業的健康運轉。在具體進行工作時，需要將數據分析技術和檢測工作進行有效結合，及時收集相關的數據信息，實現對風險因素的實時管控，進而可以推進石油化工企業的產業化、信息化發展。