油田高危风险井安全预警模型研究

在油田开发过程中,高危风险井的存在直接影响井下安全施工和套管防护。因此,建立油田高危风险井安全预警模型意义非常重大。本文基于BP人工神经网络理论,结合高危风险井的动、静态数据,通过对大量的统计数据训练与仿真,模拟出高危风险井安全预警模型,通过验证所建立的预警模型准确率可达到90%以上。     

基于免疫机理的化工园区安全生产预警预测模型研究

引入免疫机理对化工园区安全生产预警预测模型进行了研究。基于生物免疫系统与化工园区安全生产管理体系的相似性,借鉴抗原(Ag)与抗体(Ab)相互作用的机制,构建了化工园区安全生产预警指标体系,应用改进的层次分析法得到各指标权重,结果表明,影响较大的Ag指标有AgⅤ(企业生产危险性状况)、AgⅥ(企业间相互影响状况)、AgⅣ(整体规划水平);影响较大的Ab指标有AbⅠ(安全生产监管机构与人员配置)、AbⅣ(安全生产监管力度)、AbⅡ(安全生产规章制度)。结合Mamdani模糊模型、Elman网络算法分别建立了化工园区安全生产现状预警和未来预测模型,选取典型化工园区进行应用,获得其事故免疫力值。应用表明,该模型可对化工园区安全生产现状进行预警,对未来状态进行预测,预警预测结果与实际情况相符,并可根据模型预测结果采取相应的措施预防安全生产事故,为化工园区安全生产管理提供一种新的预警技术和方法,提升重大事故的预防预警能力。     

山东率先试点危化品风险预警系统

<正>2019年8月15日,全国危险化学品安全生产风险监测预警系统建设现场座谈会在山东省青岛市举行。会议透露,山东是危化品风险监测预警系统建设的全国唯一试点省份,2019年10月,上述系统将在山东率先建成运行,实现对危化品重大危险源的动态感知和实时预警。危化品风险监测预警系统,通过在企业端部署物联网采集设备,实时采集储罐温度、压力、液位、有毒有害监测等关键参数和值班监控中心图像以及重大危险源罐区的视频图像,并通过卫星影像对重大危险源风险进     

石油井下作业井喷风险预警分级模型研究

石油,是人类生产、生活活动中必不可少的一项能源物质,在石油井下作业中,存在着一定的井喷风险,井下作业施工过程中每年都有大量事故发生,建立石油井下作业井喷风险预警分级模型,可以在一定程度上防范石油井下作业井喷风险的发生。本文结合石油井下历史事故资料和井下高危作业风险辨识资料,以对石油井下作业井喷风险进行有针对性的防范和控制为切入点,通过分析石油井下作业井喷风险预警分级模型的建立和石油井下作业井喷风险预警分级模型的应用,深入探讨了石油井下作业井喷风险预警分级模型,以期减少石油井下作业井喷事故的发生。     

油气工程技术企业安全监管数字化及其应用

安全风险预警是石油企业安全管理的重要组成部分。基于预警理论和石油企业的生产特点,已建立了基于模糊综合评判技术的事故风险预警模型并根据这一模型,开发了生产安全预警系统。安全监督、安全管理者们将对陷阱和违法行为的基本数据进行分类,并同步分析和计算信息数据,从而获得公司各级风险值。当达到警告阈值时,系统将自动报警,该系统可以通过安全监督的数字化分析结果生成风险趋势图,为企业生产端和组织管理端(监管机构)提供有效的预警信息。相对于其他系统,相对完整的安全生产预警系统为企业的安全生产状态提供了重要的判断指标,实现了企业安全生产状态从定性到定量评价的过渡,取得了良好的现场应用效果。     

化纤企业财务风险的实证分析研究

财务风险预警模型的应用在国内至今多限于理论上的研究和探讨,尤其是化纤企业的经营者和投资者以及有关部门均缺乏主动运用预警模型进行相关分析的意识。以丹东化纤为实例,通过运用财务风险预警模型对上市公司进行实证分析,来证实财务风险预警模型的有效性。     

基于苯乙烯过程生产数据驱动的软测量模型研究

针对苯乙烯生产过程的特点,引入软测量技术在线预测苯乙烯生产过程的一些关键参数,介绍了人工智能BP神经网络和部分最小二乘方法的软测量建模方法,基于企业生产数据研究了乙苯脱氢转化率、第一脱氢反应器脱氢转化率、第二脱氢反应器脱氢转化率和苯乙烯选择性等关键变量的软测量方法,对比了BP神经网络和部分最小二乘方法建模优缺点,应用结果表明,基于BP神经网络所建立的关键参数的软测量模型可真实再现实际苯乙烯生产过程,为安全可靠监控苯乙烯生产过程及未来实施先进及优化控制技术奠定了基础。     

BP神经网络在储层物性预测中的应用——以鄂尔多斯南部镇原区块为例

与传统的数理统计方法对储层物性参数（孔隙度和渗透率）预测相比,BP神经网络由于高度非线性映射能力及极强的自适应和自学习能力,可以更精确地预测储层物性参数。通过建立储层参数与测井信息之间的解释模型,运用BP神经网络的基本原理,对镇原区块延长组长81小层的储层参数进行预测,并对其精度进行检验,检验结果表明,BP神经网络方法对储层参数的预测较常规数理统计方法（多元回归）有较大的提高．显示出BP神经网络在储层参数预测中的优势和潜力。通过由此建立的解释漠型,用BP神经网络对该区储层参数进行预测。     

对我国石油供应安全状态的分析与风险预警

石油作为这个世界上最重要的能源之一,其在社会中的地位是不言而喻的。对此我国早已将石油安全作为国家战略级任务,风险预警是我国石油安全工作的重中之重。本文以风险预警需求为依据构建我国石油供应的预警模型,通过定量分析的方式确定石油风险预警的有效方法,希望可以提高我国石油资源储备、供应等能力,维持经济的稳定增长和社会安全。     

循环冷却水系统腐蚀速率的预测模型

通过对某石化公司循环冷却水系统生产运行数据的分析,选取了对腐蚀速率影响较大的水质参数,借助神经网络良好的非线性能力,基于BP神经网络建立了腐蚀速率的预测模型.利用该模型对循环冷却水系统一定周期腐蚀速率的预测结果较好.     

基于GRNN模型的肼类化合物毒性参数构效分析

对30种肼类化合物的6个量子化学参数进行灰色关联度分析,利用广义回归神经网络(GRNN)模型对肼类化合物的毒性参数进行预测。通过与BP神经网络建立的模型进行比较,其平均预测误差分别为5.160%和12.667%。结果表明,所建立的GRNN有效解决了BP网络存在的过训练和过拟合问题,并且对肼类化合物毒性参数具有较好的预测效果。     

危化品仓储堆垛安全距离监测系统设计

危化品堆垛安全距离有明确的限制,但是缺乏有效的监测与预警手段。设计一种基于室内定位技术的危化品仓储堆垛安全距离监测系统,通过获取每个堆垛上定位节点的数据来计算仓库中堆垛的安全距离,采用3D可视化技术还原危化品储存状态,建立五距报警规则实现危化品仓储堆垛安全距离监测。实验结果表明系统可以有效地实现堆垛安全距离的监测与预警。     

DCS预警功能优化在氯碱生产中的重要作用

通过分析氯碱生产中典型的事故案例,总结了对生产装置运行具有重大影响的非DCS常规监控参数的风险因素。对DCS预警功能进行了优化,减少了事故的发生。     

危化品仓储堆垛安全距离监测系统设计

危化品堆垛安全距离有明确的限制，但是缺乏有效的监测与预警手段。设计一种基于室内定位技术的危化品仓储堆垛安全距离监测系统，通过获取每个堆垛上定位节点的数据来计算仓库中堆垛的安全距离，采用3D可视化技术还原危化品储存状态，建立五距报警规则实现危化品仓储堆垛安全距离监测。实验结果表明系统可以有效地实现堆垛安全距离的监测与预警。     

GA-BP神经网络在钢铁加热炉建模中的应用

基于现场采集的大量的数据,采用BP神经网络建立现场加热炉炉温的非线性模型,并提出利用遗传算法优化BP神经网络的参数与阈值,有效避免了BP神经网络易陷入局部最小值、收敛速度慢的不足。仿真结果表明:在同样的数据集下,GA-BP神经网络的稳定性更好,预测精度更高。     

化工企业风险控制与安全管理综述

近几十年来,由于科技进步和化工企业的迅猛发展,生产规模大型化,生产过程日益自动化,工艺过程复杂化,传统的安全工作方法由于不能掌握事故发生的内在规律和对事故进行预测,已很难适应现代安全工作方法及安全管理工作的要求,其结果是化工企业生产中不断发生灾难性的事故,造成严重的人身伤亡和巨大的经济损失。针对化工企业出现的上述问题,从化工企业的生产特点、灾变途径、风险辨识和风险类别等方面进行分析,并分别对静态和动态两大类风险从管理技术和控制技术两个方面进行了深入探讨,提出了化工企业风险管理与控制方法,以建立化工企业风险监控和安全管理预警技术体系。     

西北油田智能监测溢流预警系统建立与应用效果评价

随着西北油田油气勘探开发程度的不断深入,面临的地质条件越来越复杂,井控风险随之增大。为有效降低井控风险,根据西北油田油气藏特征和现场钻井施工情况,在大量数据统计分析的基础上,从数据处理方法、参数优选、判断规则等方面建立溢流预警模型,并完成了智能监测溢流预警软件系统的开发;通过西北油田工区现场应用,该系统相较传统的综合录井溢流监测方法,有效提高了预报的准确率。     

采用不同模型预测低碳Fe–Ni合金等离子熔覆层的冲击韧性

采用等离子熔覆法在Mn13高锰钢上制备了低碳Fe-Ni合金层。以熔覆电流、喷头移动速率、离子气流量和热处理温度作为输入参数,以冲击韧性作为输出参数,建立了BP(误差反向传播)神经网络模型和粒子群算法优化(PSO)BP神经网络模型,并跟冲击韧性与热处理温度之间的线性回归模型进行对比。结果表明,线性回归模型、BP神经网络模型和PSO-BP模型的平均相对误差分别为7.06%、6.12%和3.03%。PSO-BP模型的预测结果与实测值的误差较小。     

基于BP神经网络的尿素造粒喷头性能预测

尿素造粒喷头及其操作参数对尿素颗粒的空间分布和粒径分布有着重要影响,介绍了BP神经网络模型的建立及有关参数的选取,运用该模型对不同工况下颗粒在塔径向上的分布和颗粒粒径分布进行了预测,并用于指导实际生产,确保产品质量稳定。     

BP神经网络在爆破块度预测中的应用研究

本文应用BP神经网络对水泥矿山爆破块度进行仿真预测研究,使用Matlab软件建立一个3层前馈型BP神经网络模型,并在网络模型训练完毕后进行实测样本的仿真预测验证。试验结果表明,应用BP神经网络模型预测矿山爆破块度分布完全可行,且具有较高的精度;网络模型还可在矿山爆破参数优化设计方面起到辅助验证的作用。