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付凤海 《石油石化物资采购》2015,(1):93-96
在传统的石化企业仓储管理中,虽然对先进的仓储管理方法进行了引进,但是仍然缺少对于仓库管理信息化的支撑,本文从现代仓储技术着手,对现代的仓储技术在石化企业仓储管理的可行性应用作为探讨切入点,对石化企业在仓储实体管理中是否可以采用先进的仓储技术如立体仓库、RFID技术进行研究性探讨。 相似文献
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石油化工自动化系统发展的新趋势 总被引:4,自引:0,他引:4
石油化工自动控制系统是一个极其丰富而广泛的技术领域,根据国家《石化产业调整振兴规划》的要求,炼油和乙烯将成为石化行业的龙头和核心。针对炼油和乙烯领域探讨了当前智能控制理论及控制算法的发展概况,如人工神经网络、大系统分散智能控制、模糊控制、实时智能优化控制等理论与应用,介绍了大型石化装置的一些控制难点与解决对策。顺应国家能源政策,分析了石油化工行业的能耗状况,最后提出了许多目前行业中行之有效的节能减排的先进方法。 相似文献
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韩国祥 《石油化工设备技术》2001,22(6):60-62
跑、冒、滴、漏是石化企业的一大难题,不停车带压堵漏技术是解决这一问题的主要技术,这一技术已经应用得比较成熟,在石化企业中发挥了很大的作用. 相似文献
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我国石油石化企业信息化建设经历了自发探索、正规起步、加快发展和全面推行企业信息化技术4个阶段;与国外的大型石油企业相比,我国石油石化企业信息化建设都存在较大的差距;信息化对我国石油石化企业的作用主要体现在促进企业技术创新、管理创新和制度创新3个方面;加快我国石油石化企业信息化建设的途径是:整合各方力量进行信息技术联合创新,加强信息技术人才队伍的建设和培养,建立健全企业信息化支撑体系。 相似文献
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《石油化工安全环保技术》2015,(4)
随着国家VOCs排放的控制日益严格,石化企业对VOCs治理工作正在进一步加大力度。但由于石化企业逸散VOCs组成复杂,排放无规律,在治理过程中,难以选择恰当的治理技术。分析了国家标准对VOCs的治理要求,梳理了现有石化企业VOCs治理的成熟技术、应用场合和效果,提出了VOCs综合治理的工作方法和重点。 相似文献
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石化企业技术应用及管理的目标在于改善工厂的安全性和优化生产过程,从而获得更大的经济效益。实时智能系统集成了在线神经网络、模糊逻辑、专家系统等人工智能技术,是帮助企业实现这一目标的最佳手段之一。讨论了该系统在世界著名石油化工企业的应用实例、形式及成果。 相似文献
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针对柴油加氢精制过程的产品质量难以优化和预测的问题,提出了人工神经网络模型。根据国内某石化企业1.0 Mt/a柴油加氢精制装置生产操作数据,分别应用动量BP神经网络、LMBP神经网络和RBF神经网络建立了用于预测柴油加氢产品硫含量的模型。并对建立的RBF神经网络模型的泛化能力进行了考察。结果表明,动量BP神经网络、LMBP神经网络和RBF神经网络预测的平均相对误差分别为3.50%,2.30%,2.18%,RBF神经网络模型的预测性能最佳,且具有良好的泛化能力,能够在工艺操作参数变化时准确地预测柴油产品的硫含量,为柴油加氢精制装置的良好运行和优化操作提供了指导。 相似文献
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欧阳兴 《石油化工安全环保技术》2011,27(5):31-33,68,69
介绍了目前石化企业进行带压开孔作业的现状,进行带压开孔作业的一般程序,结合近年来在石化企业带压开孔作业过程中发生的两起事故,分析了带压开孔作业带来的安全风险,提出相应的安全防范对策。 相似文献
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葛新 《石油化工安全环保技术》2011,27(2):7-10,4
以实际施工项目为例,介绍了“一评三案”在炼化企业重大风险作业中的应用。应用结果表明,实施“一评三案”,可以有效地对作业过程进行控制,达到控制风险、安全施工的目的。 相似文献
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对过程系统工程(PSE)技术在水网络、换热网络和氢网络优化研究领域的进展进行了综述,并探讨了将PSE技术应用于装置设计阶段的可能性.指出在装置设计阶段PSE技术对水网络、换热网络和氢网络进行优化有利于石化企业开源节流,降本增效,今后PSE技术的应用将继续助力石化企业实现清洁生产、原料深加工和节能减排的目标,也为设计单位... 相似文献
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烃类体系相态特征图的ANN识别方法 总被引:3,自引:1,他引:2
本文提出了用人工神经网络技术(BP网络)来辨识烃类体系相态特征图的方法。重点介绍了BP网络及算法和相态特征图的人工神经网络辨识方法,这加深了对烃类相态特征的认识,提高了识别油气藏的准确性。文后给出了应用实例,证实了本文方法的可行性。 相似文献
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根据大型石油化工企业供配电特点,对优化供电系统的经济运行方式进行分析,推导出择优运行及节电计算式,并结合所选供电系统实际,提出了降低运行成本的技术措施。 相似文献
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人工神经网络在石油工业中的应用及未来发展趋势探讨 总被引:1,自引:0,他引:1
在石油勘探、开发和钻井,以及生产过程中,存在着大量且复杂的不确定性因素,所收集和获取的信息不少是非数值型的、不精确的,要靠人工智能的方法加以识别和解决。人工神经网络是在现代神经科学研究成果的基础上提出的一种智能方法,作为一种有效解决非线性问题的网络技术,已在现代石油工业中得到了广泛的应用,并取得了较好的现场应用效果。针对目前人工神经网络的迅速发展及应用情况,论述其在石油工业中的应用现状,并对其在未来石油工业中的发展趋势展开了探讨。最后利用人工神经网络构建了钻井液固相和滤液侵入深度预测模型,分析了该模型的主要特色和实现的技术难点。 相似文献