原油储库设备完整性智能评价模型及应用

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随着我国石油化工行业的规模化发展,原油储库的建设高速增长起来,因设备设施故障引起的安全事故时有发生,设备规模与管理模式之间的矛盾逐渐加深。原油储库设备的管理模式和管理理论层出不穷,传统的事故应对式管理模式已然不适用,以风险评价技术和维护检修技术为重点的预防型完整性管理模式逐渐成为业界学者们的研究热点。因此,采取有效措施准确预知设备失效情况并制定合理的维修策略,避免国家资源浪费,提高油田经济效益,成为目前原油储库设备完整性管理工作中的迫切需求。针对上述问题,首先,本文从现阶段原油储库设备完整性管理模式着手,研究传统的风险评价方法,结合机器学习算法,研究适用于风险评价的预测算法,分析优缺点及适用场景,提出使用梯度提升决策树模型进行原油储库设备完整性失效情况的预测;其次,结合原油储库自身特点,利用灰色关联分析的方法,对影响完整性失效的因素进行属性约简,为风险评价做准备,并提出了一种基于IWOA的改进GBDT算法用于建立完整性失效预测模型,实验对比验证了该算法在完整性失效预测方面具有一定的有效性;再次,结合维修策略制定现状,引入推荐算法为决策者提供参考,提出一种改进相似度的协同过滤算法来构建维修策略推荐模型,实验对比验证了算法的有理性;最后,基于研究的原油储库设备完整性智能评价模型及算法,设计并开发了原油储库设备完整性智能评价系统,为设备完整性管理提供参考,具有一定的工程应用价值。
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