节点文献

基于神经网络评估的密封点泄漏检测

Leak Inspection Based Neural Network

  • 推荐 CAJ下载
  • PDF下载
  • 不支持迅雷等下载工具,请取消加速工具后下载。

【作者】 姜素霞严龙廖勇胥晓东张兆宽

【Author】 Jiang Suxia1,2,Yan Long1,2,Liao Yong3,Xu Xiaodong3,Zhang Zhaokuan3 (1 SINOPEC Safety Engineering Institute Shandong,Qingdao,266071 2 State Key Laboratory of Safety and Control for Chemicals,Shandong,Qingdao,266071 3 SINOPEC Jinan Sub-company,Shandong,Jinan,250101)

【机构】 中国石化安全工程研究院化学品安全控制国家重点实验室中国石化济南分公司

【摘要】 介绍了运用神经网络评估方法对石化生产装置泄漏风险进行量化评估的主要程序:输入变量的选择、风险指标的确定及总风险评估指标的确定等。以某炼油厂柴油加氢精制装置的应用为例,说明该方法可以指导企业根据最终确定的风险等级制定泄漏检测计划,对高风险部位增加检测的频次,既能有效监控密封点的密封效果,又减少不必要的资源投入。

【Abstract】 This paper introduces main leak quantitative assessment procedures based neural network in petrochemical units:input data,risk index and total risk index etc.with an example of one diesel oil hydrotreating application,it illustrates that this method can guide enterprise to make out the leak inspection plan,increase inspection frequency for high risk sections based on total risk ranks.It can monitor leak effect,and also reduce the resources investment.

  • 【文献出处】 安全、健康和环境 ,Safety Health & Environment , 编辑部邮箱 ,2010年01期
  • 【分类号】TQ086
  • 【被引频次】5
  • 【下载频次】103
节点文献中: 

本文链接的文献网络图示:

本文的引文网络