数据分析技术在石油化工检测中的实践研究

王 菊，李朋波

（1.东营市垦利区检验检测中心，山东东营 257500；2.东营市垦利区职业中等专业学校，山东东营 257500）

随着我国科学技术以及高新技术的发展进步，在我国居民日常生活中接触到的石油化工产品数量越来越多，同时在我国石油化工产业迅速发展的背景下，石油化工检测技术也在不断发展。石油化工检测技术不仅可以有效保证石油化工产业中的各种原料准确性，同时能为后续的石油化工产业生产奠定良好的数据基础，保证我国石油化工产品的安全性和生产过程的稳定性。

1 石油化工检测概述

石油化工检测就是指在实际的生产过程中对石油产品的大部分性能进行良好的质量评估，避免在实际生产过程中出现有毒、有害的产品直接流向市场的现象[1]。这种有毒、有害的石油化工产品一旦出现泄漏或者是流向市场，可能就会造成严重的安全事故，既有可能造成严重的财产损失也有可能造成工作人员或者是产品使用者出现生命安全威胁的现象。因此石油化工检测技术在这种背景下应运而生，石油化工检测技术是需要运用到多方面学科、涉及知识面相对较多的检测技术。现阶段使用到的有电子信息技术、互联网技术、自动化以及统计学相关技术，使用这些技术对石油化工原料进行良好的检测，根据检测结果分析产品的性能以及各种数据，最终对产品进行综合性质的质量评估。石油化工检测技术具有一定的技术性和专业性，所以对实际的工作人员专业能力具有一定的限制。现阶段石油化工产业发展程度在一定程度上可以说是代表了国家的综合国力。同时由于石油产业在我国发挥的作用越来越重要，在实际的生活中出现的石油化工产品也越来越多。所以石油化工检测技术能有效保证不满足生产要求的产品不流入市场，提高石油化工产品的安全性。同时在石油化工产品的生产过程中，石油化工检测能降低出现安全事故的概率，进而能提高生产过程的安全系数，最终促进我国石油化工产业更好的发展进步。

2 数据分析技术在石油化工检测中的落实方法

2.1 安全检查表法

安全检查表法就是指对石油化工产品的抽样数据进行检测的方法，也就是先对石油化工产品进行系统的抽样，然后对抽样产品进行良好的检测[2]。石油化工产品的安全系数应该在规定的安全数据范围以内，在这个区间内对数据之间的影响和联系进行实际的测算和分析。通常情况下，经过分析的安全数据信息应该处于规定的正态分布图以内。使用安全检查表法就是保证石油化工产品的安全数据信息在安全表内，如果发现数据信息不满足安全检查表的要求，说明石油化工产品可能不能满足实际的使用要求。一般情况下，应该选择使用SPSS软件或者是其他数据软件对抽象数据进行分析。

2.2 预先危险性数据分析

预先危险性数据分析技术的使用目标就是对石油化工生产经营系统进行数据分析，对系统中存在的安全风险进行预测[3]。主要就是使用数据拟合的方法对数据进行分析，然后根据分析出来的数据结果对系统安全进行判断和预测。在使用这种数据分析方法过程中需要使用到二元回归分析以及数据拟合分析结合的方法。在使用预先危险性数据分析方法时，可以先输入需要检测的函数，然后使用二元回归拟合对函数进行分析和评估，得到相对准确的风险系数，结合风险系数对石油化工产品中的有害成分以及触发条件等因素进行分析和判断，最终保证石油化工产品生产系统的安全，进而保证石油化工产品的安全质量。

2.3 故障数据分析法

在石油化工产品生产的过程中由于工作人员工作经验不足、工作失误、设备运转出现问题等都会导致生产过程中出现故障。这些故障出现的原因具有一定的规律性，使用数据分析技术来对这些故障进行记录的分析，为下一次故障的出现做好准备或者是降低出现故障的概率[4]。主要使用到的数据分析法就是方差分析法，对两个样本数据进行详细的分析和比对，通过这种方式来确定导致故障产生的主要影响因素，然后对故障影响因素进行评价和分析。通常情况下，这种故障分析法主要利用在管道故障或者是设备故障监测预判中，因为由于工作人员导致的故障相对而言随机性较大，即使进行良好的分析也不一定能获得良好的效果。

2.4 分析工具与设备

通常情况下，分析工具包括各种数据的调查表以及排列图、散布图和直方图等。在数据分析比较相对复杂时，会选择使用方差分析以及回归分析等方法。不同的数据分析工具适用的石油化工产品以及适用条件也是不同的，所以在检测石油化工产品时，应该结合现阶段的石油化工产品种类以及石油化工产品检测条件来选择不同的分析工具与设备，排除生产过程中产生的危险源，从而对生产过程以及生产质量进行全面和深入的了解认知。

3 提高数据分析技术在石油化工检测技术中的应用策略

3.1 提高检测人员的专业能力和业务素质

首先就是提高检测人员的专业能力和业务素质，检测人员是在石油化工检测过程中使用数据分析技术的主体，所以提高检测人员的专业能力和业务素质能显著提高石油化工检测的准确性以及有效性[5]。石油化工企业可以和高校中的石油化工检测专业进行合作，石油化工企业能提供给石油化工检测专业中学生一定的实习岗位，而石油化工检测专业教师需要提供一定的专题讲座和培训课程，对实际的检测人员进行充分的培训，这样能显著提高检测人员的专业能力和业务素质，或者石油化工企业组织单位内部具有丰富工作经验的检测专家对工作在一线的检测工作人员进行良好的培训。石油化工企业内部应该制定良好的考核制度以及激励制度，将培训的主要内容制定考核制度，通过考核制度的检测人员就能获得一定的物质奖励。不能通过考核的检测人员需要参加下一次的培训活动，同时需要通过下一次的考核。这样既能激发检测人员提高自身专业能力和业务素质的积极性，同时能推动石油化工企业中员工提高自己的专业的能力。需要注意的是石油化工企业还应该在培训中培养检测人员良好的工作态度以及安全意识。石油化工产品在实际的生产过程中可能会出现有毒有害的物质，作为需要和石油化工产品直接接触的工作人员，企业应该培养其良好的安全意识以及安全动作，这样能保证工作人员在实际工作过程中降低生命安全威胁，进而能帮助石油化工企业降低安全事故出现的概率。

3.2 提高检测过程中的监管力度

在石油监测技术落实的过程中，需要提高对检测过程中的监管力度，这样能有效保证数据分析技术能发挥出最佳的效用，进而为石油化工企业生产过程奠定坚实的数据基础，充分保证正常的生产经营活动[5]。可以从制定监督等管理制度以及建立监督管理小组两个方面进行入手。

第一就是制定良好的监督管理制度，这个监督管理制度应该包含检测人员检测的标准规范流程，数据分析技术的使用流程，对检测人员的安全装备以及安全规划设置等。在检测人员对石油化工产品进行检测的过程中，一定要按照实际的监督管理制度来落实自己的检测行为，最大程度保证检测结果的准确性以及有效性。同时在监督管理制度落实的过程中，应该制定检测人员在石油化工产品生产过程中哪一环节需要落实哪些检测的内容。这样既能提高检测人员的工作质量和工作效率，同时还有利于监督小组进行及时的监督，能有效保证石油化工产品的生产质量。第二就是要建立监督小组对实际的检测行为进行监督，建立监督小组的主要目标有两个，分别是保证检测人员的检测质量和数据分析质量，另一方面就是保证监督制度能落实在实际的工作中，促进监督制度能发挥重要作用。所以监督小组在实际的工作中要不定期对检测人员以及检测工作来进行监督行为，通过这种方式来保证检测人员检测技术和数据分析技术的使用质量。同时监督小组应该对检测人员的监测工作进行全流程的监督，通过这种方式也能在侧面刺激检测人员提高专业能力和业务素质，最终保证石油化工企业产品能满足实际市场要求。在进行监督的过程中，监督小组最好直接对石油化工产品检测部门以及石油生产部门进行负责，这样能有效保证监督工作人员的监督工作质量和效率。最后就是监督小组中应该落实追责制度，因为监督可能会影响石油检测工作的正常落实，所以监督部门落实追责制度可以帮助监督部门工作人员提高工作积极性和工作态度，对落实质量检测工作起到积极的促进作用。

3.3 加强对检测装备的监督，保证检测装备的正常使用

检测装备是检测人员使用石油化工检测技术的基础，所以只有检测装备能正常使用才能充分保证检测结果的准确性，为后续的数据分析活动奠定坚实的基础。在石油化工检测过程中应该制定装备的使用流程和标准使用制度。通过这种方式来保证装备能够获得标准的使用动作，从而能为实际的检测工作提供准确的数据信息，为数据分析技术的使用奠定良好的数据基础。设备管理部门应该针对检测设备设置单独的处理以及维护小组，通过这种方式来保证检测设备的正常使用。同时石油化工企业的设备管理部门应该结合实际使用设备的频率来制定定期的维护和保养计划。如在石油化工企业生产产品的数量增加时，使用检测设备的频率逐渐增加，所以设备管理部门就能结合检测设备的使用次数来制定高强度的保养以及维护策略。在石油化工企业生产产品的数量降低时，相关设备管理部门也能降低对检测设备的维护和保养频率。这样能保证检测设备适应高强度的使用节奏，从而为后续的数据分析提供准确的检测结果。在对检测装备进行监督的过程中，除了要监督使用标准及设备保养情况，还应该对设备的使用时间以及使用过程中出现的故障进行合理的规划和监督，这样能帮助大数据技术充分预测设备的使用寿命，进而石油化工企业的采购人员能及时采购新型设备，淘汰掉原有不能满足检测工作要求的设备，通过这种方式的落实提高检测的准确性，进而为石油化工产品的质量奠定基础。

3.4 重视信息技术以及大数据技术在检测中的应用

在我国信息技术以及高新技术的发展背景下，能够将信息技术和大数据技术使用在数据分析中，从而提高数据分析的质量和效率。在分析故障原因或者是设备故障率时，就能使用大数据技术落实在实际的数据分析中。使用大数据技术要求工作人员应该将设备信息、设备型号、设备故障以及历次故障原因、设备故障时的数据参数等信息都输入大数据管理设备中，随着记录的信息越来越多，大数据管理设备判断的准确性以及输出的数据分析结果就会越准确。这样随着工作时间的不断延长，大数据管理设备能相对准确地判断出设备故障的原因，进而能为检测人员提高工作质量和效率奠定良好的数据基础。同时使用数据分析技术进行检测的过程中，能使用智能化设备对石油化工产品的相关参数以及相关数据进行良好的记录，这样既能提高数据的准确性，同时也能对检测人员使用检测设备检测的数据进行比对，保证检测人员的工作效率和工作质量。如石油化工企业可以引进智能化的检测设备和管理系统，这样在实际使用过程中可以通过使用智能化的检测设备和管理系统实现工作效率和工作质量的提高。工作人员在开始使用智能设备和高新技术时，应该结合实际的工作情况和石油化工产品数据来设置良好的功能以及参数标准，这样在检测过程中一旦发现参数超过设定值，系统能实现自动报警的功能。同时工作人员可以将数据分析内置在系统中，这样也能显著提高检测人员的工作质量和效率。为石油化工产业产品的质量提供保证，从而促进我国石油化工行业发展和进步。

3.5 严格控制产品检测标准

通常情况下，石油化工产品在实际检验的过程中需要面对企业标准、行业标准、国家标准以及国际标准。不同的石油化工产品用途实际面对的检测标准是不同的，所以在实际检测石油化工产品的过程中，应该严格控制产品检测的标准，通过这种方式来提高监测的质量和效率，在应用数据分技术的同时，应该在标准中加入数据分析结果的标准。但是其中一些标准没有办法将实际的石油化工产品质量清晰地表达与检测出来。如根据丙烯腈相关标准的色谱图，如果石油化工产品中的丙腈含量现对较低，那么实际石油化工产品中的主峰就会被全部遮盖，进而无法将丙腈从产品中检测和提取。根据实际的相关实验发现，当丙腈含量为30µg/g时，丙腈就不能在标准中被检测出来，进而也就不能满足实际的石油化工产品检测要求。所以应该将数据分析技术加入石油化工产品质量检测标准中，通过这种方式来提高石油化工产品的质量和效率。在实际检查的过程中，如果不能落实全面的检查标准，就不能有效保证石油化工产品的质量。在这种基础上，石油化工产品在实际按照标准进行检测时，就能提高检测工作的质量和效率，为石油化工产品的使用奠定坚实的质量基础。

4 结语

在石油化工企业生产产品的过程中，数据分析在石油化工检测技术中的应用是十分必要的，能显著提高石油化工检测工作的质量和效果，同时也能最大程度避免在实际生产过程中出现安全事故的概率，进而能有效保证产品质量和生产安全性。所以在使用数据分析技术时，应该结合具体的产品和检测设备，进而推动数据分析技术在石油化工检测技术中获得良好的应用。