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內(nèi)容簡(jiǎn)介

　　本書以大數(shù)據(jù)分析，人工智能，計(jì)算化學(xué)理論為基礎(chǔ)，以企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型戰(zhàn)略為指導(dǎo)，將以機(jī)器學(xué)習(xí)，深度學(xué)習(xí)為代表的大數(shù)據(jù)分析技術(shù)與流程工業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型主題相結(jié)合，分別介紹和闡述了流程工業(yè)智能制造和大數(shù)據(jù)的背景;大數(shù)據(jù)分析在油氣，煉油化工，化工等流程工業(yè)中的應(yīng)用。涉及大數(shù)據(jù)分析，人工智能，計(jì)算化學(xué)在化工新材料創(chuàng)新，安全監(jiān)控;環(huán)保監(jiān)控;工業(yè)測(cè)量和控制;市場(chǎng)營銷中的應(yīng)用等，全面闡述了流程工業(yè)數(shù)字化的應(yīng)用和案例，對(duì)流程制造企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型做了全方位指導(dǎo)。

作者簡(jiǎn)介

　　作者為張晨，獲得上海交通大學(xué)安泰管理學(xué)院管理科學(xué)與工程，信息系統(tǒng)方向博士學(xué)位，高級(jí)工程師，注冊(cè)信息系統(tǒng)審計(jì)師，九三學(xué)社成員。在中石化上海賽科石油化工有限公司擔(dān)任IT經(jīng)理。目前管理信息化團(tuán)隊(duì)，擁有組織和管理大型項(xiàng)目實(shí)施與運(yùn)維的豐富經(jīng)驗(yàn)。根據(jù)公司發(fā)展戰(zhàn)略，主導(dǎo)公司年度信息化戰(zhàn)略規(guī)劃以及滾動(dòng)修訂工作。受《E制造》雜志社邀請(qǐng)多次進(jìn)行智能制造的主題演講和專題報(bào)道。擔(dān)任上海市金山區(qū)信息協(xié)會(huì)副會(huì)長(zhǎng)。出版專著《信息系統(tǒng)項(xiàng)目治理理論與實(shí)踐》，在《制造業(yè)大數(shù)據(jù)》擔(dān)任編委。在重要學(xué)術(shù)期刊《中國機(jī)械工程》，《系統(tǒng)管理學(xué)報(bào)》，《上海管理科學(xué)》發(fā)表論文5篇。目前聚焦于制造業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型和智能工廠建設(shè)。論文《機(jī)器學(xué)習(xí)在石化行業(yè)設(shè)備預(yù)測(cè)上的應(yīng)用》，《大數(shù)據(jù)分析在石化行業(yè)設(shè)備備件優(yōu)化上的應(yīng)用》分別獲得中國石油學(xué)會(huì)2018年度信息技術(shù)大會(huì)優(yōu)秀論文一等獎(jiǎng)?！洞髷?shù)據(jù)在設(shè)備健康預(yù)測(cè)和備件補(bǔ)貨中的應(yīng)用》被《中國機(jī)械工程》2019年第2期"工業(yè)大數(shù)據(jù)與智能制造專輯”錄用并刊登。2018年被中國企業(yè)信息化發(fā)展論壇評(píng)選為中國企業(yè)信息化優(yōu)秀CIO。2018年，受聘擔(dān)任華東理工大學(xué)商學(xué)院專業(yè)學(xué)位教學(xué)課程教授。2019年，受聘擔(dān)任上海工程技術(shù)大學(xué)電子電氣學(xué)院控制工程與科學(xué)專業(yè)校外兼職碩士導(dǎo)師。2019年被長(zhǎng)三角首席信息官聯(lián)盟評(píng)委優(yōu)秀首席信息官。

圖書目錄

第1章流程工業(yè)智能制造與數(shù)字化轉(zhuǎn)型 001
1.1 流程工業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型戰(zhàn)略 002
1.1.1 流程工業(yè)概述 003
1.1.2 流程工業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的需求 004
1.1.3 中國流程工業(yè)數(shù)字化規(guī)劃 007
1.1.4 各國流程工業(yè)數(shù)字化的差異和啟示 009
1.2 大數(shù)據(jù)分析和數(shù)字化轉(zhuǎn)型的關(guān)系 010
1.2.1 大數(shù)據(jù)的內(nèi)涵 010
1.2.2 大數(shù)據(jù)和人工智能的關(guān)系 011
1.2.3 工業(yè)大數(shù)據(jù)與流程工業(yè)智能化 012
1.3 人工智能在流程工業(yè)科研和工程中的戰(zhàn)略意義 016
1.3.1 人工智能在科學(xué)研究中的重要作用 016
1.3.2 人工智能在工程建設(shè)中的重要作用 017
第2章工業(yè)大數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ) 020
2.1 工業(yè)大數(shù)據(jù)治理 020
2.1.1 工業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用面臨的挑戰(zhàn) 020
2.1.2 應(yīng)對(duì)方法 022
2.2 流程工業(yè)大數(shù)據(jù)治理案例 023
2.2.1 跨國石油公司大數(shù)據(jù)治理 023
2.2.2 國內(nèi)石油公司大數(shù)據(jù)治理 029
2.3 大數(shù)據(jù)采集技術(shù) 035
2.3.1 Apache Sqoop 035
2.3.2 Apache Flume 036
2.3.3 Gobblin 037
2.4 人工智能的概念 039
2.4.1 機(jī)器學(xué)習(xí) 040
2.4.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 041
2.4.3 深度學(xué)習(xí) 042
2.4.4 自然語言處理 043
2.4.5 多模態(tài)技術(shù) 045
2.4.6 生成式人工智能和人工智能大模型 046
2.5 人工智能與大數(shù)據(jù)的關(guān)系 047
2.5.1 人工智能的數(shù)據(jù)基礎(chǔ) 048
2.5.2 大數(shù)據(jù)的二次挖掘 049
第3章天然氣開發(fā)行業(yè)的大數(shù)據(jù)分析 051
3.1 天然氣開發(fā)行業(yè)信息化現(xiàn)狀 051
3.2 天然氣開發(fā)行業(yè)的大數(shù)據(jù)分析需求 053
3.3 天然氣開發(fā)行業(yè)的大數(shù)據(jù)來源與特點(diǎn) 055
3.4 天然氣開發(fā)行業(yè)的大數(shù)據(jù)解決方案 055
3.4.1 大數(shù)據(jù)獲取 055
3.4.2 大數(shù)據(jù)監(jiān)控 056
3.4.3 大數(shù)據(jù)可視化 057
3.5 天然氣開發(fā)行業(yè)的大數(shù)據(jù)分析方法 058
3.5.1 天然氣開發(fā)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)防性分析方法 058
3.5.2 設(shè)備性能退化分析方法 060
3.6 天然氣開發(fā)行業(yè)的大數(shù)據(jù)分析案例 061
3.6.1 應(yīng)用場(chǎng)景 061
3.6.2 天然氣水合物大數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)應(yīng)用案例 065
3.6.3 壓縮機(jī)故障大數(shù)據(jù)預(yù)防性監(jiān)控應(yīng)用案例 066
3.6.4 換熱器早期泄漏大數(shù)據(jù)監(jiān)控應(yīng)用案例 068
3.7 總結(jié) 070
第4章煉油化工行業(yè)的大數(shù)據(jù)分析 071
4.1 煉油化工行業(yè)信息化現(xiàn)狀 071
4.2 煉油化工行業(yè)的大數(shù)據(jù)分析需求 073
4.2.1 油田勘探與生產(chǎn)制造環(huán)節(jié) 073
4.2.2 研發(fā)設(shè)計(jì)環(huán)節(jié) 075
4.2.3 市場(chǎng)營銷與售后服務(wù)環(huán)節(jié) 076
4.2.4 HSE評(píng)價(jià)體系的需求 076
4.3 煉油化工行業(yè)的大數(shù)據(jù)來源與特點(diǎn) 078
4.3.1 煉油化工行業(yè)的大數(shù)據(jù)來源 078
4.3.2 煉油化工行業(yè)的大數(shù)據(jù)特點(diǎn) 078
4.4 煉油化工行業(yè)的大數(shù)據(jù)解決方案 080
4.4.1 煉油化工企業(yè)存在的問題 080
4.4.2 工業(yè)大數(shù)據(jù)平臺(tái)架構(gòu)方案 080
4.5 煉油化工行業(yè)的大數(shù)據(jù)分析方法 083
4.6 煉油化工行業(yè)的大數(shù)據(jù)分析案例 084
4.6.1 應(yīng)用場(chǎng)景 084
4.6.2 應(yīng)用案例 085
4.7 總結(jié) 086
第5章化工行業(yè)的大數(shù)據(jù)分析 088
5.1 化工行業(yè)信息化現(xiàn)狀 088
5.2 化工行業(yè)的大數(shù)據(jù)分析需求 089
5.3 化工行業(yè)的大數(shù)據(jù)來源與特點(diǎn) 090
5.4 化工行業(yè)的大數(shù)據(jù)解決方案 091
5.5 化工行業(yè)的大數(shù)據(jù)分析方法 092
5.6 化工行業(yè)的大數(shù)據(jù)分析案例 094
5.6.1 應(yīng)用場(chǎng)景 094
5.6.2 應(yīng)用案例 102
5.7 總結(jié) 115
第6章鋼鐵行業(yè)的大數(shù)據(jù)分析 117
6.1 鋼鐵行業(yè)信息化現(xiàn)狀 118
6.2 鋼鐵行業(yè)的大數(shù)據(jù)分析需求 118
6.2.1 經(jīng)營管理與生產(chǎn)管理的需求 118
6.2.2 技術(shù)進(jìn)步與發(fā)展的需求 119
6.3 鋼鐵行業(yè)的大數(shù)據(jù)來源與特點(diǎn) 120
6.4 鋼鐵行業(yè)的大數(shù)據(jù)解決方案 122
6.5 鋼鐵行業(yè)的大數(shù)據(jù)分析方法 124
6.6 鋼鐵行業(yè)的大數(shù)據(jù)分析案例 127
6.6.1 應(yīng)用場(chǎng)景 127
6.6.2 應(yīng)用案例 129
6.7 總結(jié) 139
第7章電力輸電線路運(yùn)維的大數(shù)據(jù)分析 140
7.1 電力輸電線路運(yùn)維信息化現(xiàn)狀 140
7.2 電力輸電線路運(yùn)維的大數(shù)據(jù)分析需求 141
7.3 電力輸電線路運(yùn)維的大數(shù)據(jù)來源與特點(diǎn) 142
7.3.1 電力輸電線路運(yùn)維的大數(shù)據(jù)來源 142
7.3.2 電力輸電線路運(yùn)維的大數(shù)據(jù)特點(diǎn) 142
7.4 電力輸電線路運(yùn)維的大數(shù)據(jù)解決方案 143
7.5 電力輸電線路運(yùn)維的大數(shù)據(jù)分析方法 144
7.5.1 面向設(shè)備狀態(tài)大數(shù)據(jù)的分布式存儲(chǔ)和處理技術(shù) 144
7.5.2 電力運(yùn)維行業(yè)的數(shù)據(jù)ETL技術(shù) 145
7.5.3 電力輸電線路的數(shù)據(jù)挖掘分析技術(shù) 145
7.6 電力輸電線路運(yùn)維的大數(shù)據(jù)分析案例 147
7.6.1 輸電線路智能化反外損監(jiān)控系統(tǒng) 147
7.6.2 基于位置信息大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的輸電線路智能巡檢系統(tǒng) 152
7.6.3 特高壓輸電通道無人機(jī)巡檢系統(tǒng) 156
7.6.4 空、塔、地協(xié)同的輸電線路智能巡檢系統(tǒng) 159
7.7 電力輸電線路運(yùn)維大數(shù)據(jù)技術(shù)展望 163
7.7.1 基于區(qū)塊鏈技術(shù)的輸電線路反外損運(yùn)維系統(tǒng) 163
7.7.2 基于社交網(wǎng)絡(luò)用戶激勵(lì)的系統(tǒng)運(yùn)營模式 164
7.7.3 電力物聯(lián)網(wǎng)價(jià)值挖掘 166
7.8 總結(jié) 168
第8章人工智能在流程工業(yè)科研和工程中的創(chuàng)新應(yīng)用與展望 169
8.1 流程工業(yè)創(chuàng)新的重要意義 169
8.2 傳統(tǒng)流程工業(yè)存在的問題 171
8.3 流程工業(yè)創(chuàng)新方向 173
8.3.1 干實(shí)驗(yàn)室計(jì)算化學(xué)與材料學(xué) 173
8.3.2 濕實(shí)驗(yàn)室自動(dòng)化微反應(yīng)器 174
8.3.3 干濕實(shí)驗(yàn)室的結(jié)合 175
8.3.4 人工智能與人在回路、人機(jī)融合的結(jié)合 177
8.3.5 綜合決策支持系統(tǒng) 178
8.4 應(yīng)用案例 179
8.5 總結(jié)與展望 181
參考文獻(xiàn) 183
索引 191
本書編委 195
致謝 196