| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 1 绪论 | 第16-26页 |
| 1.1. 研究背景与意义 | 第16-17页 |
| 1.2. 石化行业风险评估的发展 | 第17-19页 |
| 1.3. 石化行业大数据的发展 | 第19-21页 |
| 1.3.1 物联网在现代石化企业的应用 | 第19-20页 |
| 1.3.2 工业大数据在安全领域的应用 | 第20-21页 |
| 1.4. 本文的研究内容、创新点和组织架构 | 第21-24页 |
| 1.4.1 本文的研究内容 | 第21-22页 |
| 1.4.2 本文的组织架构 | 第22-23页 |
| 1.4.3 本文的创新点 | 第23-24页 |
| 1.5. 本章小结 | 第24-26页 |
| 2 石化企业安全大数据的结构化 | 第26-47页 |
| 2.1 引言 | 第26-27页 |
| 2.2 石化企业安全大数据的内涵 | 第27-30页 |
| 2.2.1 安全大数据的定义 | 第27-28页 |
| 2.2.2 安全大数据的分类 | 第28-30页 |
| 2.3 石化企业静态安全数据结构化 | 第30-38页 |
| 2.3.1 安全事故记录数据 | 第30-34页 |
| 2.3.2 安全应急预案数据 | 第34-35页 |
| 2.3.3 可靠性数据 | 第35-38页 |
| 2.4 石化企业动态安全数据结构化 | 第38-43页 |
| 2.4.1 DCS过程数据和报警数据 | 第38-39页 |
| 2.4.2 人工/自动巡检数据 | 第39-41页 |
| 2.4.3 视频监控安全数据 | 第41-43页 |
| 2.5 工业安全大数据分析与管理平台设计 | 第43-46页 |
| 2.5.1 视频监控大数据处理系统设计 | 第44-45页 |
| 2.5.2 DCS监控大数据处理系统设计 | 第45-46页 |
| 2.6 本章小结 | 第46-47页 |
| 3 石化企业安全大数据的实例化 | 第47-75页 |
| 3.1 基于TE过程扩展的TE Smart Plant | 第47-59页 |
| 3.1.1 TE Process介绍 | 第47-50页 |
| 3.1.2 TE Smart Plant结构设计 | 第50-55页 |
| 3.1.3 TE Smart Plant动态建模仿真 | 第55-59页 |
| 3.2 静态安全数据的获取及处理 | 第59-69页 |
| 3.2.1 安全事故记录数据 | 第59-62页 |
| 3.2.2 安全应急预案数据 | 第62-64页 |
| 3.2.3 可靠性数据 | 第64-69页 |
| 3.3 动态安全数据的获取及处理 | 第69-74页 |
| 3.3.1 DCS过程数据和报警数据 | 第69-72页 |
| 3.3.2 人工/自动巡检数据 | 第72-73页 |
| 3.3.3 视频监控安全数据 | 第73-74页 |
| 3.4 本章小结 | 第74-75页 |
| 4 基于贝叶斯网络的过程系统动态风险评估 | 第75-99页 |
| 4.1 引言 | 第75-77页 |
| 4.2 传统风险评估方法概述 | 第77-79页 |
| 4.2.1 故障树分析 | 第77-78页 |
| 4.2.2 事件树分析 | 第78-79页 |
| 4.2.3 Bow-tie分析 | 第79页 |
| 4.3 贝叶斯网络简介 | 第79-80页 |
| 4.4 基于贝叶斯网络的动态风险评估算法 | 第80-88页 |
| 4.4.1 贝叶斯网络结构建立 | 第81-83页 |
| 4.4.2 贝叶斯网络模型修正 | 第83-86页 |
| 4.4.3 关键风险因素识别 | 第86-87页 |
| 4.4.4 利用安全数据进行动态风险分析 | 第87-88页 |
| 4.5 案例展示 | 第88-97页 |
| 4.5.1 案例对象介绍 | 第88-89页 |
| 4.5.2 案例对象建模 | 第89-94页 |
| 4.5.3 风险分析结果 | 第94-97页 |
| 4.6 本章小结 | 第97-99页 |
| 5 多源数据融合下的火灾事故风险预警与安全应急 | 第99-115页 |
| 5.1 引言 | 第99-100页 |
| 5.2 多源数据融合下的风险预警 | 第100-108页 |
| 5.2.1 传感器数据融合 | 第101-105页 |
| 5.2.2 决策级信息融合 | 第105-108页 |
| 5.3 多源数据融合下的安全应急 | 第108-109页 |
| 5.3.1 应急资源管理 | 第108-109页 |
| 5.3.2 安全应急调度 | 第109页 |
| 5.4 案例展示 | 第109-114页 |
| 5.4.1 案例对象介绍 | 第109-110页 |
| 5.4.2 基于CUSUM算法的火灾检测 | 第110-111页 |
| 5.4.3 基于多源信息融合的风险预警 | 第111-112页 |
| 5.4.4 多源数据下的火灾事故安全应急 | 第112-114页 |
| 5.5 本章小结 | 第114-115页 |
| 6 总结与展望 | 第115-117页 |
| 6.1 研究工作总结 | 第115-116页 |
| 6.2 研究工作展望 | 第116-117页 |
| 参考文献 | 第117-122页 |
| 附录1 | 第122-123页 |
| 附录2 | 第123-124页 |
| 附录3 | 第124-126页 |
| 致谢 | 第126-127页 |
| 个人简历 | 第127-128页 |
| 攻读学位期间取得的其它研究成果 | 第128页 |