大数据方法在压力管道风险分析中的应用
| 学位论文数据集 | 第3-4页 |
| 摘要 | 第4-6页 |
| ABSTRACT | 第6-8页 |
| 第一章 绪论 | 第13-17页 |
| 1.1 课题研究背景及意义 | 第13页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第13-16页 |
| 1.2.1 压力管道风险分析 | 第13-14页 |
| 1.2.2 大数据方法概述及应用 | 第14-16页 |
| 1.3 课题研究的主要内容 | 第16-17页 |
| 第二章 压力管道数据化与大数据分析方法 | 第17-25页 |
| 2.1 压力管道大数据分析架构 | 第17-18页 |
| 2.2 压力管道数据化 | 第18-20页 |
| 2.2.1 压力管道数据生成及理解 | 第18页 |
| 2.2.2 压力管道数据处理 | 第18-20页 |
| 2.3 大数据分析方法 | 第20-23页 |
| 2.3.1 大数据分析方法概论 | 第20页 |
| 2.3.2 C5.0算法 | 第20-21页 |
| 2.3.3 CHAID算法 | 第21-22页 |
| 2.3.4 神经网络算法 | 第22-23页 |
| 2.4 本章小结 | 第23-25页 |
| 第三章 定量RBI方法在压力管道风险分析中的应用 | 第25-49页 |
| 3.1 压力管道风险分析概论 | 第25-27页 |
| 3.2 失效可能性与失效后果简析 | 第27-32页 |
| 3.2.1 失效可能性简析 | 第27-29页 |
| 3.2.2 失效后果简析 | 第29-32页 |
| 3.3 腐蚀速率计算 | 第32-34页 |
| 3.4 定量RBI方法风险分析结果 | 第34-44页 |
| 3.4.1 压力管道定量RBI方法风险分析示例 | 第34-41页 |
| 3.4.2 压力管道总体风险分析结果 | 第41-44页 |
| 3.5 检验策略的制定 | 第44-48页 |
| 3.6 本章小结 | 第48-49页 |
| 第四章 压力管道腐蚀速率预测 | 第49-59页 |
| 4.1 概述 | 第49页 |
| 4.2 基于测试案例的计算方法 | 第49-51页 |
| 4.3 大数据方法在压力管道腐蚀速率中的应用 | 第51-58页 |
| 4.3.1 主成分分析方法 | 第51-55页 |
| 4.3.2 BP神经网络方法 | 第55-58页 |
| 4.4 本章小结 | 第58-59页 |
| 第五章 大数据方法定性分析风险的研究 | 第59-75页 |
| 5.1 大数据风险分析问题描述 | 第59页 |
| 5.2 大数据方法在分析失效可能性中的应用 | 第59-65页 |
| 5.3 大数据方法在分析失效后果中的应用 | 第65-70页 |
| 5.4 大数据方法的结果可靠性评估 | 第70-73页 |
| 5.5 本章小结 | 第73-75页 |
| 第六章 总结与展望 | 第75-77页 |
| 6.1 总结 | 第75-76页 |
| 6.2 展望 | 第76-77页 |
| 参考文献 | 第77-83页 |
| 致谢 | 第83-85页 |
| 作者及导师简介 | 第85-87页 |
| 附件 | 第87-88页 |
