炼油设备腐蚀预测技术研究及实现
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第11-21页 |
| 1.1 课题研究的背景和意义 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外腐蚀预测方法研究现状 | 第12-17页 |
| 1.3 本文的主要内容 | 第17页 |
| 1.4 本文结构安排 | 第17-18页 |
| 1.5 本章小结 | 第18-21页 |
| 第2章 炼油设备腐蚀问题分析 | 第21-27页 |
| 2.1 炼油设备腐蚀概述 | 第21-24页 |
| 2.1.1 腐蚀原理 | 第21-22页 |
| 2.1.2 炼油装置腐蚀类型分析 | 第22-24页 |
| 2.2 炼油装置腐蚀控制防护对策 | 第24-26页 |
| 2.2.1 基本对策 | 第24-25页 |
| 2.2.2 选材对策 | 第25页 |
| 2.2.3 方法对策 | 第25页 |
| 2.2.4 工艺对策 | 第25-26页 |
| 2.3 本章小结 | 第26-27页 |
| 第3章 腐蚀数据采集技术研究 | 第27-39页 |
| 3.1 腐蚀在线监测技术 | 第27-31页 |
| 3.1.1 常用腐蚀监测技术概述 | 第27-28页 |
| 3.1.2 监测点选取原则 | 第28页 |
| 3.1.3 电感探针数据采集技术分析 | 第28-31页 |
| 3.2 采集数据预处理 | 第31-38页 |
| 3.2.1 采集数据误差分析 | 第32-33页 |
| 3.2.2 采集数据误差处理 | 第33-37页 |
| 3.2.3 数据处理结果 | 第37-38页 |
| 3.3 本章小结 | 第38-39页 |
| 第4章 炼油设备腐蚀速率预测 | 第39-61页 |
| 4.1 基于时间序列腐蚀速率预测方法研究 | 第39-47页 |
| 4.1.1 时间序列腐蚀速率预测模型建立 | 第39-42页 |
| 4.1.2 基于ARIMA模型腐蚀速率预测 | 第42-47页 |
| 4.2 基于神经网络腐蚀速率预测方法研究 | 第47-54页 |
| 4.2.1 RBF神经网络概述 | 第48-50页 |
| 4.2.2 基于梯度RBF神经网络腐蚀速率预测 | 第50-54页 |
| 4.3 腐蚀速率预测结果对比及评价 | 第54-57页 |
| 4.4 基于梯度RBF神经网络腐蚀速率连续预报 | 第57-59页 |
| 4.5 本章小结 | 第59-61页 |
| 第5章 炼油设备腐蚀剩余寿命预测 | 第61-67页 |
| 5.1 炼油设备腐蚀剩余寿命问题描述 | 第61页 |
| 5.2 MONTE CARLO方法概述 | 第61-62页 |
| 5.3 炼油设备腐蚀剩余寿命预测 | 第62-65页 |
| 5.3.1 数据准备 | 第62-63页 |
| 5.3.2 计算年壁厚及失效概率 | 第63-65页 |
| 5.4 本章小结 | 第65-67页 |
| 第6章 炼油设备腐蚀防护管理系统实现 | 第67-77页 |
| 6.1 腐蚀防护管理系统总体框架 | 第67-68页 |
| 6.1.1 系统物理结构 | 第67页 |
| 6.1.2 系统逻辑结构 | 第67-68页 |
| 6.2 腐蚀防护管理系统分析 | 第68-70页 |
| 6.2.1 用户需求分析 | 第68-69页 |
| 6.2.2 数据流程分析 | 第69-70页 |
| 6.3 腐蚀预测系统设计 | 第70-73页 |
| 6.3.1 系统功能结构 | 第70-71页 |
| 6.3.2 系统功能设计 | 第71页 |
| 6.3.3 数据库设计 | 第71-73页 |
| 6.4 腐蚀防护管理系统实现 | 第73-76页 |
| 6.4.1 系统研发平台概述 | 第73-74页 |
| 6.4.2 系统实现结果 | 第74-76页 |
| 6.5 本章小结 | 第76-77页 |
| 第7章 总结与展望 | 第77-79页 |
| 7.1 论文工作总结 | 第77页 |
| 7.2 未来研究方向展望 | 第77-79页 |
| 参考文献 | 第79-83页 |
| 致谢 | 第83页 |
