原油储罐运行智能化的AI赋能路径探析：挑战与机遇

赵 华征
身份证号：211011198505105517

摘要


原油储罐的安全、高效与环保运行在石油石化产业链中占据核心地位。传统管理模式依赖人工经验与固定规则，在实时状态感知、风险预警精度及运营效率等方面面临瓶颈。以人工智能（AI）为代表的新一代信息技术为储罐运行智能化注入了新动力。本文系统性探讨了机器学习、计算机视觉及物联网融合技术在储罐状态监测、腐蚀预测、泄漏检测、库存优化等关键环节的应用模式与价值。同时，深入分析了当前面临的数据质量、模型泛化能力、系统集成复杂性与成本安全风险等主要挑战，并从数据治理、模型工程化、人机协同及标准体系建设四个维度提出实践建议与未来展望。研究表明，AI在提升储罐运行安全韧性、挖掘降本增效潜力、推动绿色低碳发展上具有广阔空间，其深化应用需要技术与管理的协同创新。

关键词


原油储罐；人工智能；预测性维护；安全监控；运行优化；机器学习

全文:

PDF


参考


[1]张平,陈国明.大型原油储罐结构安全监测与评估技术研究进展[J].石油学报(石油加工),2020,36(5):1091-1100.

[2]LeeJ,DavariH,SinghJ,etal.IndustrialArtificialIntelligenceforindustry4.0-basedmanufacturingsystems[J].ManufacturingLetters,2018,18:20-23.

[3]胡军,徐长航,等.基于振动与声发射融合的大型原油储罐底板腐蚀状态诊断研究[J].振动与冲击,2022,41(18):156-163.

[4] WangP,BaiX.Industrialequipmentleakagedetectionbasedonpixel-levelsegmentationandanomalyquantification[J].EngineeringApplicationsofArtificialIntelligence,2023,117:105642.

[5] YangJ,LiuJ,XieJ,etal.Data-drivenpredictivemaintenanceschedulingforrefineryassetsunderuncertainty[J].Computers&ChemicalEngineering,2021,155:107536.


Refbacks

  • 当前没有refback。