- 高等教育出版社
- 9787040657869
- 1版
- 64274149-0
- 16开
- 工学
- 化工与制药类
- 化工与制药类
- 本科
内容简介
本书是综合性化工安全技术理论基础教材，内容融入目前国内外化工智能化发展的前沿理论与技术成果，涉及化学、物理学、安全学、计算机科学、人工智能技术、物联网等学科领域。全书共分为两篇。第一篇为基础理论篇，共六章，从化工行业的背景与趋势、化工智能化技术发展现状、智能化技术伦理、自动化技术基础和控制系统开关信号等方面介绍了化工安全智能化发展现状和智能化技术基础知识，本篇是对化工安全现有基础技术的全面回顾和系统性总结；第二篇为应用实践篇，共六章，从化工安全自动报警系统、智能安全信息化系统、石化信息物理系统、化工智能互联、化工安全智能化技术应用与转型实践等方面阐述了以智能化技术为基础的各类智能化系统框架、技术支撑体系，展望了化工生产智能化数字化发展任务与路线，该篇作为全书的创新重点，是对新一代信息通信技术、人工智能技术与化工生产安全深度融合的理论创新和综合设计。
本书可作为高等学校化学工程、安全工程、消防工程、应急技术与管理及相关专业本科生和硕士研究生的相关课程教材或参考书，亦可用作化学、化工、采矿、应急管理等部门从事安全检测或监控的技术人员和管理人员的培训教材与自学用书。
目录
目录
前辅文
第一篇 基础理论篇
第一章 绪论
1.1 化工安全的背景与挑战
1.1.1 化工行业的背景与趋势
1.1.2 化工行业安全的新挑战和新机遇
1.2 化工智能化技术发展现状
1.2.1 智能化数字化转型
1.2.2 化工智能化数字化发展状况
1.2.3 化工安全智能化技术发展状况
1.3 化工智能化技术的内涵与创新
1.3.1 转型方法、策略与内涵
1.3.2 智能化带来的创新和变化
1.4 化工安全智能化技术的应用前景
第二章 智能化技术伦理与法律框架
2.1 人工智能伦理原则
2.1.1 人工智能伦理概述
2.1.2 关键伦理原则
2.1.3 案例研究与应用
2.2 管理人工智能的法律框架
2.2.1 国际法律与规定
2.2.2 国家立法状况
2.2.3 合规与执行
2.3 人工智能在社会中的应用
2.3.1 人工智能的社会影响
2.3.2 公共部门的人工智能应用
2.3.3 石化工业的人工智能应用
2.4 人工智能与隐私
2.4.1 数据隐私问题
2.4.2 隐私保护技术
2.4.3 法律挑战
第三章 智能技术标准与规范
3.1 人工智能术语与定义
3.1.1 基础术语
3.1.2 关键通用技术相关术语
3.1.3 关键领域技术相关术语
3.1.4 安全/伦理相关术语
3.1.5 缩略语
3.2 物理计算资源技术要求
3.2.1 人工智能服务器
3.2.2 人工智能加速卡
3.2.3 人工智能加速模组
3.3 人工智能平台计算资源测试规范
3.3.1 物理计算资源方法
3.3.2 测试系统配置
第四章 智能化技术基础
4.1 数据分析和处理技术
4.1.1 机器学习
4.1.2 模型构建与验证
4.1.3 验证指标
4.2 智能传感器系统
4.2.1 工业传感器与仪表
4.2.2 传感器性能指标与标定校准
4.2.3 智能传感器系统原理
4.3 智能故障诊断与预测算法
4.3.1 基本概念
4.3.2 认知算法
4.3.3 稀疏采样算法
4.3.4 计算机视觉算法
4.3.5 深度学习算法
第五章 化工安全自动化技术基础
5.1 化工过程风险
5.1.1 过程风险识别
5.1.2 过程风险分析
5.1.3 过程风险评价
5.1.4 过程风险管控
5.1.5 过程风险监测
5.2 安全保护层设计
5.2.1 典型安全保护层
5.2.2 独立保护层
5.2.3 仪表保护层
5.3 过程安全与控制设计
5.3.1 SCAI系统信号
5.3.2 应用程序功能的基本类型
5.3.3 过程安全高层次控制目标
第六章 安全控制系统开关信号
6.1 开关量信息
6.1.1 输出开关量信息
6.1.2 动作值死区
6.1.3 工作稳定性和可靠性
6.2 开关量变送器
6.2.1 行程开关
6.2.2 压力开关
6.2.3 温度开关
6.2.4 液位开关
6.2.5 流量开关
6.2.6 电量转换开关
6.2.7 火焰转换开关
6.3 火灾探测器的类型
6.4 火灾探测器的工作原理
6.4.1 感烟式火灾探测器
6.4.2 感温式火灾探测器
6.4.3 火焰探测器
6.5 火灾探测器的主要技术特征
6.6 火灾探测器的选用
6.6.1 火灾探测器对火灾过程的响应特性
6.6.2 选用火灾探测器的要素
6.6.3 各类火灾探测器的适用场所
第二篇 应用实践篇
第七章 安全自动报警系统
7.1 工业生产自动报警系统
7.1.1 工业生产报警信息的基本内容
7.1.2 工业生产自动报警系统的功能
7.1.3 工业生产自动报警装置的结构特性
7.1.4 工业生产典型报警装置介绍
7.1.5 工业生产报警信息的处理
7.2 火灾自动报警系统
7.2.1 火灾自动报警系统设置、功能与组成
7.2.2 火灾自动报警系统分类
7.2.3 火灾自动报警系统的供电与接地
7.2.4 火灾应急照明和疏散指示标志
第八章 智能安全信息化系统
8.1 基本概述
8.1.1 安全生产信息化的内涵
8.1.2 发展及存在的问题
8.1.3 系统建设意义
8.2 安全生产信息化的性质及作用
8.2.1 定义与本质
8.2.2 分类与作用
8.3 智能化系统设计分析
8.3.1 系统平台设计分析
8.3.2 业务设计分析
8.3.3 性能设计分析
8.4 智能化系统框架及应用
8.4.1 建设原则
8.4.2 系统总体框架
8.4.3 智能化系统实际建设应用
第九章 石化信息物理系统
9.1 信息物理系统
9.1.1 概述
9.1.2 CPS系统特征
9.1.3 石化价值链
9.2 石化信息物理系统
9.2.1 概述
9.2.2 PCPS内涵
9.2.3 PCPS系统特征
9.3 PCPS技术架构
9.3.1 技术架构设计
9.3.2 单元结构
9.3.3 计算架构
第十章 化工智能互联
10.1 大数据与工业互联网
10.1.1 工业互联本质
10.1.2 互联平台架构
10.2 数据管理与边缘计算
10.2.1 数据采集与传输
10.2.2 边缘计算
10.2.3 化学工业应用场景
10.3 工业智能互联
10.3.1 基本概述
10.3.2 智能互联模型
10.3.3 过程安全典型应用
第十一章 化工安全智能化技术应用
11.1 多层特征融合深度学习的设备健康评估方法
11.1.1 信息融合原理
11.1.2 数据重构微调无监督特征自学习
11.1.3 多层特征融合深度学习
11.1.4 结合深度学习与逻辑回归的健康评估
11.2 复杂工况扰动下的IG-SVM设备故障诊断技术
11.2.1 IG-SVM基本原理
11.2.2 故障分类器构建
11.2.3 实例分析
11.3 基于人工智能算法的火灾监测预警技术
11.3.1 模糊逻辑探测算法
11.3.2 人工神经网络探测算法
11.3.3 模糊神经网络融合算法
第十二章 化工安全智能化转型实践
12.1 现代炼厂的智能化转型实践
12.1.1 催化裂化装置大数据平台
12.1.2 视频智能应用系统
12.1.3 应急指挥与辅助决策系统平台
12.2 油气管道公司的智能化转型实践
12.2.1 管线完整性全过程管理
12.2.2 管线泄漏智能巡检云平台
12.2.3 应急融合通信平台
12.3 精细化工企业的智能化转型实践
12.3.1 设备预知性维修
12.3.2 泄漏检测与VOCs管控系统
12.3.3 工业机组监测系统
12.4 化工工程建设公司的智能化转型实践
12.4.1 全生命周期管理功能架构
12.4.2 工程设备健康状态全过程管理
12.4.3 应急响应建设与隐患管理
参考文献
前辅文
第一篇 基础理论篇
第一章 绪论
1.1 化工安全的背景与挑战
1.1.1 化工行业的背景与趋势
1.1.2 化工行业安全的新挑战和新机遇
1.2 化工智能化技术发展现状
1.2.1 智能化数字化转型
1.2.2 化工智能化数字化发展状况
1.2.3 化工安全智能化技术发展状况
1.3 化工智能化技术的内涵与创新
1.3.1 转型方法、策略与内涵
1.3.2 智能化带来的创新和变化
1.4 化工安全智能化技术的应用前景
第二章 智能化技术伦理与法律框架
2.1 人工智能伦理原则
2.1.1 人工智能伦理概述
2.1.2 关键伦理原则
2.1.3 案例研究与应用
2.2 管理人工智能的法律框架
2.2.1 国际法律与规定
2.2.2 国家立法状况
2.2.3 合规与执行
2.3 人工智能在社会中的应用
2.3.1 人工智能的社会影响
2.3.2 公共部门的人工智能应用
2.3.3 石化工业的人工智能应用
2.4 人工智能与隐私
2.4.1 数据隐私问题
2.4.2 隐私保护技术
2.4.3 法律挑战
第三章 智能技术标准与规范
3.1 人工智能术语与定义
3.1.1 基础术语
3.1.2 关键通用技术相关术语
3.1.3 关键领域技术相关术语
3.1.4 安全/伦理相关术语
3.1.5 缩略语
3.2 物理计算资源技术要求
3.2.1 人工智能服务器
3.2.2 人工智能加速卡
3.2.3 人工智能加速模组
3.3 人工智能平台计算资源测试规范
3.3.1 物理计算资源方法
3.3.2 测试系统配置
第四章 智能化技术基础
4.1 数据分析和处理技术
4.1.1 机器学习
4.1.2 模型构建与验证
4.1.3 验证指标
4.2 智能传感器系统
4.2.1 工业传感器与仪表
4.2.2 传感器性能指标与标定校准
4.2.3 智能传感器系统原理
4.3 智能故障诊断与预测算法
4.3.1 基本概念
4.3.2 认知算法
4.3.3 稀疏采样算法
4.3.4 计算机视觉算法
4.3.5 深度学习算法
第五章 化工安全自动化技术基础
5.1 化工过程风险
5.1.1 过程风险识别
5.1.2 过程风险分析
5.1.3 过程风险评价
5.1.4 过程风险管控
5.1.5 过程风险监测
5.2 安全保护层设计
5.2.1 典型安全保护层
5.2.2 独立保护层
5.2.3 仪表保护层
5.3 过程安全与控制设计
5.3.1 SCAI系统信号
5.3.2 应用程序功能的基本类型
5.3.3 过程安全高层次控制目标
第六章 安全控制系统开关信号
6.1 开关量信息
6.1.1 输出开关量信息
6.1.2 动作值死区
6.1.3 工作稳定性和可靠性
6.2 开关量变送器
6.2.1 行程开关
6.2.2 压力开关
6.2.3 温度开关
6.2.4 液位开关
6.2.5 流量开关
6.2.6 电量转换开关
6.2.7 火焰转换开关
6.3 火灾探测器的类型
6.4 火灾探测器的工作原理
6.4.1 感烟式火灾探测器
6.4.2 感温式火灾探测器
6.4.3 火焰探测器
6.5 火灾探测器的主要技术特征
6.6 火灾探测器的选用
6.6.1 火灾探测器对火灾过程的响应特性
6.6.2 选用火灾探测器的要素
6.6.3 各类火灾探测器的适用场所
第二篇 应用实践篇
第七章 安全自动报警系统
7.1 工业生产自动报警系统
7.1.1 工业生产报警信息的基本内容
7.1.2 工业生产自动报警系统的功能
7.1.3 工业生产自动报警装置的结构特性
7.1.4 工业生产典型报警装置介绍
7.1.5 工业生产报警信息的处理
7.2 火灾自动报警系统
7.2.1 火灾自动报警系统设置、功能与组成
7.2.2 火灾自动报警系统分类
7.2.3 火灾自动报警系统的供电与接地
7.2.4 火灾应急照明和疏散指示标志
第八章 智能安全信息化系统
8.1 基本概述
8.1.1 安全生产信息化的内涵
8.1.2 发展及存在的问题
8.1.3 系统建设意义
8.2 安全生产信息化的性质及作用
8.2.1 定义与本质
8.2.2 分类与作用
8.3 智能化系统设计分析
8.3.1 系统平台设计分析
8.3.2 业务设计分析
8.3.3 性能设计分析
8.4 智能化系统框架及应用
8.4.1 建设原则
8.4.2 系统总体框架
8.4.3 智能化系统实际建设应用
第九章 石化信息物理系统
9.1 信息物理系统
9.1.1 概述
9.1.2 CPS系统特征
9.1.3 石化价值链
9.2 石化信息物理系统
9.2.1 概述
9.2.2 PCPS内涵
9.2.3 PCPS系统特征
9.3 PCPS技术架构
9.3.1 技术架构设计
9.3.2 单元结构
9.3.3 计算架构
第十章 化工智能互联
10.1 大数据与工业互联网
10.1.1 工业互联本质
10.1.2 互联平台架构
10.2 数据管理与边缘计算
10.2.1 数据采集与传输
10.2.2 边缘计算
10.2.3 化学工业应用场景
10.3 工业智能互联
10.3.1 基本概述
10.3.2 智能互联模型
10.3.3 过程安全典型应用
第十一章 化工安全智能化技术应用
11.1 多层特征融合深度学习的设备健康评估方法
11.1.1 信息融合原理
11.1.2 数据重构微调无监督特征自学习
11.1.3 多层特征融合深度学习
11.1.4 结合深度学习与逻辑回归的健康评估
11.2 复杂工况扰动下的IG-SVM设备故障诊断技术
11.2.1 IG-SVM基本原理
11.2.2 故障分类器构建
11.2.3 实例分析
11.3 基于人工智能算法的火灾监测预警技术
11.3.1 模糊逻辑探测算法
11.3.2 人工神经网络探测算法
11.3.3 模糊神经网络融合算法
第十二章 化工安全智能化转型实践
12.1 现代炼厂的智能化转型实践
12.1.1 催化裂化装置大数据平台
12.1.2 视频智能应用系统
12.1.3 应急指挥与辅助决策系统平台
12.2 油气管道公司的智能化转型实践
12.2.1 管线完整性全过程管理
12.2.2 管线泄漏智能巡检云平台
12.2.3 应急融合通信平台
12.3 精细化工企业的智能化转型实践
12.3.1 设备预知性维修
12.3.2 泄漏检测与VOCs管控系统
12.3.3 工业机组监测系统
12.4 化工工程建设公司的智能化转型实践
12.4.1 全生命周期管理功能架构
12.4.2 工程设备健康状态全过程管理
12.4.3 应急响应建设与隐患管理
参考文献
前辅文
第一篇 基础理论篇
第一章 绪论
1.1 化工安全的背景与挑战
1.1.1 化工行业的背景与趋势
1.1.2 化工行业安全的新挑战和新机遇
1.2 化工智能化技术发展现状
1.2.1 智能化数字化转型
1.2.2 化工智能化数字化发展状况
1.2.3 化工安全智能化技术发展状况
1.3 化工智能化技术的内涵与创新
1.3.1 转型方法、策略与内涵
1.3.2 智能化带来的创新和变化
1.4 化工安全智能化技术的应用前景
第二章 智能化技术伦理与法律框架
2.1 人工智能伦理原则
2.1.1 人工智能伦理概述
2.1.2 关键伦理原则
2.1.3 案例研究与应用
2.2 管理人工智能的法律框架
2.2.1 国际法律与规定
2.2.2 国家立法状况
2.2.3 合规与执行
2.3 人工智能在社会中的应用
2.3.1 人工智能的社会影响
2.3.2 公共部门的人工智能应用
2.3.3 石化工业的人工智能应用
2.4 人工智能与隐私
2.4.1 数据隐私问题
2.4.2 隐私保护技术
2.4.3 法律挑战
第三章 智能技术标准与规范
3.1 人工智能术语与定义
3.1.1 基础术语
3.1.2 关键通用技术相关术语
3.1.3 关键领域技术相关术语
3.1.4 安全/伦理相关术语
3.1.5 缩略语
3.2 物理计算资源技术要求
3.2.1 人工智能服务器
3.2.2 人工智能加速卡
3.2.3 人工智能加速模组
3.3 人工智能平台计算资源测试规范
3.3.1 物理计算资源方法
3.3.2 测试系统配置
第四章 智能化技术基础
4.1 数据分析和处理技术
4.1.1 机器学习
4.1.2 模型构建与验证
4.1.3 验证指标
4.2 智能传感器系统
4.2.1 工业传感器与仪表
4.2.2 传感器性能指标与标定校准
4.2.3 智能传感器系统原理
4.3 智能故障诊断与预测算法
4.3.1 基本概念
4.3.2 认知算法
4.3.3 稀疏采样算法
4.3.4 计算机视觉算法
4.3.5 深度学习算法
第五章 化工安全自动化技术基础
5.1 化工过程风险
5.1.1 过程风险识别
5.1.2 过程风险分析
5.1.3 过程风险评价
5.1.4 过程风险管控
5.1.5 过程风险监测
5.2 安全保护层设计
5.2.1 典型安全保护层
5.2.2 独立保护层
5.2.3 仪表保护层
5.3 过程安全与控制设计
5.3.1 SCAI系统信号
5.3.2 应用程序功能的基本类型
5.3.3 过程安全高层次控制目标
第六章 安全控制系统开关信号
6.1 开关量信息
6.1.1 输出开关量信息
6.1.2 动作值死区
6.1.3 工作稳定性和可靠性
6.2 开关量变送器
6.2.1 行程开关
6.2.2 压力开关
6.2.3 温度开关
6.2.4 液位开关
6.2.5 流量开关
6.2.6 电量转换开关
6.2.7 火焰转换开关
6.3 火灾探测器的类型
6.4 火灾探测器的工作原理
6.4.1 感烟式火灾探测器
6.4.2 感温式火灾探测器
6.4.3 火焰探测器
6.5 火灾探测器的主要技术特征
6.6 火灾探测器的选用
6.6.1 火灾探测器对火灾过程的响应特性
6.6.2 选用火灾探测器的要素
6.6.3 各类火灾探测器的适用场所
第二篇 应用实践篇
第七章 安全自动报警系统
7.1 工业生产自动报警系统
7.1.1 工业生产报警信息的基本内容
7.1.2 工业生产自动报警系统的功能
7.1.3 工业生产自动报警装置的结构特性
7.1.4 工业生产典型报警装置介绍
7.1.5 工业生产报警信息的处理
7.2 火灾自动报警系统
7.2.1 火灾自动报警系统设置、功能与组成
7.2.2 火灾自动报警系统分类
7.2.3 火灾自动报警系统的供电与接地
7.2.4 火灾应急照明和疏散指示标志
第八章 智能安全信息化系统
8.1 基本概述
8.1.1 安全生产信息化的内涵
8.1.2 发展及存在的问题
8.1.3 系统建设意义
8.2 安全生产信息化的性质及作用
8.2.1 定义与本质
8.2.2 分类与作用
8.3 智能化系统设计分析
8.3.1 系统平台设计分析
8.3.2 业务设计分析
8.3.3 性能设计分析
8.4 智能化系统框架及应用
8.4.1 建设原则
8.4.2 系统总体框架
8.4.3 智能化系统实际建设应用
第九章 石化信息物理系统
9.1 信息物理系统
9.1.1 概述
9.1.2 CPS系统特征
9.1.3 石化价值链
9.2 石化信息物理系统
9.2.1 概述
9.2.2 PCPS内涵
9.2.3 PCPS系统特征
9.3 PCPS技术架构
9.3.1 技术架构设计
9.3.2 单元结构
9.3.3 计算架构
第十章 化工智能互联
10.1 大数据与工业互联网
10.1.1 工业互联本质
10.1.2 互联平台架构
10.2 数据管理与边缘计算
10.2.1 数据采集与传输
10.2.2 边缘计算
10.2.3 化学工业应用场景
10.3 工业智能互联
10.3.1 基本概述
10.3.2 智能互联模型
10.3.3 过程安全典型应用
第十一章 化工安全智能化技术应用
11.1 多层特征融合深度学习的设备健康评估方法
11.1.1 信息融合原理
11.1.2 数据重构微调无监督特征自学习
11.1.3 多层特征融合深度学习
11.1.4 结合深度学习与逻辑回归的健康评估
11.2 复杂工况扰动下的IG-SVM设备故障诊断技术
11.2.1 IG-SVM基本原理
11.2.2 故障分类器构建
11.2.3 实例分析
11.3 基于人工智能算法的火灾监测预警技术
11.3.1 模糊逻辑探测算法
11.3.2 人工神经网络探测算法
11.3.3 模糊神经网络融合算法
第十二章 化工安全智能化转型实践
12.1 现代炼厂的智能化转型实践
12.1.1 催化裂化装置大数据平台
12.1.2 视频智能应用系统
12.1.3 应急指挥与辅助决策系统平台
12.2 油气管道公司的智能化转型实践
12.2.1 管线完整性全过程管理
12.2.2 管线泄漏智能巡检云平台
12.2.3 应急融合通信平台
12.3 精细化工企业的智能化转型实践
12.3.1 设备预知性维修
12.3.2 泄漏检测与VOCs管控系统
12.3.3 工业机组监测系统
12.4 化工工程建设公司的智能化转型实践
12.4.1 全生命周期管理功能架构
12.4.2 工程设备健康状态全过程管理
12.4.3 应急响应建设与隐患管理
参考文献
前辅文
第一篇 基础理论篇
第一章 绪论
1.1 化工安全的背景与挑战
1.1.1 化工行业的背景与趋势
1.1.2 化工行业安全的新挑战和新机遇
1.2 化工智能化技术发展现状
1.2.1 智能化数字化转型
1.2.2 化工智能化数字化发展状况
1.2.3 化工安全智能化技术发展状况
1.3 化工智能化技术的内涵与创新
1.3.1 转型方法、策略与内涵
1.3.2 智能化带来的创新和变化
1.4 化工安全智能化技术的应用前景
第二章 智能化技术伦理与法律框架
2.1 人工智能伦理原则
2.1.1 人工智能伦理概述
2.1.2 关键伦理原则
2.1.3 案例研究与应用
2.2 管理人工智能的法律框架
2.2.1 国际法律与规定
2.2.2 国家立法状况
2.2.3 合规与执行
2.3 人工智能在社会中的应用
2.3.1 人工智能的社会影响
2.3.2 公共部门的人工智能应用
2.3.3 石化工业的人工智能应用
2.4 人工智能与隐私
2.4.1 数据隐私问题
2.4.2 隐私保护技术
2.4.3 法律挑战
第三章 智能技术标准与规范
3.1 人工智能术语与定义
3.1.1 基础术语
3.1.2 关键通用技术相关术语
3.1.3 关键领域技术相关术语
3.1.4 安全/伦理相关术语
3.1.5 缩略语
3.2 物理计算资源技术要求
3.2.1 人工智能服务器
3.2.2 人工智能加速卡
3.2.3 人工智能加速模组
3.3 人工智能平台计算资源测试规范
3.3.1 物理计算资源方法
3.3.2 测试系统配置
第四章 智能化技术基础
4.1 数据分析和处理技术
4.1.1 机器学习
4.1.2 模型构建与验证
4.1.3 验证指标
4.2 智能传感器系统
4.2.1 工业传感器与仪表
4.2.2 传感器性能指标与标定校准
4.2.3 智能传感器系统原理
4.3 智能故障诊断与预测算法
4.3.1 基本概念
4.3.2 认知算法
4.3.3 稀疏采样算法
4.3.4 计算机视觉算法
4.3.5 深度学习算法
第五章 化工安全自动化技术基础
5.1 化工过程风险
5.1.1 过程风险识别
5.1.2 过程风险分析
5.1.3 过程风险评价
5.1.4 过程风险管控
5.1.5 过程风险监测
5.2 安全保护层设计
5.2.1 典型安全保护层
5.2.2 独立保护层
5.2.3 仪表保护层
5.3 过程安全与控制设计
5.3.1 SCAI系统信号
5.3.2 应用程序功能的基本类型
5.3.3 过程安全高层次控制目标
第六章 安全控制系统开关信号
6.1 开关量信息
6.1.1 输出开关量信息
6.1.2 动作值死区
6.1.3 工作稳定性和可靠性
6.2 开关量变送器
6.2.1 行程开关
6.2.2 压力开关
6.2.3 温度开关
6.2.4 液位开关
6.2.5 流量开关
6.2.6 电量转换开关
6.2.7 火焰转换开关
6.3 火灾探测器的类型
6.4 火灾探测器的工作原理
6.4.1 感烟式火灾探测器
6.4.2 感温式火灾探测器
6.4.3 火焰探测器
6.5 火灾探测器的主要技术特征
6.6 火灾探测器的选用
6.6.1 火灾探测器对火灾过程的响应特性
6.6.2 选用火灾探测器的要素
6.6.3 各类火灾探测器的适用场所
第二篇 应用实践篇
第七章 安全自动报警系统
7.1 工业生产自动报警系统
7.1.1 工业生产报警信息的基本内容
7.1.2 工业生产自动报警系统的功能
7.1.3 工业生产自动报警装置的结构特性
7.1.4 工业生产典型报警装置介绍
7.1.5 工业生产报警信息的处理
7.2 火灾自动报警系统
7.2.1 火灾自动报警系统设置、功能与组成
7.2.2 火灾自动报警系统分类
7.2.3 火灾自动报警系统的供电与接地
7.2.4 火灾应急照明和疏散指示标志
第八章 智能安全信息化系统
8.1 基本概述
8.1.1 安全生产信息化的内涵
8.1.2 发展及存在的问题
8.1.3 系统建设意义
8.2 安全生产信息化的性质及作用
8.2.1 定义与本质
8.2.2 分类与作用
8.3 智能化系统设计分析
8.3.1 系统平台设计分析
8.3.2 业务设计分析
8.3.3 性能设计分析
8.4 智能化系统框架及应用
8.4.1 建设原则
8.4.2 系统总体框架
8.4.3 智能化系统实际建设应用
第九章 石化信息物理系统
9.1 信息物理系统
9.1.1 概述
9.1.2 CPS系统特征
9.1.3 石化价值链
9.2 石化信息物理系统
9.2.1 概述
9.2.2 PCPS内涵
9.2.3 PCPS系统特征
9.3 PCPS技术架构
9.3.1 技术架构设计
9.3.2 单元结构
9.3.3 计算架构
第十章 化工智能互联
10.1 大数据与工业互联网
10.1.1 工业互联本质
10.1.2 互联平台架构
10.2 数据管理与边缘计算
10.2.1 数据采集与传输
10.2.2 边缘计算
10.2.3 化学工业应用场景
10.3 工业智能互联
10.3.1 基本概述
10.3.2 智能互联模型
10.3.3 过程安全典型应用
第十一章 化工安全智能化技术应用
11.1 多层特征融合深度学习的设备健康评估方法
11.1.1 信息融合原理
11.1.2 数据重构微调无监督特征自学习
11.1.3 多层特征融合深度学习
11.1.4 结合深度学习与逻辑回归的健康评估
11.2 复杂工况扰动下的IG-SVM设备故障诊断技术
11.2.1 IG-SVM基本原理
11.2.2 故障分类器构建
11.2.3 实例分析
11.3 基于人工智能算法的火灾监测预警技术
11.3.1 模糊逻辑探测算法
11.3.2 人工神经网络探测算法
11.3.3 模糊神经网络融合算法
第十二章 化工安全智能化转型实践
12.1 现代炼厂的智能化转型实践
12.1.1 催化裂化装置大数据平台
12.1.2 视频智能应用系统
12.1.3 应急指挥与辅助决策系统平台
12.2 油气管道公司的智能化转型实践
12.2.1 管线完整性全过程管理
12.2.2 管线泄漏智能巡检云平台
12.2.3 应急融合通信平台
12.3 精细化工企业的智能化转型实践
12.3.1 设备预知性维修
12.3.2 泄漏检测与VOCs管控系统
12.3.3 工业机组监测系统
12.4 化工工程建设公司的智能化转型实践
12.4.1 全生命周期管理功能架构
12.4.2 工程设备健康状态全过程管理
12.4.3 应急响应建设与隐患管理
参考文献
