1、“.....炼化企业工业大数据应用的难点是打通企业数据采集集成管理分析和应用的产业链条，采用数据驱动业务的数据思维方式来进行生产过程管理和创新业务活动。该研究基于机泵机组状态监测实时数据库建立故障特征信息数据库，采用大数据分析技术深度挖掘关键设备的数据潜在价值，创建故障诊断机理模型，集设备状态监测设备状态预测预警维修决策支持和维修活动于体，是种领先的维修方式。把心技术自主把控，把创新主动权发展权牢牢掌握在自己手中打造设备设施完整性管理信息化产业链中重要的环。参考文献赵崇志大数据是未来油田最核心竞争力国企管理，孙国萍基于数据挖掘技术的电信客户维系系统设计与实现厦门大学，倪昀炜大数据时代动环集中运维管理浅析信息技术罗敏明流程企业智能制造实践与探讨石油化工建设，刁俊武，李文星，阮航大数据在设备预测性维修中的应用研究当代化工研究，......”。

2、“.....在线数据采集系统建议数据采集的采样频率，刷新时间秒。来源，与或建立实时通讯，将机组工况参数和装置工艺流程的参数与机组的振动参数同步融合，建立数据存储及数据管理机制。数据挖掘，建立模型通过对多参数融合体数据挖掘，寻找有价值的类似于工况发生变换的关联因素。找出工艺流程参数的变化对大机组安全运行工况的影响，建立机组安全运行范围和高效运行范围。采用开环方案测试轴承故障特征频率的数据库。建立泵组运行状态的历史数据库。定期或实时采集泵组的振动参数，包括振动的加速度速度的有效值及位移的峰值加速度速度及位移的波形数据。建立有定体量的泵组运行的工况数据工艺流程数据，如温度压力等。建立关键泵预警的数学模型本研究以关键机泵为研究对象之，根据生产现场的机泵运行情况......”。

3、“.....机组预测性维修模型研建模路线大数据分析架构大数据挖掘平台的核心是数据访问和计算过程。随着数据量的不断增长，计算信息平台在计算时必须考虑分布式大规模数据存储，数据分析和处理任务通过并行程序在大量计算节点上进行划分和执行。在结构的外层，第步是分析成本结构数据，即利用数据融合技术对异构的不确定的不完整的多源的大数据进行预处理其次，对复杂的动态的数据进行预处理和挖掘，通过局部学习和模型融合，可以获得具有普遍性的设备故障全局大数据分析技术应用该研究针对炼化企业生产设备的现状，建立设备预测性维修信息系统原型运用大数据挖掘技术，对大型机组机泵进行设备数据集成，建立数据仓库，同时通过设备预测性维修模型进行设备状态评估设备状态预测与报警。该研究主要包括以下内容设备预测性维修数据库设备运行数据和设备维护数据是设备预防性维修数据库的基础......”。

4、“.....有效指导动设备的运行管理与监控优化维修维护等，提高设备安稳长满优运行的效能。浅谈设备预测性维修中大数据分析技术的应用工业设备论文。设备预防性维修信息化系统的技术价值主要体现在以下方面系统的化。通过设备预防性维修系统跨平台的在基于的设备管理系统的支持下，企业可以通过网络对资产进行管理，查询所需数据报表等信息，或远程诊断设备故障。科学的维修决策。预防性维护系统平台将预防性维护与预维修数据库设备运行数据和设备维护数据是设备预防性维修数据库的基础。设备运行数据主要包括设备运行记录设备维护数据和设备检测数据定点测厚数据审批管理仪表调教管理腐蚀检测数据等。设备维护资料主要包括设备特性设备图纸设备检修资料设备启停资料工艺流程数据等，分布于等各个信息系统中。按照数据分类制定数据标准......”。

5、“.....设备预防性维修信息化系统的技术价值主要体现在以下方面系统的整个生命周期内的费用，有助于优化能源利用，提升生产本质安全。大数据是支撑智能制造最为核心最为重要的项技术，早日实现关键核心技术自主把控，把创新主动权发展权牢牢掌握在自己手中打造设备设施完整性管理信息化产业链中重要的环。参考文献赵崇志大数据是未来油田最核心竞争力国企管理，孙国萍基于数据挖掘技术的电信客户维系系统设计与实现厦门大学，倪昀炜大数据时代动环集中运维管理浅析信息技术罗敏明流程企业智分子量工作转速存在复杂的关系。确定在线数据获取的数据的来源首先确定，在线数据的获取来源由以下几个部分来源，大机组的在线式振动信号的数据采集系统。在线数据采集系统建议数据采集的采样频率，刷新时间秒。来源，与或建立实时通讯，将机组工况参数和装置工艺流程的参数与机组的振动参数同步融合，建立数据存储及数据管理机制......”。

6、“.....建立模型通过对多参数融合体数据挖掘，寻找有价值的类似于工况发生浅谈设备预测性维修中大数据分析技术的应用工业设备论文性维护相结合，预防性维护是根据预先确定的维护计划定期检查和维护设备预测性维护是监测设备的状态，例如，设备点检可以获取些设备状态数据，分析设备或备件的劣化情况，在预定条件下自动报警或生成维修任务，发出维修工单，对设备进行维修。最大程度的应用集成化。设备预防性维修朝着应用集成的发展将使其与系统系统各子系统如巡检系统维修系统生产系统等和现场监控系统如状态监控系统等实现最大的应用集出维修工单，对设备进行维修。最大程度的应用集成化。设备预防性维修朝着应用集成的发展将使其与系统系统各子系统如巡检系统维修系统生产系统等和现场监控系统如状态监控系统等实现最大的应用集成......”。

7、“.....建立关键动设备预知性维修的模型。对动设备的运行状态的有效评价和状态趋健康状态评估维修决策和实施个阶段。机泵预测性维修模型研究选择机泵的在线监测或离线监测系统采集的振动监测数据，建立对应泵的轴承故障特征频率的数据库。建立泵组运行状态的历史数据库。定期或实时采集泵组的振动参数，包括振动的加速度速度的有效值及位移的峰值加速度速度及位移的波形数据。建立有定体量的泵组运行的工况数据工艺流程数据，如温度压力等。建立关键泵预警的数学模型本研究以关键机泵为研究对象之，根据生产现化。通过设备预防性维修系统跨平台的在基于的设备管理系统的支持下，企业可以通过网络对资产进行管理，查询所需数据报表等信息，或远程诊断设备故障。科学的维修决策。预防性维护系统平台将预防性维护与预测性维护相结合，预防性维护是根据预先确定的维护计划定期检查和维护设备预测性维护是监测设备的状态......”。

8、“.....设备点检可以获取些设备状态数据，分析设备或备件的劣化情况，在预定条件下自动报警或生成维修任务，制造实践与探讨石油化工建设，刁俊武，李文星，阮航大数据在设备预测性维修中的应用研究当代化工研究，。浅谈设备预测性维修中大数据分析技术的应用工业设备论文。大数据分析技术应用该研究针对炼化企业生产设备的现状，建立设备预测性维修信息系统原型运用大数据挖掘技术，对大型机组机泵进行设备数据集成，建立数据仓库，同时通过设备预测性维修模型进行设备状态评估设备状态预测与报警。该研究主要包括以下内容设备预测变换的关联因素。找出工艺流程参数的变化对大机组安全运行工况的影响，建立机组安全运行范围和高效运行范围。采用开环方案测试模型对于各类工况参数变化的多参数融合体，建立数学模型的测试，当测试模型具备工业运行条件时，再进行闭环测试......”。

9、“.....通过基于大数据技术的设备预测性维护管理平台的运行，可以大大提升故障预测能力，降低设的机泵运行情况，机泵的数据模型方案拟定两种振动烈度趋势预警模型和轴承个频率特征的发展趋势预警模型。机组预测性维修模型研究机组预测维修以预防喘振为研究方向，通过采集分析压缩机入口温度，结合检测的分子量数据，预测设备运行状态趋势，通过调整前端工艺条件，防止设备喘振等异常状况。当入口流量减小到值时，出现喘振。这个最小流量值与很多因素有关。喘振主要与出口压力入口压力入口流量入口温浅谈设备预测性维修中大数据分析技术的应用工业设备论文的大数据进行预处理其次，对复杂的动态的数据进行预处理和挖掘，通过局部学习和模型融合，可以获得具有普遍性的设备故障全局知识，最后根据反馈信息调整模型及其参数。分析体系结构中的大数据技术在数据与信息平台的连接中起着重要的作用......”。