郭雅娟，张春燕

（山西铁道职业技术学院，山西太原 030013）

作为现代企业发展过程必不可少的一项工作环节，化工检测工作不仅会对企业发展造成重要影响，更会影响到社会整体环境的变化。在社会发展水平不断提高的同时，人们对于石油的需求量也在逐步增大。石油生产过程具有一定的危险性，还有可能对环境造成污染，应用石油化工检测技术可以分析石油生产过程各部分检查数据是否符合生产标准。社会经济水平的不断提高促进石油化工检测技术不断更新，数据分析技术在石油化工检测中的应用，可以有效改善和优化石油化工检测工作。

1 石油化工检测的含义及重要性

石油化工检测是在石油化工生产过程中运用相关技术对所有生产环节进行检测，确保整体检测数据在生产检测标准范围内。以石油化工检测数据作为判断依据，可以了解石油化工生产过程是否存在有毒物质超标以及泄露的问题，最大限度保障石油化工生产过程的安全性，降低石油化工生产过程对环境的污染。在石油产业不断发展和进步的背景下，石油化工生产工艺以及技术都在不断提高[1]。目前，大部分石油化工生产都已经逐步实现现代化和自动化。石油化工检测作为石油化工生产过程的重要组成部分，其检测技术和方法也在逐步更新，运用新型化工检测技术可以有效提升石油化工检测的便捷性。人们对于石油以及各种化工用品的需求量都在逐渐增大，如果不注重化工产业生产过程的一系列污染和安全隐患，将会给环境和生命安全带来巨大的影响。石油化工生产过程难以避免会存在有害物质泄露等问题，这些有害物质泄露后会给人体健康以及环境带来极大的负面影响[2]。石油化工检测技术的出现可以及时对石油生产所有环节进行检测，防止石油生产过程中各种有毒物质的泄露。石油化工检测是石油安全生产的有效保障，石油化工生产安全监测与化工检测目前已基本融为一体，两者都是对石油化工生产过程的危险因素进行严格把控，进而提高石油化工生产的安全性以及环保性，促进石油化工生产的健康可持续发展。

2 数据分析技术概述

数据分析技术是利用相关的数学统计方法，将数据汇总之后形成一个整体的数据集，然后对数据集中的数据进行分析，运用多种算法挖掘数据信息，从分析所得的数据信息中得出结论[3]。目前。在大数据时代的影响下，数据分析技术也逐渐开始融入互联网技术。进行数据分析的首要前提是建立数据集，数据集中的数据不仅数量众多，通常还包含了多种方面的数据，种类十分丰富。仅仅依靠单方面的数据建立数据集，很难从中提取出有用的关键信息。例如，在对一个项目进行数据分析时，在建立数据集时不仅要考虑项目中的产品数量，还要考虑产品质量数据以及产品销售数据等，只有对项目中的各方面数据进行收集才能综合判断整个项目的实施情况。在建立相关数据集后，最重要的环节就是进行数据整理，因为数据集中包含的数据数量和种类都较多，这些数据并不能够完全用于数据分析，因此要采取分类整理或者分层整理的方法，及时过滤掉数据集中无效的数据，这对于后期的数据分析以及整体数据分析结果的准确性都具有十分重要的影响。对数据集中满足条件的数据进行分析时，除了可以使用列表的方法进行分析外，还可以使用作图的方法进行分析。列表法需要使用原始数据并进行相关计算，而作图法在表现数据关系时较为直观。目前，在进行数据分析时，比较常用的软件有SPSS、Excel以及Minitab等，这些软件都具有十分便捷的数据分析功能。数据分析并不是简单地进行数据信息挖掘，其更大的价值是利用所挖掘出的数据信息对生产过程的产品质量进行监督，并通过对不同生产环节的数据进行分析，实现对整个生产过程的动态监测。将数据分析技术融入石油化工检测中可以有效提升原有的检测效率，以便更快地从数据中得出生产过程薄弱的部分，并及时进行整改。

3 数据分析技术在石油化工检测中的应用

3.1 安全检查

石油化工检测过程需要对石油化工生产各方面的安全数据进行收集，并建立石油化工生产安全检查表[3]。石油化工生产安全检查表中的数据波动一般会因不同的石油化工生产环节而存在差异，但是不同生产环节的石油化工生产安全检查表中的数据波动都应在合理范围。应用数据分析技术对石油化工生产安全检查表中的数据进行分析，一般是采用数据随机抽样的方法建立数据集，然后依靠SPSS软件对数据进行分析。利用SPSS软件可以对石油化工生产安全检查数据的平均偏差值进行计算，根据平均偏差值的浮动范围是否在安全系数之内判断生产过程是否存在安全问题。

3.2 故障检查

石油化工生产过程可能会因为多种故障的存在影响到石油生产效率，尽管石油化工生产工艺在逐渐提高，但是在实际生产过程还是会因为石油化工生产工艺问题引发生产故障。对石油化工检测故障检查进行数据分析主要是对石油化工生产过程的工艺问题数据进行方差分析，根据分析结果针对生产工艺的问题部分进行调整[4]。在对石油化工检测中的故障检查样本数据进行方差分析时，必须确保样本数据的统计学意义。

3.3 事件发生频率计算

石油化工生产是一项具备一定危险性的工作，不管是生产设备还是生产原材料以及石油产品都可能会威胁到生产工人的安全以及健康，石油化工生产过程一旦发生安全事故，会给整个石油化工生产环节带来极大的负面影响。为了降低石油生产过程安全事故的发生频率，必须运用数据分析技术计算生产过程中某一事件的发生频率。对石油化工生产过程的事件发生频率进行计算，在建立相关数据的数据集后，设置一系列参数，统计计算数据集中数据的动态变化，根据数据动态变化结果判断石油生产过程各种事件的发生概率[5]。对于计算结果中事件发生概率值较高的事件，应及时进行相关的整改以及调整，有效降低该事件的发生概率，这一过程的数据分析可以起到很好的预测以及预防作用。但是在对成品石油进行检测时，这种频率检测的方式具有局限性，无法保证结果的准确性。

3.4 危险因素分析

石油化工检测数据分析中一个必不可少的环节就是石油化工生产危险因素分析。在对石油化工生产过程进行危险因素数据分析时，主要是对整个石油生产的数据进行收集并建立数据集，利用数据回归线对数据进行计算，根据计算所得的函数进行拟合性对比之后，分析石油化工生产过程的危险因素，然后根据分析结果调整石油化工生产流程中的薄弱部分，有效降低各种石油生产安全事故的发生频率，并有效控制石油产品的安全系数[6]。

4 数据分析技术在石油化工检测中的优化方法

数据分析在石油化工检测中的应用可以对生产过程以及石油产品进行质量调控。为了充分发挥石油化工检测中数据分析技术的价值，可以通过一系列强化工作改善应用现状。石油化工生产过程会涉及大量的产品数据，在进行石油化工检测时不可能对所有数据进行检测，因此一般采用随机抽查的方法，从中随机抽取数据进行分析达到检测目的。为了提高随机抽查所得的石油化工生产数据的准确性和整体代表性，必须注重石油生产过程各个环节的石油产品数据检测工作。（1）石油化工生产原材料的购买环节，必须确保所有的原材料采购行为都符合采购制度和采购标准，在提高石油化工生产原材料的基础上提高石油最终产品的质量。（2）对石油化工生产的各个生产环节所使用的生产设备进行数据监督，定期随机抽样，对设备数据进行分析，降低生产设备故障引发的石油产品质量问题以及石油生产安全事故问题发生的频率。（3）在石油生产的最后环节，严格检测石油产品的相关数据，确保石油产品质量满足生产要求。

石油化工生产过程数据检测以及数据分析人员的个人素质以及技术都会直接影响到最终检测数据和分析结果的准确性，因此必须注重检测人员以及数据分析人员自身专业水平的提高，以严谨的工作态度对待石油化工检测以及数据分析工作的每个环节，避免人工失误所引发的监测数据和分析结果的重大失误。

5 结语

石油化工生产过程必须进行必要的化工检测以提高石油产品质量，并有效降低石油化工生产过程中各种安全事故的发生频率，减少石油化工生产过程造成的各种有毒物质泄露引发的环境污染问题。数据分析技术在石油化工生产中的应用，不仅可以对整个石油化工生产过程进行动态监测，还能够有效降低各种石油化工生产设备的事故发生频率，保障石油化工生产工作人员的健康和安全。为了优化数据分析技术在石油化工检测中的应用，不仅要对整个生产过程的数据检测进行监督，还应提高检测人员以及数据分析人员的专业水平及综合素质，从而促进石油产业的健康可持续发展。