第1章 流程工業(yè)智能制造與數(shù)字化轉(zhuǎn)型 / 001
1.1 新一輪智能制造發(fā)展戰(zhàn)略 / 003
1.1.1 德國工業(yè)4.0與流程工業(yè)智能制造 / 003
1.1.2 美國工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)與流程工業(yè)智能制造 / 004
1.1.3 “中國制造2025”與流程工業(yè)智能制造 / 004
1.1.4 各國流程工業(yè)智能制造的差異和啟示 / 006
1.2 流程工業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型戰(zhàn)略 / 007
1.2.1 流程工業(yè)概述 / 007
1.2.2 流程工業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的需求 / 008
1.3 大數(shù)據(jù)分析和流程工業(yè)智能制造 / 009
1.3.1 大數(shù)據(jù)的內(nèi)涵 / 010
1.3.2 大數(shù)據(jù)和人工智能的關(guān)系 / 011
1.3.3 工業(yè)大數(shù)據(jù)與流程工業(yè)智能制造 / 012
第2章 工業(yè)大數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ) / 017
2.1 工業(yè)大數(shù)據(jù)治理 / 017
2.1.1 工業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用面臨的挑戰(zhàn) / 017
2.1.2 應(yīng)對方法 / 019
2.2 流程工業(yè)大數(shù)據(jù)治理案例 / 020
2.2.1 跨國石油公司大數(shù)據(jù)治理 / 020
2.2.2 國內(nèi)石油公司大數(shù)據(jù)治理 / 027
2.3 大數(shù)據(jù)采集技術(shù) / 034
2.3.1 Apache Sqoop / 034
2.3.2 Apache Flume / 035
2.3.3 Gobblin / 037
2.4 大數(shù)據(jù)存儲技術(shù) / 038
2.4.1 HDFS / 039
2.4.2 NoSQL數(shù)據(jù)庫 / 042
2.5 大數(shù)據(jù)分析技術(shù) / 045
2.5.1 MapReduce / 049
2.5.2 Spark / 049
2.6 大數(shù)據(jù)可視化技術(shù) / 051
2.6.1 Tableau / 051
2.6.2 Google Chart / 052
2.6.3 D3.js / 052
2.7 大數(shù)據(jù)分析方法 / 053
2.7.1 大數(shù)據(jù)分析方法分類 / 053
2.7.2 大數(shù)據(jù)分析步驟 / 054
2.7.3 數(shù)據(jù)挖掘方法 / 055
第3章 天然氣開發(fā)行業(yè)的大數(shù)據(jù)分析 / 059
3.1 天然氣開發(fā)行業(yè)信息化現(xiàn)狀 / 059
3.2 天然氣開發(fā)行業(yè)的大數(shù)據(jù)分析需求 / 061
3.3 天然氣開發(fā)行業(yè)的大數(shù)據(jù)來源與特點 / 064
3.4 天然氣開發(fā)行業(yè)的大數(shù)據(jù)解決方案 / 064
3.4.1 大數(shù)據(jù)獲取 / 064
3.4.2 大數(shù)據(jù)監(jiān)控 / 065
3.4.3 大數(shù)據(jù)可視化 / 066
3.5 天然氣開發(fā)行業(yè)的大數(shù)據(jù)分析方法 / 067
3.5.1 天然氣開發(fā)風(fēng)險預(yù)防性分析方法 / 067
3.5.2 設(shè)備性能退化分析方法 / 069
3.6 天然氣開發(fā)行業(yè)的大數(shù)據(jù)分析案例 / 071
3.6.1 應(yīng)用場景 / 071
3.6.2 天然氣水合物大數(shù)據(jù)預(yù)測應(yīng)用案例 / 075
3.6.3 壓縮機故障大數(shù)據(jù)預(yù)防性監(jiān)控應(yīng)用案例 / 077
3.6.4 換熱器早期泄漏大數(shù)據(jù)監(jiān)控應(yīng)用案例 / 079
3.7 總結(jié) / 080
第4章 煉油化工行業(yè)的大數(shù)據(jù)分析 / 082
4.1 煉油化工行業(yè)信息化現(xiàn)狀 / 082
4.2 煉油化工行業(yè)的大數(shù)據(jù)分析需求 / 085
4.2.1 油田勘探與生產(chǎn)制造環(huán)節(jié) / 085
4.2.2 研發(fā)設(shè)計環(huán)節(jié) / 087
4.2.3 市場營銷與售后服務(wù)環(huán)節(jié) / 088
4.2.4 HSE評價體系的需求 / 088
4.3 煉油化工行業(yè)的大數(shù)據(jù)來源與特點 / 090
4.3.1 煉油化工行業(yè)大數(shù)據(jù)來源 / 090
4.3.2 煉油化工行業(yè)大數(shù)據(jù)特點 / 091
4.4 煉油化工行業(yè)的大數(shù)據(jù)解決方案 / 092
4.4.1 煉油化工企業(yè)存在的問題 / 092
4.4.2 工業(yè)大數(shù)據(jù)平臺架構(gòu)方案 / 093
4.5 煉油化工行業(yè)的大數(shù)據(jù)分析方法 / 096
4.6 煉油化工行業(yè)的大數(shù)據(jù)分析案例 / 097
4.6.1 應(yīng)用場景 / 097
4.6.2 應(yīng)用案例 / 098
4.7 總結(jié) / 100
第5章 化工行業(yè)的大數(shù)據(jù)分析 / 101
5.1 化工行業(yè)信息化現(xiàn)狀 / 101
5.2 化工行業(yè)的大數(shù)據(jù)分析需求 / 102
5.3 化工行業(yè)的大數(shù)據(jù)來源與特點 / 103
5.4 化工行業(yè)的大數(shù)據(jù)解決方案 / 104
5.5 化工行業(yè)的大數(shù)據(jù)分析方法 / 106
5.6 化工行業(yè)的大數(shù)據(jù)分析案例 / 108
5.6.1 應(yīng)用場景 / 108
5.6.2 應(yīng)用案例 / 116
5.7 總結(jié) / 127
第6章 鋼鐵行業(yè)的大數(shù)據(jù)分析 / 129
6.1 鋼鐵行業(yè)信息化現(xiàn)狀 / 130
6.2 鋼鐵行業(yè)的大數(shù)據(jù)分析需求 / 130
6.2.1 經(jīng)營管理與生產(chǎn)管理的需求 / 131
6.2.2 技術(shù)進步與發(fā)展的需求 / 132
6.3 鋼鐵行業(yè)的大數(shù)據(jù)來源與特點 / 133
6.4 鋼鐵行業(yè)的大數(shù)據(jù)解決方案 / 134
6.5 鋼鐵行業(yè)的大數(shù)據(jù)分析方法 / 138
6.6 鋼鐵行業(yè)的大數(shù)據(jù)分析案例 / 141
6.6.1 應(yīng)用場景 / 141
6.6.2 應(yīng)用案例 / 143
6.7 總結(jié) / 154
第7章 電力輸電線路運維的大數(shù)據(jù)分析 / 155
7.1 電力輸電線路運維信息化現(xiàn)狀 / 155
7.2 電力輸電線路運維的大數(shù)據(jù)分析需求 / 156
7.3 電力輸電線路運維的大數(shù)據(jù)來源與特點 / 157
7.3.1 電力輸電線路運維的大數(shù)據(jù)來源 / 157
7.3.2 電力輸電線路運維的大數(shù)據(jù)特點 / 158
7.4 電力輸電線路運維的大數(shù)據(jù)解決方案 / 159
7.5 電力輸電線路運維的大數(shù)據(jù)分析方法 / 159
7.5.1 面向設(shè)備狀態(tài)大數(shù)據(jù)的分布式存儲和處理技術(shù) / 160
7.5.2 電力運維行業(yè)的數(shù)據(jù)ETL技術(shù) / 161
7.5.3 電力輸電線路的數(shù)據(jù)挖掘分析技術(shù) / 161
7.6 電力輸電線路運維的大數(shù)據(jù)分析案例 / 163
7.6.1 輸電線路智能化反外損監(jiān)控系統(tǒng) / 163
7.6.2 基于位置信息大數(shù)據(jù)驅(qū)動的輸電線路智能巡檢系統(tǒng) / 169
7.6.3 特高壓輸電通道無人機巡檢系統(tǒng) / 174
7.6.4 空、塔、地協(xié)同的輸電線路智能巡檢系統(tǒng) / 177
7.7 電力輸電線路運維大數(shù)據(jù)技術(shù)展望 / 181
7.7.1 基于區(qū)塊鏈技術(shù)的輸電線路反外損運維系統(tǒng) / 182
7.7.2 基于社交網(wǎng)絡(luò)用戶激勵的系統(tǒng)運營模式 / 182
7.7.3 電力物聯(lián)網(wǎng)價值挖掘 / 185
7.8 總結(jié) / 187
第8章 總結(jié)與展望 / 188
8.1 流程工業(yè)與互聯(lián)網(wǎng)下半場的結(jié)合 / 188
8.2 流程工業(yè)需要建立大數(shù)據(jù)文化 / 189
參考文獻 / 190
索引 / 197
致謝 / 201