作者
张 龙,李超前
文章摘要
本文旨在探讨基于大数据分析的化工仪表运行状态预测与维护决策方法。随着化工行业的快速发展，仪表设备作为生产过程的核心监控工具，其运行状态直接影响生产效率和安全性。传统维护方式多以事后维修为主，导致设备故障频发、停机时间长、维护成本高昂。本文通过分析化工行业大数据的特点，结合机器学习、数据挖掘等先进技术，构建了一套化工仪表运行状态预测模型，并基于预测结果提出维护决策建议，以期提高设备可靠性和降低维护成本。
文章关键词
大数据分析；预测性维护；实时监测
参考文献
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