简介：摘要：为了提升液化天然气（LNG）储罐的安全管理水平，研究提出了一种基于人工智能的安全管理软件解决方案。采用了机器学习和深度学习等人工智能技术，对LNG储罐进行实时监控、风险预测和故障诊断。通过分析储罐的运行数据，该软件能够精准识别潜在风险并进行预警，从而优化安全管理流程。研究表明，人工智能技术在LNG储罐安全管理中的应用显著提高了系统的安全性和管理效率。具体而言，软件通过智能数据分析和实时预警，有效减少了风险事件的发生，并提升了故障处理的及时性和准确性，为相关领域提供了一种创新的安全管理解决方案。

简介：摘要：天然气液化工厂是重要的能源转化和储存设施，其中LNG储罐是核心设备之一。随着天然气需求的增加，LNG储罐的扩建成为必要的选择。然而，LNG储罐的扩建涉及到安全风险的增加，因此有必要进行安全技术研究，以确保扩建后的LNG储罐的安全性能。

简介：摘要：随着石油化工行业的迅速发展，钢制圆筒形常压储罐的应用日益广泛。然而，随着储罐服役周期的增加，底板泄漏问题逐渐凸显，给安全生产带来隐患。本文重点探讨了在线声发射技术在储罐底板泄漏检测中的应用。首先介绍了声发射技术的基本原理及其在储罐底板泄漏检测中的适用性，然后结合具体案例，详细阐述了声发射检测技术的应用过程，包括传感器布置、信号采集与分析等。此外，还对储罐底板的腐蚀原因进行了分析，并提出了相应的维护和后续使用建议。实践证明，在线声发射技术能够快速、准确地定位储罐底板的泄漏位置，为后续的维修工作提供了有力支持。

简介：摘要：随着液化天然气（LNG）需求的不断增长，LNG储存与运输设备的安全性和可靠性显得尤为重要。传统的设备维护模式已无法满足现代LNG行业对故障预测的高要求。基于大数据分析的故障预测系统能够有效提升设备的维护效率和安全性。本文探讨了如何通过大数据技术对LNG储存与运输设备进行故障预测，设计了一种基于大数据分析的故障预测系统，并讨论了其系统架构、数据处理方法和预测模型的构建。