石油被称为“工业的血液”，随着二战的结束，石油逐渐应用到民用领域，石油化工产业应运而生，随着应用领域的不断扩大，对石油化工技术的要求也越来越高，本文主要讲述的是了利用数据分析，比如方差，概率计算，建立数据模型等方法，来表明数据分析在石油化工技术检测中的应用，为以后的石油化工检测技术发展提供参考依据。技术的不断革新对于石油的需求量越来越大，对石油化工产品的质量也提出了更高的要求，大数据时代的来临，数据分析技术正好可以满足石油化工检测中的技术要求，因此在未来的石油化工产业中，数据分析技术被广泛应用将会是大势所趋。
1什么是石油化工检测技术
石油化工检测涉及技术手段多，应运技术层面广，融合了计算机、电子信息工程、自动化控制工程等学科，已经有成熟的石油化工自动化装备及自动化生产系统。石油化工在生产运输过程中都存在着一定的危险，石油化工原料生产加工时，由于挥发或者加工工艺导致产生大量有毒易燃易爆气体，如若未进行妥善处理或发生泄露将会带来严重的后果甚至危险的惨剧，所以石油生产加工过程一定要重视安全问题，提高防范意识，严格控制检测程序，规范操作流程，准确如实做好记录，确保整个检测程序不出错，不影响石油化工质量检测。随着信息化时代的到来，石油化工检测技术也出现了新的革新，有机结合了囊括计算机科学、电机学、光学、物理学、化学等学科技术，成为新型的检测技术。
2什么是数据分析技术
数据分析技术是一种利用数学统计方法，将收集所得的大量数据建立一个数据集，并对这个数据集进行汇总、分析、消化，发挥出数据最大的效能，得出有用的信息，总结成为某种结论，实现研究的目的。在20世纪数据技术的数学基础确立至今，数据分析技术也经历的不同阶段，现阶段已经进入的大数据时代，就是利用互联网与数学结合之后的产物，也是接下来数据分析技术的发展趋势。下面是对数据分析技术的要点知识的简单介绍。
2.1数据集
数据集是指收集到的所有数据的集合，包括数据的数值形态和数字所暗含的所有信息。进行数据分析首先要有数据集作为研究基础和依据才能进行，而且数据集是一个庞大的数据集合，不是简简单单的几个数据，能满足数据分析标准的数据集可能要涵盖研究项目的各个方面的信息，比如对某个项目进行数据分析时，数据集要涵盖产品的质量，数量、合格情况、缺陷情况、生产效率与销售情况等。
2.2数据整理
数据整理简单地说就是将现有的数据按照一定的逻辑进行分类，在数据整理的过程中，一般实行的是分类分层整理，将已得数据先按照类别分组整理，在将各组数据按照要求进行深度分层整理，在这个过程中，要筛除无效数据，不完整数据等无意义数据，最终形成可以满足研究的数据集合。
2.3分析方法
现在用于数据分析的方法主要是列表法和作图法，列表法是将数据按照一定的规律用列表的方法，通常用于需要清晰列出原始数据的情况，并根据需要对原始数据进行必要的计算；作图法是用来表现数据之间的关系常用的办法，通过一定的分析计算之后，将数据直接的关系清晰的表达出来。
2.4分析工具
使用minitab或者Excel自带的数据分析功能进行分析工作，应用控制图、因果图、反馈图、直方图、散布图、调查表等工具，有些时候为保证数据分析的准确性，还会用到方差分析、加权、卡方分析等，在是有石油化工检测数据分析中，要重点结合检测需求和产品的情况，合理的应用工具，比如为保证检测技术能都排除风险源、通常会采用控制图等。
2.5过程监督
过程监督也是数据分析技术的一部分内容，将分析已经得到的数据应用在石油化工检测过程中，实现对石油化工生产过程中对产品质量的动态监控，绘制质量波动控制图，根据图表给出的信息，弥补生产过程中薄弱环节的短板，增强化石油化工检测的效果。
3.2在石油化工产品预先危险性数据分析的应用
数据统计过程中，常用的方法还有数据拟合法。这种分析数据分析方法通过对数据处理时，首先利用二元回归和曲线拟合进行数据回归分析，再通过回归分析的函数作用，预估系统存在的危险性，比如对历史安全事故的数据安全系数统计之后，进行同居分析，利用函数得出闪点等指标。来判断是否在可控范围之内。
3.3在石油化工产品的故障影响因素的应用
石油化工产品的生产过程中，出现变质产品，引发某类生产工作的故障是常见的现象，由于引发产品变质的原因和工艺过程存在着一定的差异，也就导致了故障的发生也存在着差异，为查清引发故障的主要因素，可以利用数据分析技术进行。具体分析方法如下：选取样本，设置对照组，采取方差进行分析，可以计算出主要的影响因素，在这个过程中，要保证数据统计的计量是呈现明显正态分布的，影响因素之间相互独立且不存在互相影响，能够满足方差分析。对故障的产生的原因进行合理的评价分析，得出数据分析结果作为后期工艺改进和整治生产操作规范的理论依据。比如数据计算结果可以得出当生产设备或者运输管道老化导致生产故障的概率是0.9，设备或者管道连接接口不良时导致故障发生的概率是0.12，其他因素导致故障发生的概率是0.08，那么优先检测设备和管道情况，将会排除大概率故障事件。此处使用的方差分析法，还可以用作生产设备的自动化仪表以及石油生产运输管道故障因素分析，石油存储过程中胶质的不同程度氧化原因因素分析等。
3.4石油化工产品的事件概率应用
石油化工产品在种类多样，应用范围也较为广泛，生产产品基数较大，因而往往会出现种类不同或者差异较大的事故类型，对于这种情况，通常可运用数据分析技术进行分析，具体方法如下：对于已经发生的事故的频率进行统计，利用频率分析法和参数估计法，对数据进行归纳分析，得出数据统计结果，将结果做为事件发生的趋势监测依据、再进行分散分布峰度、偏度、离散情况的数学建模，得出有效的频率模拟分布图，应用在石油化工产品的收益率时间分析、主要故障因素分析、成品油质量分析等过程中，比如作者对问题成品油进行检测，从检测汇总后分析可得到以下数据：因为石油设备衔接而导致问题成品油出现的频率是45%，因为石油原材料的来源导致问题成品油的概率是23%，还有当有其他杂质进入石油化工的生产链时导致问题成品油的频率是14%，从数据可以分析得出，如果从石油的衔接上着手，那么生产出文痞成品油的风险性会小很多。
4结语
在社会经济水平不断提高和发展的同时，人们已经不再只关注经济发展速度的提高，更加关注经济发展过程是否对环境造成严重的污染。石油化工检测可以有效检查石油化工生产过程是否存在严重的环境污染问题，以便及时进行生产调整。使用数据分析技术可以提高石油化工检测工作的检测速度及准确性。本文概述了石油化工检测的含义及重要性，并对数据分析技术进行简要阐述，在此基础上分析了数据分析技术在石油化工检测中的应用及其优化，期望为今后数据分析技术在石油化工检测中的进一步应用提供科学的理论依据和参考。
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