齐玲玲 朱伟
天祥(天津)质量技术服务有限公司
摘要：数据分析技术通过质量、重量、故障数等计量数据对一物质进行检测分析，这给化工检测工作提供了新思路。化工检测工作是为了确保化工品的顺利生产，通过对危险源的排查，为产品的合格与否提供科学依据。为此检测人员要良好掌握数据分析技术，并在实际工作中将其合理运用，确保化工检测工作的有效性。
关键词：数据分析技术；化工检测；应用?
1导言
环境的不断恶化逐渐引起了社会对于环境保护工作的重视，而诸如化工等可能会对环境造成严重威胁的领域，加强检测力度，最大程度降低化工生产对于环境的污染至关重要。目前，在进行化工检测工作时，数据分析技术的应用发挥着显著的作用，也因此得到了越来越广泛的运用，对于提高检测水平和检测效率等各个方面都有着明显的作用。
2化工检测的意义
随着科学技术的不断发展，人们安全意识不断提高，化工生产中，其作业的安全性成了关注重点。且随着社会的不断发展，化工产品不单单存在于能源行业，还体现在人们生活的方方面面，譬如化妆品、塑料袋、纤维面料等。若不能确保其质量，人们的正常生活将受到影响。为了推动着社会的发展，加强化工检测至关重要，通过对进行数据分析，确保各项成分满足行业标准，对危险源进行预测、分析、排除，产品的安全性。因此化工企业必须要将化工检测程序融入化工生产中，维护人身安全，保障社会与企业的财产。
3数据分析技术概述
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。
3.1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。
3.2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。
3.3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。
3.4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。
3.5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化工检测过程中，实现对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，增强化化工检测的效果。
4数据分析技术在化工检测工作中的应用?
4.1安全检查表分析
在分析安全检查表时，需要确保安全检查表中的数据始终处于预定的安全范围内，通常情况下，化工企业在各个发展阶段中所制定的数据检查指标都会存在一定差异。安全检查表的分析是结合化工检测中所检测的数据进行抽样检查，通过SPSS软件实现数据的整合与分析，同时按照实际标准和方差来预设安全标准系数。规定好平均偏差指数，若是平均偏差指数大于安全检测标准范围，那么所检测的化工产品便会存在明显差异，而若是平均偏差指数小于安全检测标准范围，那么便能够确保化工产品的安全性。
4.2故障影响因素分析
由于化工生产涉及到各种复杂的技术，所以在化工生产过程中，常常会导致一些损害或故障现象的发生，而且这些损害以及故障现象所产生的机率随着化工类型的差异而存在明显的不同。在故障问题发生时，必须要针对故障发生的诱发因素进行分析，这种方法便是故障影响因素法。一般来说，故障影响分析法需要通过方差进行问题分析，选择两个样本进行取样分析，按照对比结果来确定故障产生的具体原因。比如，在出现化工管道漏油事故时，结合数据分析技术和以往的经验能够确定，由于管道结构老化所导致故障发生的概率接近90%，由于管道连接位置松动所导致故障发生的概率大约为8%。如此一来，在进行故障因素分析时，便可以先检查一下有没有出现管道结构老化的问题，若是未发现老化问题，则依次检查其他影响因素，通过这种方式能够快速明确检查和分析目标，节约时间。
4.3事件发生频率分析
在进行化工生产时，化工产品和生产设备一般都较为危险，在生产过程中若是发生事故，针对操作人员来说无疑是一种巨大的安全威胁。所以，在应用数据分析技术进行化工检测工作时，必须要对事故发生频率进行全面分析，利用这种方式来预估事故的发生，从而采取预防和改善策略，避免安全事故的发生。一般情况下，事件发生频率分析便是针对对应数据信息的统计与分析，并在此之上结合相关参数和标准进行预估，进而确定整体数据的动态规律，并获得化工生产中事故的发生概率，按照最高概率来确定事故类型，进而把握事故控制的具体方案。针对发生频率较高的一些重大事故，化工生产管理人员和操作人员都要提高重视。第一，需要将自身的工作作为基础，进一步规范各个生产阶段和生产操作；第二，针对一些重要的设备需要定期进行检查和维护，避免化工厂生产过程中出现设备故障问题。一般来说，事件发生频率分析法在化工检测工作中的应用较为广泛，但其是一种频率检测方法，实际检测中出现一些误差不可避免，所以仍旧需要进一步完善，提高其精度。
4.4危险因素分析
在化工安全检测工作中，危险因素分析法也是一种常见的分析手段。危险因素分析法的原理便是根据化工生产数据进行统计，并分析数据回归线，产生对应的函数，利用函数实现拟合性的比较，进而确定化工生产中存在的各种危险因素。整体上来看，利用危险因素分析法，可以进一步规避化工产品生产过程的危险因素，同时实现危险事故的预测，提高化工生产的安全性。
5结束语
总之，随着社会的不断进步，人们的衣食住行都离不开化工产品，为此化工企业要加强检测工作。数据分析技术凭借强大的计算机处理功能为化工检测提供科学依据，提高了检测效率，检测人员要掌握数据分析技术，企业也要对其加强技术培训，加大监督力度，确保化工检测工作的有效性，促进我国化工事业不断发展。
参考文献
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