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基于本体论的危险化学品贮存装置故障诊断认知模型

基于本体论的危险化学品贮存装置故障诊断认知模型

李晓峰、陈国荣、彭军
版权：© 2018|体积：12|问题：4|页：14
ISSN公司：1557-3958|EISSN公司：1557-3966|EISBN13：9781522543053|内政部：10.4018/IJCINI.2018100106
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Feng，Lixiao等，“基于本体的危险化学品储存装置故障诊断认知模型”伊吉尼语2018年第4期第12卷：第101-114页。http://doi.org/10.4018/IJCINI.2018100106

亚太地区

Feng，L.，Chen，G.，&Peng，J.（2018年）。基于本体论的危险化学品贮存装置故障诊断认知模型。国际认知信息学与自然智能杂志（IJCINI），12(4), 101-114. http://doi.org/10.4018/IJCINI.2018100106

芝加哥

冯、李晓、陈国荣和彭军。“基于本体的危险化学品储存装置故障诊断认知模型”国际认知信息学与自然智能杂志（IJCINI）12，第4期：101-114。http://doi.org/10.4018/IJCINI.2018100106

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摘要

由于高温、高压、高腐蚀等诸多因素，危险化学品装置面临着比其他行业更为严峻的安全挑战。现在，监测方法已经非常成熟，起到了基本的监测作用，而不是预测性的故障诊断。本文将从现有的工业监测网络中采集危险化学品装置的状态数据，对实时数据进行预处理后存储在数据库中，并将数据导入实时数据到本体认知模型中；数据将通过大数据处理和自动推理进行处理，以便随时获取危险化学品装置的实时状态和安全风险预测预警。该模型是为了解决基于本体的危险化学品装置知识表示和推理问题而提出的。该模型在Protégé软件中进行了分析和实现。

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