第1章 緒論 1.1 設備健康管理技術 1.2 工業大數據技術發展現狀 1.3 三甘醇脫水裝置監測現狀 第2章 三甘醇脫水裝置及其典型故障 2.1 天然氣脫水方法 2.2 三甘醇脫水裝置與工藝 2.3 三甘醇脫水的仿真分析 2.4 三甘醇脫水裝置典型故障 第3章 三甘醇脫水裝置監測數據預處理技術 3.1 三甘醇脫水裝置監測參數 3.2 數據清洗 3.3 參數聚類 3.4 數據降維與特征融合 第4章 三甘醇脫水裝置智能診斷技術 4.1 基于閾值的參數異常識別 4.2 基于趨勢檢測的異常識別 4.3 基于PCA的參數異常識別 4.4 基于動態時間規整的異常識別 4.5 基于規則推理的故障診斷 4.6 基于案例庫的故障診斷 4.7 基于SDG的故障診斷 第5章 三甘醇脫水裝置工藝參數預測技術 5.1 模型驅動的天然氣露點預測方法 5.2 基于向量自回歸的參數預測方法 5.3 基于隨機森林的預測方法 5.4 基于人工智能的預測方法 5.5 基于函數型數據分析的預測方法 第6章 三甘醇脫水裝置智能診斷與趨勢預測系統 6.1 概述 6.2 基于微服務架構的診斷軟件 6.3 工業數據的采集與管理 6.4 智能診斷與趨勢預測系統主要功能模塊 6.5 智能診斷與趨勢預測系統應用 第7章 三甘醇脫水裝置智能監測技術展望 7.1 油氣儲運裝備的智能運維與健康管理 7.2 基于數字孿生體的智能監測預警技術 7.3 結語 參考文獻