石油化工领域的生产作业流程合规检测对于保障工厂安全运行至关重要。本文介绍了一种基于智能算法的生产作业流程合规检测方法，在传感器数据分析和模式识别方面应用了机器学习技术，提高了检测效果和准确性。通过该方法，可以及时发现和纠正不合规操作，最大限度地降低事故风险。
石油化工领域的生产作业流程合规检测是保障工厂安全运行的重要任务之一。传统的检测方法往往依赖于经验和人工，效率低下且易出现漏检和误判的情况。因此，引入智能算法来改进检测方法势在必行
方法如下：
（1）数据采集与预处理：使用各类传感器采集与液体泄漏、压力、温度等参数相关的数据，并进行预处理，如数据清洗、去噪和标准化等。
（2）特征提取与选择：通过对采集到的数据进行特征提取，提取出能够反映系统状态和合规性的特征。同时，结合领域知识和经验，利用特征选择方法选择最具代表性的特征。
（3）机器学习模型训练与优化：使用机器学习算法，包括支持向量机（SVM）、随机森林（Random Forest）等，对选取的特征进行训练和优化，构建合规检测模型。
（4）实时检测与预警：将实时采集到的数据输入训练好的模型中，判断当前的生产作业流程是否合规，并及时发出预警信号，以便工厂管理人员采取相应措施。
（5）性能评估与改进：通过比较检测结果和真实情况，评估模型的准确性和性能，并根据评估结果进行模型的改进和优化。
Lnton羚通智能分析算法将此方法在实际石油化工厂中进行了测试，结果显示其具有较高的准确性和可靠性。该方法能够快速、准确地识别液体泄漏、压力异常等不符合合规要求的情况，及时发出预警信号，从而有效地降低了安全风险。
