具体描述
本书从实用角度出发，综合油库电气设备技术的特点，系统地介绍了油库供电技术，低压电器、防爆电气设备的工作原理与使用维护，接地接零保护，爆炸危险场所电线电缆的选用和敷设，泵电机的启动与凋速控制技术，常用油品化验电气设备的典型电路原理等。着重从使用管理的角度阐述油库各种电气设备的结构、性能、安装设计及使用维护方法，对爆炸危险场所电气设备的结构特点、选用方法、控制电路原理及使用维护傲了较为详尽的介绍。在内容选择和阐述上立足当前，兼顾发展，特别注意了内容的新颖性、实用性，将基础理论与工程实际相结合。
本书既可作为大专院校油料专业学生的专业课教材，也可供油库设计和技术管理的工程技术人员学习参考。
好的，以下是一份基于您提供的书名《油库电气实用技术》的背景信息，撰写的一份详细、不包含该书内容的图书简介。这份简介旨在描述一本在电气技术领域内，但侧重于与油库电气系统不同的应用或理论的图书。 --- 《工业自动化系统集成与数据管理实践指南》图书简介 图书名称： 工业自动化系统集成与数据管理实践指南 目标读者： 自动化工程师、系统集成商、工厂技术主管、IT/OT 融合架构师、工业大数据分析师。 书籍定位： 本书旨在填补传统工业控制技术与现代信息技术（IT）在数据集成和管理方面的鸿沟，提供一套全面、实用的框架和方法论，指导读者如何设计、实施和维护复杂的、跨平台、跨地域的工业自动化系统，并有效利用这些系统产生的大数据。本书聚焦于系统间的互操作性、数据标准化、信息安全以及基于云和边缘计算的数据处理策略。 全书结构与核心内容概要： 本书共分十二章，内容涵盖了从基础的系统架构设计到高级的数据分析应用，理论与实践深度结合，旨在为读者提供一个清晰的路线图，以应对工业 4.0 时代对自动化系统集成日益增长的需求。 第一部分：工业自动化系统基础架构与集成理论 第一章：现代工业控制架构的演进与挑战 (约 180 字) 本章首先回顾了从传统的 DCS/PLC 集中控制模式到面向服务的架构（SOA）和 ISA-95/ISA-88 模型在现代工厂中的应用。重点分析了当前工业系统在异构性、实时性要求、网络带宽限制等方面面临的主要挑战。着重探讨了 OT 层面（Operation Technology）设备的生命周期管理和协议兼容性问题，为后续集成工作奠定理论基础。讨论了如何平衡现场设备的实时性需求与上层信息系统的通用性需求。 第二章：工业通信协议的互操作性与标准化 (约 220 字) 深入剖析了当前主流的工业通信协议，包括但不限于 EtherNet/IP, PROFINET, Modbus TCP/IP, OPC UA, 以及现场总线技术（如 CANopen, DeviceNet）。本章的核心在于讲解如何构建一个有效的“翻译层”或“网关”机制，实现不同制造商、不同通信代系设备之间的数据语义互通。详细介绍了 OPC UA 作为实现跨平台数据交换的最新标准所具备的优势、信息建模方法，并提供了几种常见的协议转换实例分析。强调了数据标签化和上下文信息附加的重要性。 第三章：系统集成设计方法论与最佳实践 (约 200 字) 本章引入了一套结构化的系统集成设计方法论。内容包括需求分析阶段的“功能分解与接口定义”，设计阶段的“模块化与可重用性设计”，以及实施阶段的“分阶段部署与灰度测试”。重点阐述了如何应用 UML 或 SysML 工具辅助进行系统架构的可视化建模。讨论了在集成过程中，如何有效管理版本控制、配置漂移和系统文档的维护，确保系统的长期可维护性。 第二部分：数据采集、存储与边缘计算 第四章：高效、可靠的数据采集策略 (约 190 字) 本章聚焦于如何从数以千计的传感器、执行器和控制器中安全、高效地采集数据。内容涵盖了轮询（Polling）、中断驱动（Interrupt-driven）和时间触发（Time-triggered）等不同采集模式的选择依据。详细介绍了基于事件和基于时间的高频数据采集方案，并针对高并发、海量数据流的场景，提出了数据预处理和过滤技术，以减轻后端存储系统的压力。 第五章：工业数据存储架构：从本地到云端 (约 210 字) 本章系统地比较了适用于工业场景的不同数据存储技术。对比分析了传统的关系型数据库（RDBMS）在处理结构化报警和事件数据上的优势，以及时序数据库（TSDB）在存储和查询海量传感器时间序列数据方面的卓越性能。此外，深入讨论了混合云和多云策略在工业数据管理中的应用，包括数据主权、灾难恢复和数据迁移的实践经验。 第六章：边缘计算在数据预处理中的应用 (约 200 字) 边缘计算是实现低延迟决策和减轻云端负担的关键技术。本章详细阐述了边缘智能的架构设计，包括边缘网关的硬件选型、操作系统选择（如基于容器的部署）。重点介绍如何将数据清洗、数据聚合、简单的模型推理（如异常检测的初筛）部署在边缘侧。提供了关于数据下沉策略的决策树，指导读者判断哪些数据必须在本地处理，哪些可以安全上传至云端。 第三部分：信息安全、数据治理与高级应用 第七章：工业信息安全与纵深防御体系 (约 180 字) 针对自动化系统（OT）的安全挑战，本章提供了构建纵深防御体系的实用指南。内容涉及网络分段（如使用 Purdue 模型）、端点安全（如白名单技术）、身份与访问管理（IAM）在控制系统中的应用。详细讲解了如何安全地部署和管理远程访问，以及如何进行定期的漏洞扫描和安全审计，确保系统在集成过程中不引入新的安全风险。 第八章：工业数据治理与质量管理 (约 170 字) 数据治理是确保数据可用性和可靠性的前提。本章探讨了工业数据的主数据管理（MDM）策略，特别是在设备命名规范、单位定义和数据模型一致性方面的实践。介绍了数据质量评估指标（准确性、完整性、一致性）在工业环境下的具体量化方法，以及建立数据质量监控流程的步骤。 第九章：数据可视化与操作员界面设计 (约 160 字) 本章关注如何将复杂的数据转化为操作人员和管理人员可理解的洞察。内容涵盖了人机界面（HMI）和SCADA系统的设计原则，特别是基于认知负荷理论的图形设计。介绍了现代可视化工具（如 Grafana 或定制化 BI 平台）在构建统一操作视图中的应用，并强调了关键性能指标（KPIs）的仪表板设计技巧。 第十章：基于云平台的数据分析与机器学习集成 (约 180 字) 本章探讨了如何利用云端强大的计算资源进行高级分析。讲解了将历史数据上传至云端后，如何训练预测性维护（PdM）模型、优化过程参数的模型。重点在于介绍如何将训练好的模型通过 API 或 ONNX 格式部署回边缘侧或现场控制器中进行实时推理，从而形成一个完整的“训练-部署-反馈”闭环。 第十一章：系统集成项目的风险管理与验收标准 (约 170 字) 成功的集成项目需要完善的风险控制。本章详细列出了集成项目中最常见的风险点，如需求蔓延、集成测试不足、供应商协调不力等，并提供了应对预案。同时，本章定义了一套详细的系统验收标准（SAT/FAT），包括性能指标、数据一致性验证步骤和应急切换流程的验证规范。 第十二章：案例研究与未来展望 (约 170 字) 本章通过两个跨行业（如离散制造与流程优化）的实际系统集成案例，展示了前述理论和方法的实际应用效果。案例分析涵盖了数据流的端到端追踪和集成效益的量化评估。最后，展望了在量子计算、数字孪生技术对未来工业数据集成架构可能带来的颠覆性影响，鼓励读者持续学习和适应技术变革。 --- 本书特色： 1. OT/IT 深度融合： 不仅停留在协议转换层面，更深入到数据模型的统一和信息安全策略的融合。 2. 面向实践的架构蓝图： 提供了可直接参考和借鉴的架构图、数据流向图和实施清单。 3. 全面覆盖数据生命周期： 从现场采集到云端分析，完整覆盖了工业数据的全生命周期管理。 4. 聚焦于互操作性挑战： 针对企业中常见的“信息孤岛”问题，提供了切实可行的集成解决方案。
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