结合主题专业知识和数据科学来优化CML检查

网络研讨会概述

虽然设施现在可以访问更多的数据，但许多人继续努力从该数据中获得最大值。工程原则和统计方法的组合可以帮助弥合数据分析和传统专业知识驱动方法的技术进步之间的差距。利用这种混合方法，可以将工程原则与统计方法相结合，以优化条件监测位置（CML）放置，检查和调度。

188游戏平台下载检验者与Pinnacle合作带来给你带来结合主题专业知识和数据科学来优化CML检查，一个小时的网络研讨会，由安德鲁沃特，林恩·瓦莱迪和戴维斯贝克展示。在预防期间，扬声器集团讨论了通过专家分析和数据科学方法的组合获得了独特的见解，这些方法是通过任何一种方法都不看出的。介绍的目标是为观众提供如何更好地理解如何将工程专业知识与数据科学合并，以自信地平衡风险和成本，以便对其腐蚀监测策略做出更有效的决策。

网络研讨会包括：

• 讨论重点降低/管理风险，可能会或可能不会降低成本。
• 介绍CML家族的概念。
• 一般稀土，局部变薄和开裂等降解模式综述。
• 走过几个案例的研究示例。

关于扬声器

Andrew“Drew”Waters，Pinnacle的首席数据科学家博士专门从事发展数据驱动算法，以增强各种可靠性和维护应用，包括利用机器学习方法来改善和增强人工决策。他拥有赖斯大学电气和计算机工程博士学位，是在信号处理，机器学习和贝叶斯统计方法领域超过20个出版物的作者。

Lynne Kaley是Pinnacle的研发副总裁，是一家国际公认的腐蚀和材料和固定设备机械诚信的行业专家，以及炼油和石化工业风险检测技术的开发领域。她在90年代初开发了RBI技术的发展，并担任API RP 580第三版的硕主编，以及API RP 581. Lynne举办了来自宾夕法尼亚州立大学的科学学士学位，以及伊利诺伊州冶金工程学士学位技术研究所。

Pinnacle的产品经理Davis Baker专注于开发石油和天然气，化工和采矿业的工业设施的数据驱动的可靠性进步。他的研究侧重于推进简化设施复杂性的可靠性技术，实现更好的数据驱动的决策。戴维斯拥有印第安纳州玫瑰福尔曼工业研究所的机械工程学士学位。

请登录或创建帐户以观看网络研讨会。