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陳利瓊

2017-3-17 16:49| 發(fā)布者: helloshigy| 查看: 49487| 評論: 1

摘要: 陳利瓊,西南石油大學(xué)碩導(dǎo), 研究方向為油氣儲運設(shè)施安全技術(shù)、油氣儲運系統(tǒng)優(yōu)化技術(shù),主要從事油氣儲運安全技術(shù)、油氣儲運工藝優(yōu)化等方向的研究,獲得了較豐富的研究成果。

      陳利瓊,女,副教授,博士(后),加拿大訪問學(xué)者,西南石油大學(xué)碩士生導(dǎo)師。研究方向為油氣儲運設(shè)施安全技術(shù)、油氣儲運系統(tǒng)優(yōu)化技術(shù),主要從事油氣儲運安全技術(shù)、油氣儲運工藝優(yōu)化等方向的研究,獲得了較豐富的研究成果。已主持和主研各類項目30余項,公開發(fā)表論文60余篇(SCI、EI收錄20余篇),著作6本,獲得專利3項。主編了12.5高校規(guī)劃教材《油氣儲運安全技術(shù)與管理》和《城市燃氣安全管理》。

       個人簡歷

      1995.091999.06 西南石油學(xué)院,油氣儲運工程,學(xué)士

      1999.092001.06 西南石油學(xué)院,油氣儲運工程,碩士

      2001.092004.06 西南石油學(xué)院,油氣儲運工程,博士

      2004.072006.12 西南石油大學(xué),石油工程學(xué)院,講師

      2007.122010.02 中國石油天然氣管道局,管道科學(xué)研究院,博士后

      2011.092012.01 加拿大卡爾加里大學(xué),石油工程系,訪問學(xué)者

      2006.12—至今 西南石油大學(xué),石油與天然氣工程學(xué)院,副教授

       主要研究項目

      共參與科研項目共30余項,其中基金項目14項(國家級基金7項,部省級基金5項,部省級攻關(guān)2項,另有橫向協(xié)作項目若干項)

      ●中國工程院院士咨詢項目,2015-XZ-37,油氣管網(wǎng)系統(tǒng)安全發(fā)展戰(zhàn)略研究(課題三)

      ●國家自然科學(xué)基金國際合作交流項目,51210105012,基于定量風(fēng)險的油氣管道全壽命周期完整性管理面向?qū)ο笕簺Q策優(yōu)化理論及方法研究

      ●中國石油科技創(chuàng)新基金,2012D-5006-0602,提高LNG接收站冷能梯級利用效率優(yōu)化技術(shù)研究

      ●高等學(xué)校博士學(xué)科點專項科研基金,20105121110003,具有中介狀態(tài)油氣長輸管道風(fēng)險緩解定量分析和最優(yōu)維護決策理論與方法研究

      ●國家自然科學(xué)基金面上項目,50974105)復(fù)雜油氣長輸管道工程系統(tǒng)貨幣化定量風(fēng)險評價與最優(yōu)維護決策理論及方法研究

      ●十一五國家科技支撐計劃重點項目,2006BAJ16B03-03,城市燃氣管線安全可靠性評價技術(shù)研究

      ●高校博士學(xué)科點專項科研基金,20105121110003,具有中介狀態(tài)的油氣長輸管道定量風(fēng)險評價理論與方法研究

      ●東部管道公司項目,DBGDP0007,西氣東輸天然氣管道場站放空風(fēng)險控制技術(shù)研究

      ●西南管道公司項目,瀾滄江跨越危害分析及應(yīng)急技術(shù)研究

      ●中石油大港油田分公司項目,DGYT-2012-JS-436,油氣聯(lián)合站安全環(huán)保節(jié)能減排綜合評價及研究

       代表性成果

      ●陳利瓊.油氣儲運安全技術(shù)與管理[M].北京:石油工業(yè)出版社,2012.(獲2014石油化工聯(lián)合會優(yōu)秀出版物(教材)一等獎.

      ●陳利瓊,黃坤.城市燃氣安全管理[M].北京:石油工業(yè)出版社,2015.

      ●陳利瓊.油氣田勘探開發(fā)常用HSE管理工具使用手冊[M].北京:石油工業(yè)出版社,2015.

      ●陳利瓊.油氣田生產(chǎn)崗位危害識別與評價手冊[M].北京:石油工業(yè)出版社,2011.

      ●陳利瓊.在役油氣長輸管線定量風(fēng)險技術(shù)研究[D].成都:西南石油大學(xué),2004.

      ●陳利瓊.油氣長輸管線的模糊風(fēng)險技術(shù)方法研究[D].成都:西南石油大學(xué),2002.

      在核心刊物發(fā)表論文60余篇,其中SCI、EI收錄19篇。代表作有:

      ●張鵬,陳利瓊,侯向秦,等.基于風(fēng)險的油氣管道最優(yōu)完整性維護決策(一)[J].天然氣工業(yè),2004,249):159-162.

      ●張鵬,陳利瓊,侯向秦.基于風(fēng)險的油氣管道最優(yōu)完整性維護決策(二)(效用函數(shù)方法)[J].天然氣工業(yè),2004.

      ●張鵬,陳利瓊,侯向秦.油氣管道完整性維護決策的有限費用優(yōu)化方法[J].天然氣工業(yè),2005.

      ●陳利瓊,張鵬,范志剛,等.管道完整性維護決策優(yōu)化模型[J].油氣儲運,2004.

      Chen L QWeng M,et al. Utility Optimality method for pipeline integrity maintenance costs[J]. Petroleum Engineering Construction,2005.

      ●馬劍林,陳利瓊,張鵬,等.油氣管道定量風(fēng)險評價體系研究[J].油氣儲運,2006.

      ●陳利瓊,張鵬,馬劍林,等.油氣管道風(fēng)險的模糊綜合評價方法探討[J].天然氣工業(yè),2003.

      Hou XZhang P,Chen L,et al. Study on Risk evaluation of cng filling station based on fuzzy comprehensive evaluation method[J]. Natural Gas & Oil,2009.

      Chen L,Zhang P,Ma J. The management database platform construction for high consequence areas HCAs of oil/gas pipelines[C]. International Conference on Information Science and Engineering,20104795-4798.

      Ma J,Chen LZhang P,et al. High Consequence Areas HCAs Assessment for Long-Distance Oil/Gas Pipeline[C]. International Conference on Pipelines and Trenchless Technology,20111740-1748.

      ●陳利瓊,張鵬,梅云新,等.油氣管道危害辨識故障樹分析方法研究[J].油氣儲運,2007.

      ●陳利瓊,張鵬,馬劍林,等.基于故障樹的油氣管道失效概率模型[C].全國石油石化行業(yè)質(zhì)量可靠性學(xué)術(shù)研討會,2006.

      Peng X Y,Zhang P,Chen L Q. Long-Distance oil/gas pipeline failure rate prediction based on fuzzy neural network model[C]. Computer Science and Information Engineering,2009 WRI World Congress on,2009651-655.

      ●張鵬,王賴民,陳利瓊,等.油氣長輸管道系統(tǒng)中人的可靠性因素體系分析[J].機械,2007.

      Chen L Q,Zhang P,Biao Y. Experiment study on safety evaluation of L245A-pipe steel in wet H2S environment[J]. Advanced Materials Research2010.

      Chen L Q,Zhang P,Ma J L,et al. Geological hazard assessment of long-distance gas pipelines[C]. International Conference on Pipelines and Trenchless Technolog,20151774-1782.

      Chen LCheng L,Li G,et al. Quantitative analysis of circumferential magnetic flux leakageCMFL signal for oil and gas pipeline based on RBF neural network[J]. American Society of Civil Engineers2011.

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