煤层气产量评价和预测是煤层气开发工程决策的关键基础。随机森林算法具有计算量小、精确度高的优点。影响煤层气井产能的参数包含地质参数、工程措施和排采工艺参数。煤储层地质参数分为动态参数和静态参数两个部分。静态地质参数由煤层的本质属性决定，如：煤层埋深、煤层厚度、地应力等；动态地质参数在排采过程中发生动态变化，如储层压力、渗透率等。排采工艺参数多为动态参数，主要受人为调控，如井底流压、套压、动液面深度、冲次、冲程等。当煤层气井完成选址、钻井、水力压裂等条件进入生产阶段，排采工艺参数对其产量影响至关重要。基于随机森林算法，分析了沁水盆地郑村区块15号煤层8口煤层气井的地质参数和排采工艺参数对产气量的影响，计算得到了排采工艺参数对煤层气井产气量影响的重要性指标排序，即流压＞套压＞动液面＞冲次＞冲程＞埋深。将煤层气井最近60 d的生产数据作为产气量预测的测试样本，其余历史生产数据作为学习样本。学习样本经过缺失值处理、异常数据处理后，输入至R语言中，利用随机森林算法对历史产气量进行拟合分析。综合考虑排采工艺参数和历史产气量的动态变化对煤层气井后续日产气量的影响，建立了煤层气井的产量模型。依据随机森林算法的分枝优度准则，预测了不同排采方案下的煤层气井日产气量，将预测值与测试样本进行对比分析。结果显示，日产气量预测值中95％以上的数据与实际产量数据（测试样本）的误差小于5％，这说明基于随机森林算法的煤层气直井产量模型具有较高的拟合及预测精度，为煤层气井产能评价和预测提供了借鉴。
参数时变的现象广泛存在于机械系统。如果系统参数随着时间而发生较大变化，振动主动控制方案就需要考虑时变参数对控制算法的影响。针对动力学特性变化较大的时变机械系统振动，提出一种模型实时辨识自适应控制算法，该算法将传统的滤波自适应算法与递归预测误差方法相结合，利用改变梯度的递归预测误差方法实时估计控制通道模型。建立弹簧质量支承的非均匀截面杆纵向振动时域模型，模型中随时间而变化的弹簧刚度导致模型动力学特性发生较大变化。用模型实时辨识自适应控制算法对建立的杆模型进行振动控制数值仿真，仿真结果表明，所提出的控制算法能有效抑制时变系统的窄带和宽带振动。相对于现有的方法，该控制算法能实现更好的控制性能。最后，将所提出的控制算法应用到时变的摇摆系统振动控制，实验结果验证了所提出控制算法的可行性和有效性。
为了实现枣树智能化修剪作业，该研究提出了基于点云配准的自然光照环境下的果树三维重构方法，并针对传统最近点迭代（Iterative Closest Point，ICP）算法对待配准点云的空间位置要求苛刻的问题，提出了改进的点云配准算法。首先，使用彩色深度（RGB-D）相机采集不同角度下的枣树彩色和深度图像，并通过信息融合实现相应角度下的点云获取。其次，对点云进行背景去除和滤波处理，基于直方图设定分割阈值，提取单株枣树点云，并将放置在树根附近的标靶球作为标记，使用人工标记法进行两站点云初配准。最后，在初配准基础上计算点云的曲面法向量和曲率，由曲率相近的点构成配对点对，使用 k 维树最近点迭代（k dimensional-tree-Iterative Closest Point，kd-tree-ICP）算法完成精配准，对点云使用 Alpha-shape 算法面片化，实现表面重构。利用上述方法对多棵枣树进行全局配准并完整重构果树模型。试验结果表明，通过引入初配准，有效提高了点云配准的准确性和稳定性，配准误差均控制在 1.0 cm 以内，平均配准误差为0.76 cm；重构模型真实感较强，在外观上更加接近真实树，重构模型枝干相对误差控制在 7%以内。该研究重构模型精度较高，可为枣树智能修剪提供可视化研究基础和技术支持。
现代供应链逐渐发展,电网企业电表数据全面采集汇入中台,数据量激增,对电表质量研究提出挑战。从电表误差、故障、可靠性、质量评价等方面归纳总结了现阶段电表质量的典型研究范畴,讨论其侧重点、优缺点及适用性；分析了大数据技术用于处理电表质量信息的关键技术及应用思路,提出一种基于大数据技术与典型研究相结合的智能电表质量分析框架,以便供应链各环节生成数据得以充分应用。
本发明适用于互联网技术领域，提供了一种 基于工业互联网的供应链管理系统，该系统记录 产品从原料到成品各阶段的监测或检测数据，包 括原料生长监测、原料质检、加工程序监测、成品 质检，仓储监测，实现成产品供应链数据的完整 追踪，当流入市场的成品出现质量问题时，通过 产品供应链数据的追踪和分析，即可获知产品质 量问题的根源，为后期产品质量的改善提供依据 和方向。
本实用新型公开了一种基于云计算的皖制 云工业互联网运行平台机构，包括操作台和电 脑，所述电脑安装在操作台上端外壁上，所述操 作台的正下侧设置有底座，这时就可以主机从密 封垫的中间放入，使得主机的下端处在隔网的上 侧，再将支撑杆通过螺母进行固定，这样方便将 主机进行拆装和对其进行更换维修，以及能够对 底座中的防尘网上的灰尘进行清理，使用云工业 互联网运行平台工作前，可以先将冷却液从进口 管注入到冷却管的内部，通过冷却液的与主机进 行热交换达到降温，然后进入下一次循环，而同 时启动电机，这样使得扇叶进行旋转，将主机产 生的热量从四个散热孔吹出去，加快了主机的散 热的速度，使得电脑始终保持高速运行。
本发明公开了一种基于工业互联网的产品 周期控制方法，所述方法具体包括如下步骤：S1、 基于产品的存储时间来确定销售价格；S2、周期 性的基于各生命周期内的盈利额对销售价格进 行调整，售出产品的存储时间即为该产品的生命 周期。基于产品的存储周期来确定销售价格，存 储时间越长，销售价格越低，一方面较满足了高 端客户对新鲜食品的需求，另一方面，通过对存 储时间相对长的产品进行逐级降价，以达到缩短 产品生命周期的目的。
本发明公开了一种智能制造工业互联网决 策方法，包括智能制造技术平台、传感器、终端、 设备，其中，所述智能制造技术平台，通过高仿真 建模实现对过程设备的实时控制和在线优化；所 述传感器用于获得实时信息，完成数据采集，并 将采集的数据传输给智能制造技术平台；所述终 端用于登录授权的帐号和密码，随时、随地通过 终端了解资源调度请求；本发明的有益效果是： 利用智能制造技术平台，通过高仿真建模实现对 过程设备的实时控制和在线优化，减少能耗；通 过设计的实时检测模块，该模块与智能制造技术 平台进行连接，用于网络信息安全检测；通过传 感器获得实时信息，完成数据采集，为设备优化 运行提供科学的决策依据。
没有账户，需要注册
母公司公司的总目标是什么?母公司要求该业务单位做什么?将业务单位的定位是什么(基础业务还是边缘业务)
随着人工智能的迅猛发展，知识图谱与大模型作为两大核心研究领域，各自彰显出独特的技术优势。知识图谱以结构化方式精准刻画实体关联，为知识表示与推理提供了可解释的框架;大模型则凭借海量数据训练展现出卓越的自然语言理解与生成能力，具备强大的泛化学习性能。
国内重点工业物联网平台四类厂商分类及选型指南
工业物联网平台发展重点： 一是行业深耕化，从通用型平台向“一米宽、百米深”的行业垂直平台转型，聚焦能源、交通、化工等领域的特定需求，沉淀场景化解决方案与行业Know-how，而非追求“大而全”的覆盖能力。 二是智能融合化，工业大模型与平台深度结合，实现工业知识的智能化重构、应用开发的低代码化升级，以及生产运营的自感知、自决策、自优化闭环管控，AI成为提质增效的核心变量。 三是生态协同化，平台不再是单一技术载体，而是串联产业链上下游的协同中枢，通过跨系统数据融合、产学研用金深度合作，形成“数据-算力-应用”的生态闭环，赋能供应链协同与产业集群升级。 四是部署灵活化，采用“平台化产品+私有化部署”结合的模式，兼顾中小企业轻量化需求与大型集团定制化诉求，支持公有云、私有云、边缘端的混合部署，平衡成本与安全性。
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