北方地区天然气取暖进展及展望

本文通过分析天然气取暖现状、存在问题和保障措施，提出今后天然气取暖的发展趋势及相关建议，明确指出天然气取暖已成为清洁取暖的重要组成部分，2017—2019年天然气取暖面积逐年提高，国家相关部委陆续出台政策，从气源保障、基础设施建设、惠民补贴等多方面支持推动天然气取暖方案的实施。三大石油公司（中国石油、中国石化、中国海油）作为气源的坚强后盾，气源保供能力持续提升。与此同时，也存在储气调峰设施总体建设进度滞后，“以气定改”在部分省份衔接不到位，天然气取暖发展对补贴依赖程度较高等问题阻碍天然气取暖的发展。今后仍要坚持天然气取暖为主流，宣传天然气取暖的内涵和意义，提高天然气取暖的经济性。

2022-04-13
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创新性交易机制在国有企业海外油气并购的应用研究

基于西方石油公司和雪佛龙公司竞购阿纳达科石油公司这场超级并购历程与交易实质分析，总结梳理了近年来在国际油气交易市场出现的九种创新交易模式，分析归纳了每种模式的内涵和特点。同时，根据我国油气企业海外并购多为现金交易模式的现象及其存在的风险，分别提出了勘探项目、开发项目、炼油和销售项目等不同类型项目海外并购交易模式的不同战略选项和模式组合，并提出了优化开展海外油气资产并购与剥离工作的几点建议。

2022-04-13
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“碳中和”背景下“十四五”能源电力发展趋势分析

绿色低碳是能源发展的重要方向，“十四五”是能源转型的关键时期。从能源供应、能源消费、能源利用效率等维度总结梳理了“十三五”期间我国能源电力的发展现状，并基于碳中和目标和国内大循环为主的新格局，对“十四五”能源电力需求及发展情况进行了初步预判，并从政策、机制体制、能源替代以及数字化技术与节能服务几个方面提出了相关建议，为政府及能源行业企业科学规划发展路径提供参考。

2022-04-13
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5G在油气田智慧勘探井场建设中的应用探讨

“智慧油气田”建设的重要一环就是“智慧勘探”，但在4G技术条件下，网络速率、延时、用户量限制等原因在一定程度上限制了油气田智慧勘探的发展。在分析4G技术条件下的数字化井场建设现状和技术瓶颈的基础上，通过对比分析，对基于5G技术的油气田勘探领域信息化发展的应用前景和发展方向做出了预测和分析。结果表明，5G技术具有的“高可靠、低延时、高安全、高数据交互、访问高速率”等优势正是实现“智慧勘探”的先决条件，基于5G技术建设井场物联网、无人机巡检系统、“智慧钻探”作业辅助系统、井场计算机仿真等应用都是“智慧勘探”建设的重要组成部分。

2022-04-13
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网易2016暑期实习产品运营

2022-04-14
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炼油厂工艺装置结构调整趋势

从分析近5年中国炼油厂工艺装置结构现状出发，阐述了在汽柴油标准不断升级及市场需求变化的背景下，中国炼油装置结构的变化主要体现为重整和加氢裂化装置规模迅速提高、加氢精制装置能力大幅增长。探讨了成品油和化工品市场及汽柴油标准升级趋势，分析了未来炼油厂的装置构成整体从燃料型向燃料－化工型灵活转变。进而提出了新型炼化企业可不再以催化裂化为核心进行炼油加工流程设计而转变为全加氢型加工流程的观点。

2022-04-12
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炼化项目投资增效测评方法探索与实践

随着企业投资回报意识的不断增强，投资增效测评已经逐步成为考核企业新上项目投资效果的有效方法。介绍了投资增效测评的内涵和作用，阐述了投资增效测评与项目可行性研究及后评价经济评价的异同以及在炼化领域的应用思路；同时，对投资增效测评理论方法进行了探索创新，提出了“有无对比法”和“直接增量法”相结合的评价方法；最后，结合烷基化项目案例进行了实证分析，论证了该方法的严谨性与适用性。

2022-04-12
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新疆电网光热发电效益评估

光热发电具有清洁、调节性能好、配有储能系统等特点。以新疆电网为研究对象，对新疆电网发展光热发电进行了效益评估。以周为尺度，计算新疆电网光热发电投入运行后全年8 760 h的电力系统运行状态，计及了机组启停、水电跨日调节、抽蓄跨日调节、光热电站的跨日调节等因素。采用新能源弃电量、火电发电量、储能电源发电量、运行煤耗等多种指标全方位衡量光热的发电成本和效益，计算了光热电站的容量效益、电量效益，分析了光热发电在保证新能源弃电率不变的情况下，提高新能源消纳占比的可行性。研究成果可为新疆光热电站效益评估研究提供参考。

2022-04-12
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2026 年数据分析和人工智能规划指南 2025 年 10 月 13 日 - ID G00837539 - 阅读全文约需 30 分钟作者：Sumit Agarwal、Georgia O'Callaghan、Christopher LongWilco van Ginkel、Maryam Hassanlou、Zain Khan、Cuneyd Kaya、Raúl Arrabales 主题：面向技术专业人员的数据分析和人工智能；数据和分析解决方案的架构、实施及扩展；生成式 AI 资源中心 2026 年，企业必须在加速推进 AI 和数据分析落地的同时最大化业务价值。为实现这一目标，数据和分析技术专业人员需充分利用所有可用数据，设计模块化、灵活的架构，并建立稳健的治理机制以确保可信度。