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机械密封全部知识,看完不懂算我输

机械密封件属于精密、结构较为复杂的机械基础元件之一,是各种泵类、反应合成釜、透平压缩机、潜水电机等设备的关键部件。其密封性能和使用寿命取决于许多因素,如选型、机器的精度、正确的安装使用等。

  • 2023-02-13
  • 阅读404

化工装置开车准备工作

一、设备、管道系统压力试验 (一)管道系统压力试验条件 1、安全阀已加盲板、爆破板已拆除并加盲板。 2、膨胀节已加约束装置。 3、弹簧支、吊架已锁定。 4、当以水为介质进行试验时,已确认或核算了有关结构的承受能力。 5、压力表已校验合格。

  • 2023-02-13
  • 阅读446

标准化检修现场管理的探索与实践

腈纶部金阳装置为迎接日益严峻的生产安全形势,满足当前装置安全、规范检修的迫切需要,通过对标准化检修在装置实际应用中的介绍和探讨,围绕检修准备、检修过程、检修收尾三个方面,探索建立一套便于实施、高效的检修现场标准化管理模式,进一步提高装置的标准化管理水平,创造出最佳的业绩。

  • 2023-02-13
  • 阅读439

石化腐蚀预测技术现状与需求

针对石化系统的安全平稳运行,国内外已开展了大量工作,并取得了较好的效果。但随着大数据、云计算的发展,以移动设备和应用为核心,以云服务、移动宽带网络、大数据分析等技术为依托的第三计算平台已初步形成,为防腐蚀技术与信息技术的结合提供了一个崭新的舞台。

  • 2023-02-11
  • 阅读376

预测性维护如何促进工业自动化的可持续性发展

可持续发展是全社会共同追求的重要目标之一,许多国家、企业都希望能够实现净零碳排放。工业作为最主要的碳排放源之一,许多企业可能需要变革其工业系统,以减少对环境的影响。数字技术对此有很大帮助,企业可以引进预测性维护,以减少能源负载和材料的浪费。

  • 2023-02-11
  • 阅读345

智能化「下半场」,终于轮到中国人来定义

1984年常常被认为是计算机发展史的里程碑。 在这一年,除了第一台采用图形用户界面的Macintosh的诞生,还有令人印象深刻的1984广告,一个代表嬉皮士的白发红裤的姑娘,用手中的长锤,击碎巨大屏幕上机械宣教的头像,在台下众人麻木之后的瞠目结舌中,宣告计算机真正走出实验室的象牙塔,开启了智能化上半场的征程。

  • 2023-02-11
  • 阅读641

一份报告背后的中国企业智能化真实现状

智能化是衡量制造业企业强弱的关键指标之一,但现状并不乐观。 近日,联想集团联合中国信息通信研究院发布了《中国企业智能化成熟度报告(2022)》(下称《报告》),揭开了中国企业智能化转型的现状。

  • 2023-02-13
  • 阅读812

砂石骨料矿山智能化建设现状与建议|行业研究

智能化是提高砂石骨料企业核心竞争力,推动砂石骨料产业转型升级的重要途径。本文研究通过矿山实地考察、智能矿山解决方案供应商考察、已建设智能化矿山的案例分析、专家访谈、问卷调查及文献调查等方法,对中国砂石骨料矿山智能化建设现状进行深入研究,对中国砂石骨料矿山智能化具体需求进行分析总结,提出了基于当前智能矿山技术发展水平的砂石骨料矿山智能化建设的建议,包括智能矿山基本体系架构,资源环境数字化、设计计划三维化、生产作业自动化、安全环保集成化、经营决策智能化、管控一体化和信息网络化等智能矿山建设七大主要建设模块,以及成立组织、制定规划、标准先行、保障资金四项保障智能矿山建设顺利开展的措施。

  • 2023-02-13
  • 阅读932
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时序大模型是面向时间序列数据的基础大模型,以 Transformer 等架构为核心,通过在海量多领域时序数据上进行预训练,学习时间维度上的通用模式、周期规律与长距离依赖关系。区别于传统时序模型针对单一任务单独训练,时序大模型具备强大的迁移能力,只需少量样本微调或零样本提示,即可适配时序预测、异常检测、缺失值补全、时序分类等下游任务。在工业场景中,它能够直接处理传感器、设备测点产生的海量时序信号,挖掘设备状态演变规律,支撑设备故障预警、工况识别与生产趋势预判,为工业智能落地提供底层模型能力。如:中服云的CServerAIR

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2026“人工智能+”行业发展蓝皮书

2025年,全球人工智能市场规模达到3909亿美元,中国人工智能核心产业规模突破9000亿元。AIAgent细分市场以49.6%的年复合增长率高速扩张,制造业应用大模型的企业比例在一年之内从9.6%跃升至47.5%。从2024年初,中国日均词元(Token)调用量为1000亿;至2025年底,跃升至100万亿;2026年3月,已突破140万亿,两年增长超千倍。这些数字背后,是一场深刻变革的加速到来-人工智能正在从"能力突破"走向“系统重构”。

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中服云能碳管理平台V5.0

中服云能碳管理系统依托中服云工业物联网底座打造,聚焦工业企业能耗管控与碳资产管理需求。 系统整合水、电、气、热等多类能源数据,实现用能实时采集、集中监测、智能分析。 依托数字化手段精准核算碳排放总量,助力企业摸清碳排底数、合规完成台账管理。 通过节能诊断、能耗优化策略推送,有效降低生产能耗与运营成本。 全方位赋能企业绿色低碳转型,筑牢安全生产与节能减排双重发展防线。

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中服设备健康管理系统依托中服云工业物联网架构搭建,面向工业全品类设备运维场景。 融合实时数据采集、状态监测、故障诊断核心能力,全天候掌握设备运行动态。 通过边缘计算与 AI 算法分析设备隐患,实现从被动维修向预测性维护升级。 有效降低设备故障率、减少停机损失,简化线下运维管理流程。 助力工厂实现设备数字化管控,保障产线高效、稳定、安全运行。

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工业级物理AI赋能高精密制造

在多品种、小批量、高精度、快速换产与质量一致性要求并存的高精密制造场景下,制造企业已步入物理AI的工程化探索阶段。随着产品迭代加速、生产批量柔性化程度不断提升、产品形态与工艺要求不断更新,同时企业对质量稳定性的严苛标准始终未变,机器人系统不再仅需执行固定运动轨迹,还需在真实物理环境中实现实时感知、定位、推理与作业执行。

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风电功率预测大模型及不确定性溯源研究

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重力储能-长时调节新支点2026固体重物重力储能产业发展观察报告

能源转型正以前所未有的速度重塑全球经济发展格局。当前,以新能源为主体的新型电力系统建设正在加快推进,风电、光伏等可再生能源装机规模持续增长,能源生产和消费方式不断发生深刻变化。与此同时,新能源发电的波动性和间歇性也使电力系统对于灵活调节能力提出了更高要求,储能作为支撑能源转型的重要基础设施,正在从新能源发展的“配套环节”逐步成为推动能源体系变革的“关 键支柱”

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