面对日益提高的化工园区环境管理政策要求，化工园区唯有不断完善环境基础设施建设，提升环境管理能力，才能够在化工行业的“百园大战”中脱颖而出，引来优质化工企业“金凤凰”，实现园区的转型突破与持续发展。
各省、自治区、直辖市、计划单列市及新疆生产建设兵团环境保护厅（局）， 辽河保护区管理局，各环境保护督查中心，中国石油和化学工业联合会，中国石油天然气集团公司，中国石油化工集团公司，中国海洋石油总公司，中国中化集团公司，中国化工集团公司等有关行业协会及企业： 化工园区（以下简称“园区”）包括石化化工产业集中的各类工业园区、产业园区（基地）、高新技术产业开发区、经济技术开发区及专业化工园区和由各级政府依法设置的化工生产单位集中区。推进园区的规范化可持续发展，是推动石油和化工行业调整产业结构、加快转变经济发展方式的重要措施。近年来，我国化工园区以其科学的发展理念、先进的技术装备、现代化的管理模式，为促进经济和社会发展做出了重要贡献。但有些园区在发展过程中也暴露出布局不合理、项目准入门槛低、环保基础设施建设滞后、化学品环境管理体系不完善、环境风险隐患突出、园区管理不规范等问题。为贯彻落实国务院
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本规范的主要技术内容是:总则、术语、基本规定、坡屋面工程材料、防水垫层、沥青瓦屋面、块瓦屋面、波形瓦屋面、金属板屋面、防水卷材屋面、装配式轻型坡屋面等。本规范中以黑体字标志的条文为强制性条文，必须严格.执行。
本标准共分6章，内容包括总则、术语和符号、节水设计计算、节水系统设计、非传统水源利用、节水设备、计量仪表、器材及管材、管件。 本标准中以黑体字标志的条文为强制性条文，必须严格执行。
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高含硫化氢气田集输管道系统内腐蚀控制要求高含硫化氢气田集输管道系统内腐蚀控制要求高含硫化氢气田集输管道系统内腐蚀控制要求高含硫化氢气田集输管道系统内腐蚀控制要求
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本工程建筑为办公生产大楼，由地上32层、地下3层组成；其中1-5层为裙楼、6-32层为塔楼。地下1-3层含停车场、人防、设备用房；地上部分：主楼一层含公共大厅；5为设备转换层，11、22层为避难层，33层设置机房；6-10层、12-21层、23-32层为办公生产用房。
随着能源互联网的发展，能源系统智能化特征越来越突出，能 源开发、生产、传输、存储、消费 全过程的智能化水平快速提升，所 涉及的设备和系统将数以亿计，在 规划和运行过程中将产生海量数据， 且结构复杂、种类繁多、因实时性 要求高而快速增长。这些数据贯穿 着能源互联网各个环节，蕴含着巨 大的价值。
技术开发的迭代推进和技术应用的规模化积累，在推进数字技术不断取得新突破的同时，也使数字技术变得更加成熟和可靠。数字技术的先进性、复杂性、集成性与数字化系统覆盖面更广、界面更直观、操作更简单同步发展。人们能够随时随地访问功能越来越强大的数字化系统。
本工程为单缆无源系统，将为大楼提供全面无线通信信号覆盖，所设计的室内覆盖系统是为智能化大楼室内移动通讯信号覆盖的需要而提出的
对于机械系统的预测和健康管理，一项核心任务是预测机器的剩余使用寿命（RUL）。目前，具有自动特征学习的深度结构，如长短期记忆（LSTM），在RUL预测方面取得了很好的性能。然而，传统的LSTM网络只使用最后一个时间步的学习特征进行回归或分类，效率不高。此外，一些具有领域知识的手工制作的特征可能会为RUL的预测提供额外的信息。因此，将这些手工制作的特征和自动学习的特征集成到RUL预测中是非常有动力的。在这篇文章中，我们提出了一种基于注意力的深度学习框架，用于机器的RUL预测。LSTM网络用于从原始数据中学习序列特征。同时，所提出的注意力机制能够学习特征和时间步长的重要性，并为更重要的特征和时间步分配更大的权重。此外，开发了一个特征融合框架，将人工生成的特征与自动学习的特征相结合，以提高RUL预测的性能。对两个真实数据集进行了广泛的实验，实验结果表明，我们提出的方法优于现有技术。 关键词：注意力机制、特征融合手工特征、长短期记忆（LSTM）、机器剩余使用寿命（RUL）预测、预后和健康管理（PHM）。
准确模拟大型锂离子电池（LLBs）的电化学过程，包括估计过程中的电化学状态分布，对于LLBs的设计和管理至关重要。基于二维物理的模型可以准确地描述LLB的电化学过程。然而，由于存在复杂的偏微分方程（PDE），求解模型成为一项具有挑战性的任务。本文开发了一个物理信息复合网络（PlCN）作为二维物理模型的替代模型。具体来说，PlCN由四个深度神经网络（DNN）组成，分别估计四个关键电化学状态的分布。由于PlCN的架构受到PDE特性的启发，它可以通过四个轻量级DNN实现高精度。此外，通过结合物理和数据，PlCN使用有限的数据实现了准确的估计。它甚至可以估计可能无法直接测量的电化学状态分布。MoreoverPICN提出了一种基于低频信息的预训练策略和两阶段损失平衡策略，以解决PlCN训练中可能出现的收敛失败和损失不平衡问题。PlCN是通过将物理与数据相结合来模拟LLBs电化学过程的新尝试。大量实验表明，它比最先进的模型要好。 关键词：数据、电化学过程、锂离子电池、物理学、替代模型。
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