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前沿技术-极具发展潜力的20项油气勘探开发新技术

为增储上产和降本增效,未来油气勘探开发领域在向智能化方向迈进 的同时,将陆续推出或应用一些新技术、新装备、新材料。跟踪分析 世界石油科技最近进展,筛选出 20 项在未来 10 年极具发展潜力的油气勘探开发新技术,具体包括:智慧地质、勘探开发一体化智能化协同平台、智能油田、纳米智能驱油技术、井下油水分离技术、地下原位改质技术、高精准智能压裂、智能化海底工厂、浮式 LNG 装置、海域天然气水合物安全高效低成本开发技术、压缩感知地震勘探技术、人工智能地震解释技术、弹性波成像技术、随钻前探与随钻远探技术、光纤测井技术、“一趟测”测井技术、耐超高温井下仪器及工具、智能钻井、连续运动智能钻机、双壁管反循环钻井。

  • 2021-04-08
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云宝利企业中台介绍及解决方案

云宝利??企业中台 利用云宝利??企业中台 利用先进的云计算和成熟的技术框架为现代创新型企业提供一站式企业管理数字化解决方案。

  • 2021-03-19
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Haiwell(海为)IIoT工业物联网190924

每台设备会有一个机主,称为AKEY 每台设备可设置管理员,称为BKEY,可以有多个 如果有人需要访问设备,需要先绑定,绑定需要AKEY和BKEY都同意 访问时,根据来访设备,由AKEY或BKEY审批允许访问的时长 AKEY和BKEY随时可以解除任意一个访客的身份

  • 2021-04-20
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陈省身:微积术的发现与发展

微积术的发现是人类文化史上一件划时代的大事。假使没有微积,我们不能想象近代的科成何景象。现在我们学习微积,一个中材的人,便可于短期内明了其原理。然而在发现的时候,即使极大的天才,亦须苦心孤诣,暗中摸索,才能获得门径。在我们已经利用了微积方法二百余年后的今日,追溯既往,考察一下它的发现的经过,便知前贤缔造的艰难,远非想像所及。 微积术的发现者,一般公认为牛顿(1642-1727)与莱布尼兹(1646-1716)二人。但照意大利数学史家Castelnuovo的研究[指Guido Castelnuovo的Le origini del calcolo infinitesimale nell'era moderna——小编注],微积术的发展,从希腊时代一直到近代,是一个绵续的整体,牛顿与莱布尼兹二氏不过在其中走了最重要的一步。这话并没有估低了他们的功绩。在他们以前,所有的微积观念,是零星的。有了他们的工作,微积术才成为一个系统,才能应用到天文、物理、和一切其他科学。

  • 2023-01-29
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8051系列单片机C程序设计完全手册

近些年来,中国物联网的技术在高速发展中,与物联网有关的专业也成为了热门专业。说起物联网,就不得不提起互联网。互联网对于物联网而言,有点类似“父与子”的关系,毕竟物联网是以互联网为基础核心发展起来的新一代信息网络。

  • 2022-02-02
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海尔5G+智慧工厂解决方案

5G使能工业互联网 智慧工厂5G业务发展探讨

  • 2021-06-22
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基于双层决策的装备订购多因素激励定价模型与算法_孙胜祥

装备订购价格是军方与承制单位双方利益争执的焦点,为全面调动承制单位生产积极性,选择成本、质量和进度同时作为激励因素,在将三因素整合到同一函数表达式的基础上,统筹考虑订购双方利益,构建了装备订购多因素激励定价双层决策模型。分别以军方的激励系数方案和承制单位的努力程度方案为模型的上下层决策变量,并以军方军事经济效益和承制单位期望效用最大化为上下层决策目标。为求解模型得到相对最优激励系数方案,结合粒子群优化算法的快速搜索能力与禁忌算法的全局搜索能力,设计了带检验因子的禁忌搜索粒子群优化(tabu search-particle swarm optimization,TS-PSD)算法。最后,通过算例验证了该模型与算法的有效性,可以引导承制单位向军方期望的目标努力,实现共赢。

  • 2021-05-06
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基于改进遗传算法的拓扑动态变化配电网故障区段定位及隔离模型研究_陈颢

针对典型遗传算法处理拓扑动态变化配电网故障区段定位及隔离问题时存在的若干问题,提出了一种基于改进遗传算法的拓扑动态变化配电网故障区段定位及隔离模型。引入专用适应度函数,采集训练数据预测误差并映射为个体适应度值,建立最优适应度值与最优个体的逻辑对应关系,采用BP神经网络捕获最优个体并对网络初始权值和阈值进行赋值,借助定位及隔离函数输出目标结果。对模型进行效能仿真验证与工程应用分析,可以较好实现拓扑动态变化配电网故障区段精确定位与自动隔离,具有故障信息感知全面、拓扑动态变化适应性强、自主决策性高等优势。

  • 2021-04-21
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工业物联网平台的典型应用场景深度分析

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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当前,人类正处在新一轮科技革命和产业变革的历史关口,人工智能正以前所未有的速度重塑世界,为千行万业注入新动能。从工业制造的智能产线到农业生产的精准种植,从金融服务的智能风控到医疗健康的远程诊断,人工智能推动着生产效率的跃升与产业形态的迭代。正如《指南》所展望的那样,未来,随着网络通信、前沿算法、存储算力等多元技术的深度融合,以及海量数据与前沿知识的双重加持,人工智能将彻底突破单一技术工具的局限,蜕变为贯穿千行万业生产链条的关键枢纽,融入千家万户的日常起居,成为人类社会高效运转不可或缺的底层支撑。

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