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离心式压缩机结构与工作原理的深入解析

离心式压缩机作为一种高效的气体压缩设备,在化工、石油、天然气、空气分离、制冷、空调及电力等多个工业领域中扮演着至关重要的角色。其通过旋转叶轮将动能转化为压力能,从而实现气体的压缩。本文将详细探讨离心式压缩机的主要组成部分及其工作原理。

  • 2025-04-08
  • 阅读450

数字孪生概念体系

本文梳理分析了“digital twin(数字孪生)”这一术语指代不清、边界模糊等现象给标准化和行业实践带来的困扰,指出数字孪生这一技术体系的集成性和跨学科性使得其标准化工作需要以系统化、完备的概念术语体系为基础。在现有术语工作国际标准概念体系开发原则和指南的基础上,提出了开发概念体系的改进方法和流程,包括应用系统思维和系统工程方法,评估候选上位概念的工具和步骤,开发系统完备分类的框架、原则和步骤,以及术语工作的成熟度等级。基于这些方法和流程,确定了将数字孪生体和数字孪生系统与通用术语“数字孪生”区分开来的必要性,分析了数字孪生现有21个定义及其10个上位概念,提出数字孪生体的上位概念最好是一种数字资产,而不选一种数字化表征。在此基础上,构建了包含100个概念和50个定义的系统化的数字孪生概念体系。这项工作解决了“数字孪生”术语的多义问题,验证了概念体系开发改进方法的有效性。所提出的数字孪生概念体系为数字孪生术语工作和数字孪生系统参考架构标准的制定提供了有益的输入,也为其他领域的概念体系开发提供了最佳实践。

  • 2025-01-15
  • 阅读220

李兵:火电厂智能化系统架构及智能监盘模型研究(复述,工业控制计算机,2024.37.6)

数字化智能化技术是加速火电清洁低碳转型的关键,结合《火力发电厂智能化技术导则》及智能发电系统?ICS、?ISS?建设理念,针对不同类型电厂自动化信息化现状,提出了融合热工电气一体化的智能化系统实施架构及接口设计,可满足智能发电运行控制与运维管理两类应用的实施与扩展。在此基础上,面向火电机组少人值守需求,结合运行人员实际监盘过程,针对关键运行参数趋势预警,提出了基于趋势分析、热力系统变工况、神经网络等算法的机组智能监盘模型,可有效降低运行人员监盘强度,提高机组运行安全性,最后对提高智能化应用的实用化程度进行了探讨。

  • 2025-01-15
  • 阅读597

郑淇薇,赵欣悦:多类型小容量火电机组热电解耦潜力与经济性对比评估(复述.发电技术.45卷5期.2024.10)

【目的】新能源发电存在输出功率和发电负荷的大幅波动和不稳定性问题,对电力系统稳定运行造成一定挑战。小容量火电机组热电解耦后参与电力系统整体运行,可提高电网调度效率与系统安全性,为此,采取多种热电解耦技术对3台小容量火电机组进行改造,并对各种技术路线进行了比较研究。【方法】通过使用EBSILON Professional软件进行模拟实验,对各种热电解耦方案在调峰负荷方面的潜力进行了评估和对比分析,并对改造后的经济性进行分析。【结果】水冷背压式机组热电解耦潜力空间较大,较其他机组有着明显优势,热泵改造机组最大供热下日利润提高217.1万元。随着抽汽热负荷变化,水冷凝汽式机组热电解耦潜力变化整体趋势平缓,最易控制,热泵改造机组最大供热下日利润提高202.2万元。空冷凝汽式机组热泵改造最大供热下日利润提高26.13万元。【结论】经过热电解耦升级的火电机组,能够大幅增强其调峰效果,热泵改造能有效提高日利润,从而提升整个发电系统的稳定性和发电效率。

  • 2025-01-15
  • 阅读434

孙剑,胥建群,黄喜军:基于设计数据驱动的汽轮机变工况计算方法研究(汽轮机技术.60.6)

在传统汽轮机变工况计算原理的基础上,结合制造厂家提供的设计数据,提出了一种同时考虑汽轮机通流和回热系统两部分的简化变工况计算方法。以某1000MW?凝汽式机组为对象,进行变工况性能计算,计算结果与热平衡设计值进行对比,结果表明:?该计算方案切实可行,计算精度很好地满足了工程计算精度的要求。

  • 2025-01-15
  • 阅读224

流程工业大模型:挑战与机遇

当前,大模型技术在多个领域展现出颠覆性潜力,正深刻重塑人类与工业复杂系统的交互模式。面对流程工业“机理复杂、控制困难、知识碎片化、研发周期长”等长期存在的关键难题,通用大模型在泛化能力、可信性与可持续学习等方面难以满足工业场景的高要求。为此,任磊教授团队于中国工程院院刊《Engineering》提出了流程工业大模型框架——ProcessFM,融合“数据+机理+知识+计算”的多层架构,该架构从资源层、基础层、适配层到应用层进行系统设计,构建适用于流程工业的大模型技术底座,具备机理认知、知识问答、仿真生成、智能控制、优化决策、科学发现六大核心能力,旨在实现高度融合的工业智能。未来,流程工业大模型将从多模态数据及机理融合、可解释决策、边缘部署等方向突破,为流程工业带来大模型赋能的智能解决方案。

  • 2025-05-26
  • 阅读627

动车组故障|基于数字孪生的动车组故障预测

目前,我国动车组维修方式主要为故障事后维修和计划性维修,该方式往往造成维修不足或过度维修等问题。近年来,故障预测与健康管理(Prognostic and Health Management,PHM)系统在动车组领域被广泛研究与应用,现行PHM系统主要采用基于阈值或基于机理的研究方法进行动车组故障预测。基于阈值的动车组故障预测具有简单直观、易于理解、易于实现等优点,但当设备工作环境、负载、温度等因素发生变化时,监测参数可能出现不同程度的波动,而固定阈值可能无法很好地适应变化,并且该方法很难捕捉监测参数的潜在趋势和变化规律;基于机理的故障预测方法能够深入理解设备或系统的工作原理和故障机理,利用物理模型、数学模型等手段预测设备故障状态。由于动车组的工作原理和故障机理非常复杂,涉及多种因素的相互作用,并且对于不同类型的设备,需要针对不同机理进行调整和优化。因此,在研究中可结合数学模型、统计学方法、机器学习、数据挖掘、信号处理等技术手段,增强故障预测的准确性和可靠性。

  • 2025-05-26
  • 阅读552

故障预测之残差分析

在工业生产和设备运行中,故障的发生往往会导致巨大的经济损失和安全隐患。因此,准确的故障预测对于保障设备的可靠运行、提高生产效率具有至关重要的意义。残差分析作为一种有效的故障预测方法,通过对模型预测值与实际观测值之间的残差进行分析,能够及时发现设备运行中的异常情况,为故障预测提供有力支持。本文将详细阐述残差分析的原理、实现方式以及在故障预测中的应用。

  • 2025-07-06
  • 阅读705
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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)

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2025知识图谱与大模型融合实践案例集

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。

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国内重点工业物联网平台四类厂商分类及选型指南

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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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2026年中国媒介展望:从掌控到赋能

2025年,持续的地缘政治紧张局势和贸易不确定性,取代了对“统一全球市场”的信念。全球品牌不再被动观望,而是转向更深层次的“在中国”融合:采用本土科技平台、加大研发投入,并推进逆向创新。 中国品牌为应对国内过度竞争以及对本土消费的过度依赖,加速出海扩张。 面向全球的品牌传播必须针对中国的竞争环境进行精细化调整;本地化不再是可选项,而是必选项。

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安全应急装备产业发展研究报告(2025年)

安全应急装备是防范化解重大风险、提升突发事件应对能力的物质基础与技术保障,其发展水平直接关系到国家公共安全保障能力和产业链现代化水平。习近平总书记指出,“要巩固壮大实体经济根基,把集成电路、网络安全、生物医药、电力装备、安全应急装备等战略性新兴产业发展作为重中之重,着力打造世界级先进制造业集群。”当前,全球风险挑战日趋复杂严峻,气候变化引发的极端天气事件频发,城市运行系统日益复杂化,对现代化安全应急体系建设提出了新的挑战,也对安全应急装备产业提出更高要求。同时,新一代数字信息技术融合应用不断深化,以及全社会日益增长的安全保障需求,也为安全应急装备产业发展带来重要机遇。

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锚定真实的人——2026人群白皮书

当消费市场迎来“人口结构重塑”与“需求多元裂变”的双重变局,消费者正以更立体的姿态重新定义市场规则,这既是当下的行业底色,更是品牌增长道路上必须直面的核心命题。

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全球业务高速增长DNA分析报告

核心研究发现 1.增长愈发难以实现:尽管许多企业仍在增长,但高增长企业(即员工规模等级提升一级)的比例已从疫情前的7.4%降至疫情后的4.3%,这表明市场环境日益严峻。1 2.AI技能是增长加速器:高增长企业的A技能发展水平比其他企业高出45%。

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