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管道振动的主要原因、危害及消除措施

在机组转动设备和流动介质中,低强度的机械振动是不可避免的,转动设备机械振动通过系统连接部件及介质传递至系统管道,从而对机组的安全运行构成很大的威胁。管道振动的危害主要包括以下几点:

  • 2022-10-31
  • 阅读519

5S管理(图例集)

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  • 2022-11-02
  • 阅读513

动画展示安装和拆卸轴承,附SKF内部轴承基础培训PPt

大家对SKF应该比较熟悉,SKF执世界滚动轴承业之牛耳,经营的触角已遍及全球,很多人直接或间接的都会接触到这个品牌的轴承,为了展示安装和拆解车轮轴承,SKF曾经拍摄过一个经典的动画

  • 2022-11-02
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很实用的车间生产现场5S管理标准,建议收藏

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  • 2022-10-31
  • 阅读529

未来石化装备国产化工作突破点在哪里?

新时代十年,我国石油和化工企业充分发挥产业链供应链核心作用,持续加大重大装备国产化攻关力度,为保障国家能源安全、产业安全、技术安全做出了重要探索并取得重要进展。

  • 2022-11-02
  • 阅读523

工信部等六部门印发《关于“十四五”推动石化化工行业高质量发展的指导意见》(全文)

工业和信息化部、国家发展和改革委员会、科学技术部、生态环境部、应急管理部、国家能源局近日联合印发《关于“十四五”推动石化化工行业高质量发展的指导意见》。《意见》提出,到2025年我国石化化工行业基本形成自主创新能力强、结构布局合理、绿色安全低碳的高质量发展格局,高端产品保障能力大幅提高,核心竞争能力明显增强,高水平自立自强迈出坚实步伐。并在创新发展、产业结构、产业布局、数字化转型、绿色安全等五个方面明确了具体发展目标。

  • 2022-11-02
  • 阅读544

设备管理的11个指标,你知道多少?

在企业里,用于度量设备管理好坏的指标很多。例如设备的完好率,设备的可用率,设备综合效率,设备完全有效生产率,设备故障率,平均故障间隔期,平均修理时间,设备备件库存周转率,备件资金率,维修费用率,检修质量一次合格率,返修率等等。不同的指标用于度量不同的管理方向。

  • 2022-11-02
  • 阅读514

石化装置设备完好标准

设备完好标准是设备处于完好技术状态的检查根据,也是计算设备完好率的基础与前提。那么设备完好标准是怎样定义的呢?石油化工行业中各种设备完好的标准是什么? 各地、各部门为了考核企业设备的完好率,规定了设备完好标准。

  • 2022-11-02
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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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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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新型储能行业产业发展现状及趋势:暨CNESA+DataLink+2025年度储能数据发布

CNESA中国能源研究会储能专委会 China Energy StoregeAliance 中关村储能产业技术联盟 新型储能产业发展现状及趋势 暨CNESA DataLink 2025年度储能数据发布 中关村储能产业技术联盟 2026年1月

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2025年人工智能高质量数据集建设指南

随着大模型技术的迅猛发展,数据集作为人工智能核心三要素之一,在算法趋同、算力普惠的竞争环境中正在构建难以复制的差异化壁垒。人工智能发展正在进入“数据驱动”新阶段,高质量数据集的建设不仅是提升AI模型性能的关键,也是推动“人工智能+”行动落地的重要保障。然而现阶段,大量机构在高质量数据集建设中面临目标定位模糊化、实施路径碎片化与技术底座薄弱化三重挑战,不知道需要什么数据集、如何建设数据集、怎样评估数据集质量,制约了人工智能应用落地。《人工智能高质量数据集建设指南》正是在此背景下启动起草,旨在为业界建设高质量数据集提供有实操价值的指导和参考.

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