以页岩气为代表的非常规油气资源成功勘探开发，是全球油气工业理论技术的又一次创新与跨越。它的意义在于突破了早期石油工业常规储集层下限和传统的圈闭成藏观念，并将给石油天然气地质理论赋予新的学科内涵[1-2]；拓展了油气资源勘探开发类型与资源量，突破了油气资源“峰值论”、“枯竭论”；以水平井分段压裂技术为代表的新技术规模化应用，实现了油气工业技术的升级换代[1]。通过页岩油气革命，美国油气对外依存度不断下降，全球能源格局正发生深刻变化。随着中国经济迈向高质量发展，环保要求不断提高，对石油、特别是天然气的需求快速增长，页岩气勘探开发对保障中国能源安全并改善能源结构、推动中国油气工业科技进步具有重要意义。国家高度重视页岩气等非常规天然气的开发利用，并制定了页岩气产业发展的顶层设计和配套政策。从 2009 年开始实质性勘探以来，中国已在上奥陶统五峰组（O3w）— 下志留统龙马溪组（S1l）海相页岩成功实现页岩气商业开发，成为世界上少数几个实现页岩气工业化开采的国家之一。本文重点对近 10 年来五峰组—龙马溪组页岩气勘探开发过程中获得诸多重要地质认识、成功实践经验进行总结，并对中国页岩气未来发展提出建议。
按照“扎根业务，服务管理决策；数据一致完整；结构稳定高效；服务灵活多样”的行业数据中心建设指导思想，将行业数据中心建设分为三个层次:即数据采集层、数据整合层、数据展现和综合应用层。
5月10日上午，在全国信息安全标准化技术委员会2021年第一次工作组“会议周”上，《5G网络安全标准化白皮书》正式发布。白皮书由中国移动通信集团有限公司、中国电子技术标准化研究院、中国信息通信研究院等15家企事业单位共同编制。白皮书分析了5G网络安全相关政策背景、产业发展现状和关键技术特性，从管理、技术、应用等视角梳理了5G网络面临的安全风险和标准化需求，研究提出5G网络安全标准框架和下一步标准研制工作建议，为规范引导5G网络安全标准化工作提供参考。
在选择容灾系统的构造时，首先要考虑的就是选择采用合理的异地数据复制技术。数据的远程复制技术是容灾系统的核心技术，它对于数据系统的一致性和可靠性以及系统的应变能力具有举足轻重的作用，通过有效的数据复制, 远程的业务数据中心与本地的业务数据实现同步，确保一旦本地系统故障,远程的容灾中心迅速进行完整的接管。
数据中心为集中放置的电子信息设备提供运行环境的建筑场所，可以是一栋或几栋建筑物，也可以是一栋建筑物的一部分，包括主机房、辅助区，支持区和行政管理区等。
北京地区四季分明，冬季极端天气条件下，温度曾经降至零下20℃，对于甲方楼层外裸露在室外的水冷管道部分安全运行，造成了重大影响。为了避免室外部分管路出现冻裂、漏水的，引发设备无法启用的故障，特制定此安全预案。
数据的逻辑结构是从解决问题的需要出发，为实现必要的功能所建立起来的数据关系，是面向问题的，它的结构形式与存储形式无关。
PUE用来衡量数据中心效率-2006年4月PUE已被以下两个机构所采用:ASHRAE（惠普是该机构的创始人），绿色网格联盟（惠普是BoD和Metrics Work Group＇Chair的成员）。
没有账户，需要注册
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)
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。
国内重点工业物联网平台四类厂商分类及选型指南
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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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。
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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