洁净油（蒸馏物）一般来说都是静电储集体。因为这种油的电导率低，在某些情况下需要采取7.4.5节所述的防静电措施，这种油包括：天然汽油、煤油、化工石油溶剂、动力汽油和航空汽油、喷气式发动机燃油、石脑油、燃料油类、重柴油、洁净柴油、润滑油。
瓦斯系统是炼化企业重要的工艺系统，瓦斯平衡对炼化企业装置平稳运行有重要作用，但瓦斯系统产耗不平衡情况时有发生，瓦斯产大于耗会造成瓦斯放火炬，给企业带来经济损失，瓦斯产小于耗需要向瓦斯管网补充燃料，增加企业运行成本。随着环保要求的日益严格，做好瓦斯平衡减少火炬排放，对企业生存发展有重要意义。文章主要分析了炼化企业瓦斯系统在装置正常生产运行、催化裂化装置开工、延迟焦化装置突发事故时瓦斯系统平衡措施，丙烷与天然气使用成本的测算方法和瓦斯系统管理经验。通过这些措施某炼化企业实现了正常生产时火炬零排放，为企业增加了经济效益。
中兴云计算技术应用和实践
用我们对IT技术的掌握和理解，通过为中大型企业和机构提供平台级的方案和IT结构设计、系统集成及运营等IT专业服务，提高其业务管理水平和运作效率，增强其核心竞争力；保障事业部和公司利润的实现
摘要:随着云计算、大数据等新一代信息技术与传统工业运营技术的深度融合，工业互联网已成为工业企业数字化转型升级的新动能，与此同时工业互联网安全问题日趋凸显，提升工业互联网安全技术保障能力成为我国工业互联网高质量发展的前提和保障。为深入了解我国工业互联网安全技术的发展情况，本文研判了我国工业互联网的发展需求，系统梳理了工业互联网安全防护技术、安全评测技术、安全监测技术的发展现状，剖析了工业互联网安全技术的发展趋势、技术难点和面临的挑战，提出了工业互联网安全关键技术的攻关路径。研究建议，工业互联网安全技术需结合工业特点及场景，开展定制化服务；紧密融合大数据、人工智能等新技术，实现主动防御:打造内生安全能力，助力工业互联网安全建设，推动我国工业互联网安全健康发展。
不忘初心，得始终 2021/5/17 21:28:35 摘要:随着物联网、5G和工业技术的发展，工业互联网已成为新兴研究领域。由于工业生产的特殊性，对标识解析服务的时延、安全性、稳定性都提出了更高要求。传统DNS标识主体单-一、解析结果僵化、安全保护薄弱，无法满足:工业互联网要求。在此背景下，如何对任意对象提供高效、灵活、安全的解析服务，已成为全球关注的热点领域。首先讨论了工业互联网标识解析体系设计原则和关键支撑技术，其次对现有标识解析体系进行了概述和对比分析，然后阐述了新型标识解析方案研究成果，最后讨论了该领域面临的核心问题，并对未来发展趋势进行了展望。关键词:工业互联网:标识解析:句柄:对象标识符:泛在识别技术:物联网统一标识:分布式散列表:区块链
在某石化公司丁辛醇装置检修过程中，高速泵是该装置检修的关键设备。高速泵由电机、增速箱和泵体3个部分组成。文中对该丁辛醇装置高速泵的机械密封泄漏原因进行了分析，有针对性的采取设计改造措施，收到理想改造效果。
LED作为新一代绿色光源,正在被广泛的应用于照明行业。对于LED灯具来说,正常工作的前提是要具备良好的散热能力。利用CAE并结合正交分析法模拟分析了集成式大功率LED路灯散热器结构。通过分析翅片的高度、厚度、个数以及基板的长度、厚度、宽度等六个参数对其温度场的影响,得出较优的结构参数组合,使LED.工作温度降低到要求温度以下，并使散热器的质量较轻。
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时序大模型是面向时间序列数据的基础大模型，以 Transformer 等架构为核心，通过在海量多领域时序数据上进行预训练，学习时间维度上的通用模式、周期规律与长距离依赖关系。区别于传统时序模型针对单一任务单独训练，时序大模型具备强大的迁移能力，只需少量样本微调或零样本提示，即可适配时序预测、异常检测、缺失值补全、时序分类等下游任务。在工业场景中，它能够直接处理传感器、设备测点产生的海量时序信号，挖掘设备状态演变规律，支撑设备故障预警、工况识别与生产趋势预判，为工业智能落地提供底层模型能力。如：中服云的CServerAIR
2025年，全球人工智能市场规模达到3909亿美元，中国人工智能核心产业规模突破9000亿元。AIAgent细分市场以49.6%的年复合增长率高速扩张，制造业应用大模型的企业比例在一年之内从9.6%跃升至47.5%。从2024年初，中国日均词元(Token)调用量为1000亿;至2025年底，跃升至100万亿;2026年3月，已突破140万亿，两年增长超千倍。这些数字背后，是一场深刻变革的加速到来-人工智能正在从"能力突破"走向“系统重构”。
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。
十多年以来，关于工业网络的讨论一直围绕着数据表现展开。诸如"哪种协议的市场份额在上升?哪种在下滑?哪种标准最终将胜出?"这类问题固然依旧关键，您也可以在本报告第4页的年度市场份额数据中找到最新解答。然而，如今任何深耕工业自动化领域的专业人士都清楚，行业关注的核心问题已经发生了转移。
在国务院《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》指导下，众多企业加速推进人工智能应用落地，并积极探索智能体的潜在价值，2025年由此成为智能体发展的元年。2026年5月，中国人民银行等四部门印发《关于“人工智能+金融”的实施意见》，推动人工智能与金融行业广泛融合。为支撑跨模态、跨模型、跨机构、跨行业的复杂任务协同，满足金融业“开放、融合、高效”的发展诉求，智能体正从单一模式朝着多智能体协同与互联互通的方向演进。在此背景下，智能体通信协议迅速发展。
调查显示，库存、市场需求、从业人员分指数均环比下行，平均日销量与经营状况分指数小幅回升。终端市场需 求动能偏弱，消费者持币观望情绪依旧，缺乏重磅利好激活市场。
本白皮书围绕Coactive:Interactive x Proactive 双态协作展开，依次讨论行业洞察、愿景与顶层架 构、智能主体、环境感知、认知底座、元进化、企业可信落地与应用场景，形成从协作范式到系统实 现、价值验证和可信治理的完整论证。
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