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钻井工程技术现状及发展趋势

随着油气勘探开发程度的不断深入,勘探开发领域正逐渐转向深层特深层、复杂地层、深海极地和非常规油气藏,对钻井工程提出了更高要求。文章介绍了近年来钻完井、压裂改造等技术及装备工具取得的最新进展,分析了钻井技术发展趋势,如提速提效技术装备仍是研发重点,提升技术装备在复杂地层和环境的适应能力,深海技术装备研发热度不减,精细压裂增产技术装备备受关注,地质工程一体化技术装备加速推进,自动化、智能化技术装备研发持续升温等。提升石油工程技术装备水平是实现各类油气资源高效经济勘探开发的重要手段。

  • 2022-02-09
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血脑屏障及其体外模型研究进展

血脑屏障是介于血液循环系统和脑部中枢神经系统之间的一种动态界面,主要由脑微血管内皮细胞、星形胶质细胞、周细胞及一系列转运体和紧密连接蛋白构成,它们形成了一种致密的屏障,维持脑部内环境的稳态平衡,但同时也对作用于中枢神经系统的 药物的开发造成了困难。血脑屏障的体外模型有成本低、易操作、条件可控等优点,可以一定程度上预测体内实验的结果,减少在体实验成本,更符合伦理学,可用于脑部病理生理的研究和药物的筛选。综述了血脑屏障的组成和体外血脑屏障模型常用的细胞及其特点, 旨在为血脑屏障体外模型的构建提供参考。

  • 2022-02-09
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基于边缘计算平台的分析与研究

物联网应用发展带来终端设备的指数型增加,据思科网络指数预估[1],到 2022 年,网络设备连接量将达到 500 亿,其中物联网终端占比将达到 51%。由于物联网终端的资源局限,往往需要借助远端的云计算资源为用户提供服务,如果将终端所有数据传输到云中心统一处理后再返回终端,势必给网络链路和数据中心带来极大的压力,也极易导致云中心过载而拒绝服务(DoS),影响终端用户体验。

  • 2022-02-09
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边缘计算在物联网领域的研究与分析

物联网的发展开启了万物互联时代,设备的爆炸式增长和应用的多样化带来了海量数据,对传输带宽、时效性、异构接入等提出了新要求。边缘计算在靠近数据源侧进行数据处理,有效地减少数据传输量、降低服务响应时延、增强网络效能。本文在物联网架构的不同位置引入边缘计算,形成端边缘、网边缘和云边缘三类边缘,分析三类边缘的技术方案,总结边缘计算目前存在的问题,为物联网边缘计算的发展提供参考。

  • 2022-02-09
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难降解废水生物电化学系统强化处理的研究

生物电化学系统(bioelectrochemical system,BES)是新兴的污水处理及资源回收技术,已证实其对印染、化工、医药、食品加工等工业废水具有很好的处理效果,同时能以氢气、沼气、电能或者中水的形式高效回收资源,是一种结合生物技术和电化学还原/氧化技术优势的耦合系统。该系统阳极和阴极中至少有一个电极会发生微生物催化的氧化/还原反应,在电极上发生有微生物或者微生物代谢产物参与的电子传递过程。近年来,学者们对生物电化学工艺在强化难降解废水处理中的应用开展了大量研究,并在影响因素、处理对象多元化等方面获得重要进展。

  • 2022-02-09
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基于安防项目的MEC视频分流研究

随着4G 网络的成熟和流量资费的不断下调,促进了如车联网、工业控制、IOT 、智能安防等各种新型无线业务的不断涌现,同时对无线网络带宽、时延等性能也提出了更高的要求,网络负荷进一步加重。为此,欧洲电信标准协会提出了移动边缘计算(MobileEdgeComputing,MEC),其作为4/5G 网络体系架构演进的关键技术,将无线接入网与互联网业务深度融合,可利用无线接入网络就近提供电信用户IT 所需服务和云端计算功能,满足系统对于吞吐量、时延、网络可伸缩性和智能化等多方面要求。将应用服务器部署于无线网络边缘,可在无线接入网络与现有应用服务器之间的回程线路(Backhaul)上节省带宽使用。从而减轻回程线路的带宽需求以及链路过长导致的时延等不稳定因素。

  • 2022-02-09
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利用可信计算技术增强MEC的安全性

5G作为新一轮信息技术变革的关键基础设施,为各行各业数字化转型创造了新的机会。工业互联网是5G的一个重要应用场景,近来获得了迅猛发展,各类应用逐步渗透到社会生活的方方面面,实现了各种生产要素的互联互通和智能化处理,让大量的机器每时每刻都在自动地相互协作,极大地延伸了人的智力和体力。但工业互联网对社会发展具有两面性,在网络正常时能极大地促进社会生产能力,在网络出现大规模安全故障时,会中断整个产业链的协作,导致经济安全和国家安全问题。因此5G安全是工业互联网安全、经济安全、国家安全的最底层的基石,需要有高可靠的安全措施保障社会的正常运行。

  • 2022-02-09
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MEC在自动驾驶领域的应用探讨

MEC是满足5G关键性能指标的使能技术,也是赋能自动驾驶技术的关键技术之一。首先介绍了自动驾驶的分级标准,讨论了两种不同的技术实现路径和两阶段的发展步骤,研究自动驾驶对网络能力的需求,说明了MEC的功能架构及应用类型。基于MEC的特点,探讨了自动驾驶服务中的4个重点场景,最后提出了MEC在自动驾驶领域的商业模式。

  • 2022-02-09
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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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