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力控城市热网解决方案

随着城市供热管网的改造工程逐步深化,换热站的数量越来越多,供热面积越来越大,由一个热力厂负责几个片区供热、或多个热力厂联合供热已经成为目前城市集中供热的发展趋势。 力控热网智能调度指挥管理系统是为实现供热生产调度信息化、现代化,整合生产调度信息资源,建立统一的集运行调度、供热设施管理和应急指挥为一体的综合生产调度指挥系统。通过该系统可实现从热源到管网再到换热站的实时生产数据的监控管理,直观、高效的调整各种参数,准确、及时的处理供热事故,科学分析历史数据,制定最佳的调度方案和生产运行计划,从而达到科学调度、节能增效、提前预警、减少事故的效果。

  • 2021-03-14
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有色金属行业智能加工工厂建设指南(试行)

结合我国有色金属加工行业产品品种多、订单批量小、 生产工艺路线长(路径多)、产品精度要求高、生产运行速 度快、物流调度频繁等特点,在企业已有自动化、信息化 建设基础上,推进互联网、大数据、人工智能、5G、边缘 计算、虚拟现实等前沿技术在有色加工工厂的应用,实现 设备、物料、能源等制造资源要素的数字化汇聚、网络化 共享和平台化协同,建成集柔性化组织生产、产品质量全 生命周期管控、供应链协同优化运营等于一体的质量稳定、 协同高效、响应快捷的有色金属智能加工工厂,促进企业 2 转型升级、高质量发展,全面提升企业的综合竞争力和可 持续发展能力。

  • 2021-02-13
  • 阅读687
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轨道交通检修方案

轨道交通系统,执行信息系统。龙铁纵横(北京)轨道交通科技股份有限公司是轨道交能行业设备供应商和检修线集成商,目前我们在车辆检修方面有丰富的工艺、设备集成经验,同时我们也有区域性的过程控制系统。但目前我们只能提供区域性的作业过程控制系统,对于车间级或者公司级的检修生产管理(设备管理、能源管理)系统,目前缺乏稳定的基础平台和快速开发、交付的能力。

  • 2021-02-11
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电机实验平台监测系统

电机测检平台,由6部分组成,包括测量站、运控站、动力站、视频监控、展示大屏、远程控制系统。

  • 2019-08-03
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SIS安全仪表系统技术架构与全生命周期实施路径详解

安全仪表系统(Safety Instrumented System, SIS)作为工业过程安全的最后一道防线,在现代工业自动化中发挥着至关重要的作用。本文系统阐述了SIS的三层架构体系,包括感知层的安全级传感器配置、决策层的冗余逻辑控制器以及执行层的故障安全型执行元件,深入分析了各层级的技术特点和相互关系。在功能特性方面,详细探讨了安全监测、故障诊断、安全联锁、紧急停车等核心功能的技术实现原理。在实施路径方面,按照IEC 61508/61511标准要求,系统梳理了从规划设计阶段的HAZOP分析、LOPA分析到工程实施阶段的设备选型、组态编程,再到调试运行阶段的FAT/SAT测试、定期维护的全生命周期管理流程。研究表明,SIS系统通过独立的硬件架构、冗余设计和故障安全机制,能够在危险工况下可靠执行安全功能,其平均失效概率(PFD)可达10??至10??级别,为工业安全生产提供了强有力的技术保障。

  • 2025-10-07
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基于工业互联网的水电主设备指标监测 全过程指标监测、分析研究技术服务

本项目依据新源公司预期的发展战略目标,借鉴国内相关行业设备状态监测与风险预测的实践过程,以工业互联网平台为基础,建设水电主设备全过程评价指标体系,并结合实际数据效果,构建水电主设备故障预警模型,从而为业务部门的决策提供科学参考,并为新设备的全过程管理提供科学依据与规范。

  • 2021-03-21
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2026矿业AI驱动转型基础白皮书

随着人工智能逐渐成为提升商业效率和生产力的代名词,能源行业领军企业正密切关注这一趋势。在采矿与矿产领域,人工智能正全面渗透到整个价值链的各个环节一-从上游的矿产勘探测绘、资源评估及开采生产,到下游的矿石配比、加工处理和回收利用。供应链物流和工业应用等辅助环节也将受益,因为人工智能驱动的生产力提升将在整个生命周期中产生连锁效应。

  • 2026-03-05
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2026年AI客户体验趋势报告

德勤预测,到2026年,随着A大规模应用的工作持续开展,围绕AI的喧嚣将逐渐趋于理性与务实。理想与现实之间的差距将会缩小,但不会消失:进展将更多地来自于基础能力的夯实,而非引人注目的新模型。这种更为务实的关注点之所以重要,源于科技、传媒和电信(TMT)行业日益增长的重要性不仅关乎芯片和代码本身,更在于其他行业如何利用这些TMT能力来实现自身的增长、效率和创新能力。

  • 2026-02-06
  • 阅读118
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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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