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2019年天然气产业链发展回顾及展望

2019年中国天然气行业运行总体平稳,天然气表观消费量首次迈入3000×108m3大关,达到3067×108m3,同比增长9.4%。国产天然气增储上产态势良好,产量达到1740×108m3,同比增长10.8%。进口天然气增速从高位回落,2019年进口管道气和LNG合计为1322×108m3,同比仅增长6.5%。2020年宏观经济面临下行压力,加之受新冠肺炎疫情影响,天然气需求增量和增速水平将较2019年明显下降,预测天然气市场需求增速约为3%~5%。

  • 2022-04-13
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能源转型背景下石油公司何去何从

能源清洁低碳转型趋势不可逆转,石油公司的转型发展势在必行,但转型之路困难重重。为了能够应对转型过程中面临的增加油气供应的同时减少排放、平衡短期回报与长期竞争优势等多重挑战,通过分析中国石油公司与欧洲的、美国石油公司转型发展环境间的不同点,在借鉴他人先进做法的同时,提出符合自身发展特点的转型路径。中国的石油公司既需要保持稳定、长久发展的战略定力,也需要“慧眼”识别、拥抱未来的战略魄力,要稳定发展、把握节奏、积极作为、开放合作,探索出适合自身特点的转型发展路径。

  • 2022-04-13
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炼化行业“十三五”回顾和“十四五”展望

中国能源消费正加速向绿色低碳转型,内外部发展环境的变化对炼化行业的发展产生深刻的影响。在回顾总结“十三五”时期中国炼化行业发展情况的基础上,提出了“十四五”期间炼化行业发展建议:需努力加大供给侧改革力度,加快产业结构调整转型,搞好产品结构升级,利用产业新技术和信息技术进一步赋能石化产业,努力向高质量发展迈进。

  • 2022-04-12
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“碳中和”背景下油气田碳捕集技术发展方向

在“碳中和”“碳达峰”目标和路径下,CCUS(碳捕集、利用与封存)或CCS(碳捕集与封存)是实现二氧化碳减排的关键技术之一。碳捕集是CCUS(CCS)技术全流程中成本控制和大规模推广的关键环节。通过对油气田企业二氧化碳排放情况的分析,认为油气田企业碳源绝大多数为低压碳源。通过对碳捕集技术现状的分析,认为对于低压中浓度碳源,可采用活化MDEA(甲基二乙醇胺)溶剂为主导的化学吸收法,推广瓶颈在于溶剂解吸能耗高,未来应加强新型低能耗化学吸收溶剂的攻关和工程试验;对于低压低浓度碳源,目前尚无经济可行的成熟技术,除加大新型低能耗化学溶剂的研发力度外,还可开展膜加变压吸附或化学吸收法组合技术研究,进而降低碳捕集成本。

  • 2022-04-12
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国际石油公司业务组织架构变革分析及启示

在综述企业业务组织架构一般性变革及其原因的基础上,梳理分析了在能源转型背景和“碳中和”愿景下国际石油公司业务组织架构变革情况。选取了英国石油公司、意大利埃尼集团和斯伦贝谢公司等3个典型国际石油公司的具体案例开展分析,通过总结特征、规律和趋势得出了相关启示,即:国际石油公司此次业务组织架构变革应对国际油气市场和能源转型、低碳发展愿景反应迅速,在融入大量新时代技术因素的同时,也保持了一定程度的战略定力。这些启示可为中国石油公司开展业务组织架构和业务流程优化提供参考借鉴。

  • 2022-04-12
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中国石化行业面临关键技术问题及对策建议

当今世界正处于百年未有之大变局,科技成为大国博弈的焦点,中国要实现石化产业高质量发展,建成世界石化强国,还有诸多技术问题亟待解决。从仪器仪表、工业软件、高端润滑油脂、高端化工材料、设备等方面进行详细分析,系统阐述了当前中国石化行业发展面临的关键技术问题及原因,并针对性地提出了相关建议和措施——中国石化产业应加强基础研究、推进高端仪器设备国产化、构建科技创新联合体、鼓励企业使用国产技术、积极发展新兴化学品产业。

  • 2022-04-12
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十四五期间数字化转型真相

数字化转型,总体来说就是创新,而如何计算创新的投资回报率呢?基本上就是无法计算。原先企业财务关心的是“能不能控制IT成本”,这可能是财务最关心的事情。接下来的数字化转型,会关心投资之后的产出、产出能否量化以及能否可见,还有数字化转型项目何时结束,结束后要进行项目的审计、验收、最终核算等。

  • 2022-04-12
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数据治理的研究现状及未来展望

无论是在公共部门还是私营部门,数据的使用和管理,已经逐渐成为一个真实的应用场景。在概念讨论的理论范畴,不同的社会科学领域围绕数据治理相关问题已经开展了一系列研究,但是相关概念、理论和政策的系统梳理依然比较缺乏。在数字经济时代,数据为公共管理、科学研究、商业活动带来了效率的改善和质量的提升,海量的数据被视为21世纪关键的资源之一。

  • 2022-04-12
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竞争对手分析

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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国内重点工业物联网平台四类厂商分类及选型指南

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工业物联网平台的典型应用场景深度分析

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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中服云能碳管理平台V5.0

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。

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中服设备健康管理系统产品介绍

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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