《石化盈科：化工行业炼化企业信息化解决方案 76页》，《石化盈科：化工行业炼化企业信息化解决方案 76页》，《石化盈科：化工行业炼化企业信息化解决方案 76页》
石油和化学（石化）工业：能源和基础原材料工业，生产燃料油品、农用化学品、有机和无机基本原料、合成材料、精细化学品等多种原材料产品
适用行业：电子装配行业、食品行业、机械加工行业、机械装配行业、玩具行业、SMT贴片行业；适用行业：电子装配行业、食品行业、机械加工行业、机械装配行业、玩具行业、SMT贴片行业
变压器套管在红外巡检图像中占比较小，发热缺陷特征不明显，人工检测套管发热缺陷易受主观判断影响，且难以应对巡检产生的海量红外图像。为提高套管发热缺陷检测效率，提出了一种结合目标检测算法与图像偏斜矫正的变压器套管发热缺陷检测方法。首先，采用YOLOv7目标检测模型对套管目标进行识别与定位，引入SimAM注意力机制与高效解耦头对模型进行改进，提高套管目标的识别准确率与召回率。然后，对定位裁剪的套管目标进行图像偏斜矫正，提取中心区域温度特征信息进行发热缺陷诊断。实验结果表明：改进后模型对套管目标识别准确率为95.50%，召回率为97.14%，平均精度为98.30%，检测FPS为42帧/s，所提方法能精准定位套管目标并提取对应温度曲线，有效提高了套管发热缺陷检测效率。
应用于智能电网的隧道磁电阻（tunnel magnetoresistance，TMR）电流传感器的灵敏度易受环境温度的影响发生变化，从而严重影响TMR电流传感器的测量精度。从TMR电流传感器基本测量原理出发，对传感器芯片的灵敏度进行了理论分析。在传感器下方增设了周期注入式直流自校准回路，计算注入前后传感器输出电压的差值平均值，实时追踪校准当前环境温度下灵敏度的真实值，并设计闭环运算控制电路对传感器进行实时调整。最后搭建实验测试平台进行了直流注入实验、温控实验和线性度实验，测试结果证明了旁路自校准技术可以提高开环式TMR电流传感器测量的准确性和稳定性。
基于模块化多电平换流器（modular multilevel converter，MMC）的电力电子变压器（power electronic transformer，PET）在非理想工况下易发生故障及扰动，严重影响系统电能质量。针对传统控制方法在非理想工况下存在的动稳态性能差等问题，在MMC-PET整流级提出了基于自适应自抗扰比例积分控制器的连续控制集模型预测控制策略。首先，设计了自适应自抗扰比例积分控制器用于电压外环，解决了电压外环信号跟踪及扰动抑制能力差等问题。其次，电流内环使用连续控制集模型预测控制方法以提高系统的响应速度及稳态性能，引入改进型载波移相调制策略解决桥臂电流畸变问题。最后，在网侧负载突变、网压不平衡、输出级负载投入等非理想工况下对MMC-PET系统进行对比仿真和实验，验证了所提控制策略的优越性。
由于直流微电网广泛采用传统下垂控制，因而在恒功率负荷扰动时，系统存在母线电压变化速度快、振荡、偏移大等问题，不利于电压敏感负荷的正常运行。为解决上述问题提出一种由改进的自适应虚拟电容控制（improved adaptive virtual capacitor control，IAVCC）、振荡抑制器和电压补偿器组成的直流母线电压综合控制策略。其中，IAVCC在负荷扰动时可根据母线电压变化率自适应地调节虚拟电容大小，从而增强直流微电网惯性，减缓母线电压变化速度，改善系统动态特性。在此基础上，振荡抑制器通过滤除母线电压的高频振荡分量，显著地抑制了电压振荡。此外，电压补偿器可实现母线电压无偏差调节，解决了负荷功率增加时母线电压跌落严重的问题。所提出的综合控制策略实现了直流母线电压动态特性优化、振荡抑制以及无偏差调节，改善系统动态性和稳定性。最后通过基于RT-LAB的实验验证所提策略的可行性。
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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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推动生态重构。AI、大数据、物联网等技术从单点 突破走向深度融合，不仅优化了预订、服务、管理 等全流程体验，更催生出 “酒店 + 科技 + 生态” 的新范式。部分领先企业已搭建起开放的数字化生 态平台，链接上下游资源，实现从 “单打独斗” 到 “协同共赢” 的转变，这标志着行业数字化已 从 “工具赋能” 阶段，迈向 “生态赋能” 的全新 阶段。
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