从分析近5年中国炼油厂工艺装置结构现状出发，阐述了在汽柴油标准不断升级及市场需求变化的背景下，中国炼油装置结构的变化主要体现为重整和加氢裂化装置规模迅速提高、加氢精制装置能力大幅增长。探讨了成品油和化工品市场及汽柴油标准升级趋势，分析了未来炼油厂的装置构成整体从燃料型向燃料－化工型灵活转变。进而提出了新型炼化企业可不再以催化裂化为核心进行炼油加工流程设计而转变为全加氢型加工流程的观点。
随着企业投资回报意识的不断增强，投资增效测评已经逐步成为考核企业新上项目投资效果的有效方法。介绍了投资增效测评的内涵和作用，阐述了投资增效测评与项目可行性研究及后评价经济评价的异同以及在炼化领域的应用思路；同时，对投资增效测评理论方法进行了探索创新，提出了“有无对比法”和“直接增量法”相结合的评价方法；最后，结合烷基化项目案例进行了实证分析，论证了该方法的严谨性与适用性。
光热发电具有清洁、调节性能好、配有储能系统等特点。以新疆电网为研究对象，对新疆电网发展光热发电进行了效益评估。以周为尺度，计算新疆电网光热发电投入运行后全年8 760 h的电力系统运行状态，计及了机组启停、水电跨日调节、抽蓄跨日调节、光热电站的跨日调节等因素。采用新能源弃电量、火电发电量、储能电源发电量、运行煤耗等多种指标全方位衡量光热的发电成本和效益，计算了光热电站的容量效益、电量效益，分析了光热发电在保证新能源弃电率不变的情况下，提高新能源消纳占比的可行性。研究成果可为新疆光热电站效益评估研究提供参考。
油气田勘探开发行业发展至今，涉及的钻井、测录井、试油等各项技术已较为成熟，可突破空间越来越小。通过现代信息技术与油气田勘探技术的跨界融合，可为油气勘探带来新的强劲发展动力，从而实现对传统勘探技术的颠覆性创新，引领油气田勘探行业从数字化时代迈向智能化时代。在分析勘探工程数字化转型的发展基础及必要性的基础上，提出了转型的方向：全景油气田勘探物联网、智慧钻探数据生态治理、智能钻井设计、智能钻完井作业、智能技术诊断及运行故障自动处置、智能勘探装备及配套技术、井场高仿真井筒工程数字孪生、智慧地质综合研究、数字运营与决策中心建设。
近日，北京大学大学郑家新课题组联合清华大学贺艳兵课题组、中科院物理所李泓课题组与宁德时代21C实验室，在国际知名期刊Advanced Science上发表题为“Self-Healing Mechanism of Lithium in Lithium Metal”的文章。该文章使用机器学习构建了一个具有量子力学计算精度的锂势场模型。
近年来，数字孪生（DigitalTwin）一词迅速蹿红，成为一个炙手可热的概念。但随着工业界和学术界对数字孪生的不断解读，其含义却越发扑朔迷离，和其他一些相关概念的界限也越来越模糊。数字孪生到底是什么，能做什么，边界在哪里，它和建模仿真是什么关系等等问题令很多人困惑。本文尝试对其中的一些疑惑进行粗浅的分析。
传统雷达主要按照预先设计设定的工作模式工作，基本不具备随目标和环境变化而自动改变工作模式的能力，对目标和环境的适应能力不足。虽然自适应信号处理技术在提升雷达反杂波、抗干扰等性能等方面得到了广泛应用，但由于自适应信号处理要求被处理的信号满足平稳特性的理想条件才能获得满意的性能，因此实际作战环境下特别是复杂战场条件下自适应信号处理的作用也很有限。为满足当前特别是未来作战需求，雷达体制和技术必须进一步创新发展以不断提升雷达的探测能力，才能适应日益复杂的作战环境。
5G时代，面对专网市场新机遇，电信运营商、通信设备商、互联网公司可以利用网络切片、边缘计算、虚拟化等技术，为各行各业建设5G专网，为行业用户提供高速率、低时延、独立、可靠的通信网络，助力企业实现数字化转型升级。近年来，在国家政策的大力支持下，在产业链各方的共同努力下，我国5G专网呈现良好的发展势头。
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本工程建筑为办公生产大楼，由地上32层、地下3层组成；其中1-5层为裙楼、6-32层为塔楼。地下1-3层含停车场、人防、设备用房；地上部分：主楼一层含公共大厅；5为设备转换层，11、22层为避难层，33层设置机房；6-10层、12-21层、23-32层为办公生产用房。
随着能源互联网的发展，能源系统智能化特征越来越突出，能 源开发、生产、传输、存储、消费 全过程的智能化水平快速提升，所 涉及的设备和系统将数以亿计，在 规划和运行过程中将产生海量数据， 且结构复杂、种类繁多、因实时性 要求高而快速增长。这些数据贯穿 着能源互联网各个环节，蕴含着巨 大的价值。
技术开发的迭代推进和技术应用的规模化积累，在推进数字技术不断取得新突破的同时，也使数字技术变得更加成熟和可靠。数字技术的先进性、复杂性、集成性与数字化系统覆盖面更广、界面更直观、操作更简单同步发展。人们能够随时随地访问功能越来越强大的数字化系统。
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大模型是指通过在海量数据上依托强大算力资源进行训练后能完成大量不同下游任务的模型。大模型以其在模型精度和泛化能力等多个指标上超越传统AI模型的表现，以及赋能千行百业的巨大潜力，成为当今世界各国人工智能技术发展的核心方向。
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