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预分解系统分级燃烧综合脱硝技术及其应用

氮氧化物(NOx)的排放总量和排放浓度是目前水泥熟料生产企业最关心的问题。随着国家环保政策的严格执行和社会责任履行自觉性的提高,如何解决氮氧化物(NOx)的排放总量和排放浓度问题,已成为大家必须面对的课题。事实上,在烧成系统涉及NOx产生和减少的环节,诸多技术在围绕这个课题发挥作用,如果这些技术匹配合适,效果非常明显。我们在对10多条生产线实施“分级燃烧分解炉”技术改造的基础上,联合专业环保公司,开发出科邦预分解系统分级燃烧综合脱硝技术,这项技术是将“低氮燃烧器+分级燃烧分解炉+SNCR系统优化+精准平衡操作技术+系统自动控制软件”五项技术科学匹配发挥作用的。这是典型的工艺措施,不仅达到减排NOx的目的,还能提高系统综合技术性能。本文就科邦预分解系统分级燃烧综合脱硝技术及其应用效果进行介绍。

  • 2021-08-20
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模型预测控制在水泥生产线自动化的应用

本文介绍了模型预测控制(MPC)在某5000t/d水泥生产线的应用,MPC系统用于分解炉、回转窑和篦冷机的控制。生产线动态模型由多变量系统辨识(动态数据建模)获得。该MPC系统的实施时间为3周,2018年7月投运后一直稳定运行。相对手动控制,MPC控制系统大大降低了分解炉出口温度等关键参数的波动性。与手动控制比较,可节煤15%。最新运行数据表明,分解炉出口温度波动进一步降低,熟料游离氧化钙合格率接近100%,而另一条手动控制生产线熟料游离氧化钙合格率约为80%。本文还提出一个MPC项目经济效益的简单估算公式。

  • 2021-08-19
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典型商业银行公司客户关系数据梳理和应用分析

随着商业银行公司业务的发展,监管报送、授信管理和客户营销等领域对公司客户关系数据的需求不断涌现。商业银行公司客户中,大多涉及到相互担保、联合担保、循环担保等关联关系,这些关系错综复杂、相互交叉成网,其中蕴藏着大量的潜在信息,针对如何运用好这些信息,本文梳理了部分典型商业银行公司客户关系数据,并结合数据应用进行简要介绍。

  • 2021-08-16
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数据中心级可视化融合运维监测平台-20210712-V1 - 煤炭行业

随着近几年煤炭行业信息化的发展,煤矿的信息化系统已经涵盖了云平台、虚拟化、六大系统、OA办公等系统,又涉及到很多硬件设备,如服务器、工控机、存储、网络设备、安全设备,煤矿对信息化系统的稳定性要求越来越高,这就意味着煤矿绝对不允许出现系统宕机或者暂停服务的情况,所以在对信息化系统要求高度稳定的当下,可视化自动运维平台应运而生,可以实现对煤矿信息化系统的实时监测与性能评估。

  • 2021-08-06
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【交易技术前沿】数据中心智慧园区思考

近年为解决证券期货行业基础设施资源不足等问题,行业内各核心机构大力投入及建设行业数据中心,随之而来的数据中心园区管理也成为各数据中心管理者不得不思考的问题。本文从智慧园区概念出发,结合当前园区管理工作,对智慧园区建设进行思考。试图提出一个整体的、全方位的、多层次的平台架构和建设思路,解决园区管理普遍存在的需求不明、系统独立、不够便捷等问题,从而为更好的支持行业数据中心业务发展。

  • 2021-07-07
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智慧园区基础设施工程全生命期BIM技术应用

智慧城市是未来城市建设的全新模式,BIM技术是革新传统建设手段,实施智慧城市建设的重要技术支撑。本文依托京津中关村科技城智慧园区市政基础设施工程,分析了智慧园区大型基础设施工程建设的特点,以及项目引入BIM技术的重要性。然后阐述了BIM技术在项目设计、施工、运维三个阶段的应用过程和价值贡献。最后基于本次BIM技术应用存在的不足之处,提出了改进建议,为今后类似工程项目BIM应用提供参考。

  • 2021-07-07
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中交重庆丰涪高速公路车协同示范项目情况介绍

中交集团致力于智慧交通新技术的研发、投入、推广。项目前期,由中交所属中咨集团开展了数据并行接入、数据结构化分析、一路多方协同调度等测试工作,为项目后续车路协同工作打下一定基础,积累一定经验。截至目前,监控中心部署的机架式服务器12台,用于车路协同云控平台部署,提供车路协同设备可视化、事件可视化、态势可视化等。

  • 2021-06-25
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智能客服与营销专场-腾讯云慧销如何运用Martech让有限预算创造出更多有效线索-王帅

降低获客成本,帮助企业通过社交媒体传播裂变并透明过程数据,识别转化关键点,提升运营转化效果,助力企业数字化获客。营销社交裂变:支持跟踪查看微信小程序和H5内容的传播裂变路径,帮助企业洞察裂变链路上的超级用户,发起病毒式营销。洞察客户精准互动:裂变营销获取粉丝并精细化管理,基于粉丝行为自动打标签,再通过标签组合画像,做个性化消息推送触达

  • 2021-06-25
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时序大模型是面向时间序列数据的基础大模型,以 Transformer 等架构为核心,通过在海量多领域时序数据上进行预训练,学习时间维度上的通用模式、周期规律与长距离依赖关系。区别于传统时序模型针对单一任务单独训练,时序大模型具备强大的迁移能力,只需少量样本微调或零样本提示,即可适配时序预测、异常检测、缺失值补全、时序分类等下游任务。在工业场景中,它能够直接处理传感器、设备测点产生的海量时序信号,挖掘设备状态演变规律,支撑设备故障预警、工况识别与生产趋势预判,为工业智能落地提供底层模型能力。如:中服云的CServerAIR

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2025年,全球人工智能市场规模达到3909亿美元,中国人工智能核心产业规模突破9000亿元。AIAgent细分市场以49.6%的年复合增长率高速扩张,制造业应用大模型的企业比例在一年之内从9.6%跃升至47.5%。从2024年初,中国日均词元(Token)调用量为1000亿;至2025年底,跃升至100万亿;2026年3月,已突破140万亿,两年增长超千倍。这些数字背后,是一场深刻变革的加速到来-人工智能正在从"能力突破"走向“系统重构”。

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结构调整,经济增速阶段性下降

2026年二季度,GDP同比增长4.7%,低于第一季度0.7个百分点,经济增速阶段性下 降,经济走势“量”轻“质”重。政策调整初见成效,高技术产业规模持续增长,传统产业 过剩产能去化加速。第二季度,尽管国际地缘风险加剧,但随着多国领导人率代表团集体访 华,双边贸易沟通增加,叠加中国经济结构调整,外贸产品结构变化,高技术产品贸易成为 新的增加引擎,进、出口额增速明显上涨,外需贡献增加。

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