钢铁行业是最高排放的行业之一。在未来的三十年间，人类有67%的可能性将全球温升控制在1.5℃的全球剩余碳预算为4000亿吨CO2，而钢铁行业碳预算约占全球剩余碳预算的4.8－10.9%。如果以当前水平持续发展，钢铁行业碳预算将在5-12年内被耗尽。中国的钢铁产量占全球一半上，仍是钢铁行业脱碳的关键地区。中国钢铁企业的气候行动不仅对中国实现碳中和目标至关重要，对于全球钢铁行业的减排也有深远影响。
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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。
从260年前的第一次工业革命，到以人工智能、大数据、物联网为代表的数字技术驱动的第四次工业革命，人类社会经历了蒸汽时代、电气时代、信息时代，并正在处于智能时代之中。每一次的跨越式的进步，都是由技术变革带来生产力的大幅提升，并催生出全新的行业，全新的生态，推动着时代不断向前。
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离心式压缩机在运行中可能遇到的常见故障及排除方法，涵盖了流量和压力不足、逆转、吸气压力低、分子量不符、转速低、循环量增大、压力计或流量计故障、进口导叶位置不当、防喘阀及放空阀不正常、喘振、密封间隙过大、进口过滤器堵塞、气体温度高、冷却系统故障、叶轮破损、工作条件不良、负荷过大、异常振动、夹杂物侵入、冷凝水浸入、应力腐蚀、齿轮增速器故障、轴承温度升高、油压油温异常、机组振动、轴封不良、齿轮啮合不良、地脚螺栓松动、油冷却器堵塞等多种情况，并提供了相应的解决措施。
在智能制造的背景下，工业流程变得越来越复杂，在流程、产品品种和绩效指标（PI）方面都是现代化的。近年来，性能驱动的过程监控引起了广泛关注。然而，大多数方法都需要过程变量和PI之间的时空对应，很少考虑各种PI之间的相关性。本文提出了一种基于时空特征提取的多性能指标协同监测框架。首先，考虑到PI测量中的缺失数据，开发了一种基于加权张量核范数（WSTNN）的批处理数据完成方法，该方法可以深入处理局部缺失和不完整数据问题，并为后续建模建立时空对应关系。其次，针对特定的PI，设计了一种新的典型变量分析嵌入式时空卷积网络（CVA-STCN），用于提取具有时空依赖性的PI相关特征。第三，考虑到多个PI的动态相互作用，建立了一个三阶特征张量来进行未来的融合，并通过张量分解探索了各种PI相关特征之间的相关性。最后，在几个子空间上开发了一个分层的多性能指标协同监测模型。该方法在田纳西-伊士曼工艺和实际热轧带钢工艺上得到了验证。总体而言，在更高的故障检测率和更低的误报率方面，所提出方法的监测性能优于传统方法。此外，多子空间协同监测图提供的信息可以为现场工程师提供有价值的指导。
工业物联网时序数据呈爆炸式增长，导致工业时序数据的存储与处理面临应用需求多样化、低成本存储、高并发写入、数据处理时效性与有效性等挑战。为解决上述挑战，本文拟对如下内容进行研究：通过对工业物联网时序数据采集-存储-查询-处理一体化协同机理、工业物联网-应用融合的工业时序数据分布式存储与处理方法、工业物联网数据管理开源软件生态系统的融入方法等关键科学问题的研究，形成新一代工业物联网时序数据管理的理论体系。围绕“端边云协同的工业物联网时序数据管理理论”“新型工业时序数据存储与高鲁棒处理技术”“工业物联网时序数据库管理系统原型研发及应用示范”等开展研究，旨在建立新一代工业物联网数据管理体系和应用方案、提升我国工业物联网软件平台自主研发能力，具有重要理论意义和工程应用价值。
信息化管理应对方案 1、机房建设，从环境、消防、用电等方面考虑建设标准化机房。 2、网络的全面改造，网络设备更新、冗余设计，从而提升网络方面的稳定性。 3、建设视频会议系统，实现面对面沟通。 4、构建灵活可控的桌面云系统，逐步更换原有办公PC，进行统一管理，降低运维压力，减少运维成本. 构建安全可靠、高可用性、有连续性的业务承载平台应对将来ERP、OA等核心业务升级后带来的处理性能不足、稳定性隐患. 6、打造系统数据容灾备份机制，实现异地容灾。
佛山市人工智能应用赋能中心成功将DeepSeek在国产及主流算力架构上进行了无缝适配通过先进的AI应用能力,赋能中心可以有效地支持城市综合治理、空天一体化管控、交通智能巡检及城市运行辅助决策等多个板块的高效运作，提升了城市运转效率,也为居民的生活质量提升提供了坚实支持。
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