工控安全实时数据采集系统在石化行业的应用研究

石化行业除了有着连续的生产流程、复杂的工艺、严苛的生产条件等自身局限外，还易受到原油市场、产品市场等外部环境的影响。在“中国制造2025”国家战略指引和推动下，石化行业自动化程度越来越高，石化行业工控系统已具备为企业管理层提供各类生产数据的基础和条件。生产过程中各类设备、工艺等指标运行数据的实时采集与存储，为石化企业各类业务信息系统提供重要的公共数据资源，是企业现代化管理和科学决策的重要组成部分。原本独立的工控系统越来越多地与管理信息系统进行数据传输通讯，从而导致工控网络安全面临重大威胁与挑战。石化行业应当研究如何采用信息化的新技术、新产品，满足企业工控安全网络边界防护要求与生产数据实时采集的需求。     

互联网背景下大数据技术在石油行业中的应用

互联网背景下,信息技术在石油行业中的应用日益广泛,大数据技术为石油企业提供了全新的发展思路。文章以大数据技术在石油行业中的应用为切入点,基于石油行业大数据的特点,阐述大数据技术在石油行业中应用的意义,对大数据在勘探、工程、运输和管理等领域的应用情况进行系统性分析,并探讨存在的问题和具体的优化策略,旨在为石油企业实现精准决策和效率提升提供参考。     

大数据对信息安全的新挑战

人类正在进入大数据时代,大数据具有的数据量大、数据类型多、处理速度快、价值密度低等特点给信息安全带来了新挑战。大数据技术收集信息更加全面带来了更多的安全风险,大数据分析对个人隐私带来直接的威胁,大数据类型多样为安全防护带来困难。针对这些挑战,需要通过加强防护技术、立法、行业自律等方面来进行应对。     

大数据技术在石油行业信息化中的应用

运用大数据技术实现对现代石油行业信息化的管理,成为了现代石油行业信息化管理发展的重点,而大数据技术在企业中的实际应用,主要集中体现在新型云计算服务的应用上.在企业信息资源的优化调整中,通过对业务的需求分析并运用大数据技术,提供契合度最高的信息服务资源.以云计算技术作为主要突破口来探究现代石油行业在发展中的主要动向.     

基于税务行业大数据应用的存储系统设计

介绍了在大集中环境下税务行业大数据的应用价值,结合税务行业对大数据的需求提出税务行业大数据存储系统设计目标。通过使用海量非结构化数据存储、虚拟机镜像数据存储等技术,规划出大数据存储系统,并描述大数据存储系统的存储方式和应用效果。     

利用Spark SQL分析传统数据源的通用步骤

在大数据时代,日益增长的行业数据给各个行业带来了全新挑战,传统的计算方式已经不能满足企业对数据统计分析的需要。如何从大规模的数据中提取出有价值的信息并通过分析计算生成有价值的统计报表,成为各个企业关心的问题。如今大数据技术的发展给大规模数据的分析带来了希望。大数据分析技术Spark SQL可以按照通用的步骤对各种类型传统数据源进行快速地分析,为企业的决策者们提供可靠的统计分析报表。     

大数据教育应用前景分析及对策

近年来,以移动互联、云计算、数据挖掘等技术为基础的大数据技术迅猛发展,已逐渐应用到科技、信息化等各 个行业,成为驱动经济发展的重要引擎。随着教育信息化的不断深入,将新兴的大数据技术应用到教育领域已是大势所趋。 本文对大数据技术进行介绍,分析了大数据教育应用前景及风险挑战,提出可行的建议和措施,以促进大数据技术教育应用的 快速发展。     

智能自动化技术推动石油化工企业数字化转型升级

通过分析我国石化工业在未来5～15年的发展趋势与挑战,聚焦石化企业对数字化转型升级的重大需求。剖析了当前石化企业在信息感知和集成、数据挖掘与分析、生产运行、经营决策和安全环保能效等层面存在的主要问题。首先,提出了基于新一代信息通信技术、物联网、大数据、云计算和人工智能等前沿发展技术,并结合过程自动化技术而产生的"智能自动化"新概念。其次,从工程角度出发,提出了如何利用智能自动化技术,从工程、生产、管理以及营销全过程,优化推进以集约化、高效化、绿色化和智能化为目的的石化企业数字化转型升级的愿景目标、特征和路径。第三,采用需求驱动、应用驱动、问题导向的分析思路,进一步论述了当前亟须研究解决的五大核心工程技术问题,即:①以工业大数据平台为基础的智能工程数字化交付——数字孪生工厂;②生产与运营全过程信息智能感知与集成;③生产过程全流程协同控制与操作优化;④知识驱动的生产过程计划调度优化与经营管理决策;⑤基于自主感知与融合知识的过程风险智能化管理。最后,对智能自动化技术的应用与发展趋势提出了建设性意见。     

大数据在制造企业的应用探索

随着社交网络、电子商务等的发展,数据量,尤其是半结构化和结构化数据爆发增长。这些数据背后蕴藏着的巨大价值正越来越多受到重视。如今,大数据已在金融、电信以及一些新兴行业有了成功的应用。在介绍大数据概念、大数据已有应用的基础上,通过实例,着重介绍了制造企业大数据的应用。     

教育大数据开放和共享安全战略研究

大数据时代背景下,数据开放与共享的思想深入人心,教育界应用大数据使教育事业拥有了新的活力,各地出台了政策或行动计划来推动教育大数据的发展。大数据在开发与共享的同时也给行业带来了安全隐患,面对冲击与挑战,不同地区纷纷采取有效的应对措施,通过技术监管、运营监管等方式维护数据安全。     

大数据技术在职业教育信息化中的应用研究

随着我国新教育改革不断落实，相关行业的发展也面临相应的挑战。在大数据技术、信息技术以及互联网技术不断进步的背景下，职业教育信息化企业需改变自身发展策略，利用数据技术提升自身教育产品以及教育服务能力，从而有效提升自身竞争力，保障企业发展战略的稳步落实，推动企业长远发展。本文通过对当前时代背景下职业教育信息化企业发展现状的分析，提出科学的大数据技术应用策略，为相关企业发展提供参考，促进我国教育水平的提升，保障职业人才建设的稳步开展。     

大数据环境下计算机软件技术的应用分析

大数据时代的到来对现代企业数据分析和处理能力提出了更高的要求.同时,大数据时代对企业的发展带来了新的机遇和挑战.计算机软件技术在大数据环境下的应用能够帮助企业更好的迎接大数据环境的冲击和挑战,从而为企业发展创造更多的社会效益和经济效益.文章结合计算机软件技术发展现状,主要从信息通信、商业运营、企业信息解决方案三个方面具体分析大数据环境下计算机软件技术的应用.     

CCF第37届中国计算机应用大会(CCF NCCA 2022)暨2022年互联网+智能应用学术会议征文通知

随着人工智能、大数据、区块链、物联网、云计算、5G、数字孪生等为代表的计算机应用技术快速发展,并与各行各业融合程度进一步加深,支持各类工业设备、信息系统、业务流程、企业产品与服务、人员之间的互操作技术也愈加复杂。构建一个更高效、更安全、更智能的互操作技术体系是各行业领域当前面临的重要挑战。     

电信运营商5G商业模式创新分析

0引言 5G技术突破以及与云计算、AI、大数据等新兴技术的协同、融合,推动移动通信技术由最直接相关的核心行业向周边行业不断扩散,催生出越来越多的新生业态,行业企业将因5G技术创新及其带来的新型应用改变生产流程、业务模式等.在这种背景下,5G相关行业企业都将面临如何适应技术改变开展商业模式创新的问题,以期在技术变革中获得...     

对大数据与云计算背景下的信息安全技术的几点探讨

随着大数据与云计算在企业中的使用,真正实现了数据的共享与在线处理.虽然云平台、大数据采用授权访问、数字加密等安全防护措施,但是信息破坏与泄露的现象也依然存在,给用户的信息安全带来了极大挑战.通过对云平台数据的内涵进行分析,并对大数据与云计算背景下的信息安全问题进行分析,从数据加密技术、人工智能技术的应用和提高管理人员的...     

走向PCIe,跨出互联网

正为帮助企业用户进一步提升数据管理效率及利用率、从容应对云计算和大数据挑战,英特尔公司于今天在京举办了2014英特尔固态盘媒体沟通会,在介绍其全新面向数据中心的PCIe固态盘的技术亮点并携手多行业最终用户分享成功案例的同时,解读了2014年英特尔固态盘市场的最新战略,即在技术层面从SATA走向PCIe/NVMe,市场上从互联网走向传统行业用户。随着大数据时代的到来,数据中被访问频度最高的那部分,即热数据,在容量上也在随着总体数据规模一同增长,这一     

石化行业智能工厂信息模型研究与设计

智能制造的核心是构建基于模型的企业。信息模型是对物理对象的数字化,可反映实际物理对象和数据的关系,能够解决信息空间与物理空间之间异构数据及异构网络互联互通、异构集成、互操作的问题,为实现各个环节的深度融合打通交互通道提供重要保障。石化行业智能工厂信息模型是石化智能工厂及其中各元素的描述信息与实时状态的数字化表述,是石化智能工厂建模、工厂设计应用的基础,也可以作为石化智能工厂更进一步数据交换标准的基础。此外,石化行业智能工厂信息模型支撑石化行业信息物理系统(CyberPhysical Systems,CPS)信息虚体的搭建。本文结合石化行业特点,建立了石化行业智能工厂信息模型,定义了石化行业智能工厂信息模型组成、属性,以及模型要素之间的关系,并介绍了工厂信息模型在石化行业中的实现及应用情况。     

一个面向原油储运调度的多AGENT应用系统实现

该文通过对当前石化行业现状的分析,提出了一种面向石化行业原油储运调度多AGENT系统,结合应用给出了一个框架模型。应用任务树和功能链表的技术解决了系统设计中的难点。     

异构健康大数据诊疗模型的优化算法及应用

随着时代的发展,各种信息化技术不断出现,并在多个不同的领域得到日益广泛的应用,进而极大地改变了众多行业的发展模式.其中,在医疗行业中,经常会产生大量的数据信息.这一背景下,为更好地进行数据管理,提高医疗行业的诊疗水平,可以积极地应用大数据技术.本文对医学健康大数据的内涵进行简要的分析,研究异构健康大数据以及多层次整合建模算法等问题,并结合生物医学大数据的特征,构建疾病诊断及分期的分类和回归模型.之后,结合医疗行业的诊疗情况进行应用分析,提出识别疲劳状态的REDE算法,并从特征数、建模参数等方面对模型在检测疲劳方面的应用问题进行分析.     

视频大数据处理技术的挑战与突破

大数据、云计算、移动互联网等新一代信息技术相互交叉融合开创了安防行业新的时代,传统智能视频监控在与新技术的碰撞中不断地创新。面对大数据时代的技术与挑战,中安消技术有限公司与国内顶尖的中科院院士、工程院院士专家团队合作,共同研发、创新,为大数据时代的视频监控技术发展提速贡献企业力量。