全方位推进 高质量发展 四川石化布局谋篇“十四五”

2020年,受国际油价断崖式下跌影响,企业生存发展面临严峻挑战。面对诸多挑战,四川石化保持战略定力,主动担当作为,聚焦生产经营目标,压实重点工作任务,突出工作刚性执行,多角度深入开展提质增效专项行动,逆境奋起、质效齐升,夺取疫情防控和生产经营“双胜利”,企业建设取得卓越成果。     

科学“抗疫”保障人民幸福生活

回顾2020年,疫情的突发扰乱了我国人民生产生活秩序,但中国政府的忙而不乱、忙中创新,不但在疫情期间给中国人民提供了美好生活的环境,更向世界彰显了中国智慧与力量。“2020年就这么一眨眼过去了,我很多计划还没有来得及实施呢,怎么就到了2021年了呢!本来我以为因为疫情,2020年会很难熬。但并没有,疫情期间,网上来网上去的似乎还缩短了时间,让2020年过得更快。另外,回想2020年,好像疫情让我们的一些工作生活方式变得更好了:很多事情能网上办的都网上办,提高了工作效率,节省了路上来回奔波的时间;减少了外出应酬的时间,多了在家陪伴家人的时间,总之生活规律了很多”,家住北京,在一家水资源环保设备公司任华北区总裁的廖先生告诉《中国信息界》记者,他以前很忙,有很多主动的被动的应酬,让他没有时间回家陪家人,孩子小时经常不认识他,但2020年,因为疫情他不得不重新规划了工作生活,他认为2020年虽然有些不足,但总体还是很幸福。     

基于IEC 60870-5-104协议的调度命令发送方法研究

对IEC 60870-5-104协议的调度命令进行了研究，提出了一种基于现有IEC 60870-5-104协议的调度命令发送新方法。此技术充分利用了IEC 60870-5-104协议的文件发送功能，通过远程终端单元（RTU）向电厂发送包含调度命令的文本文件。考虑到调度命令在电力系统和电力市场结算系统安全方面的重要性，将该方法应用在电网调度自动化 SCADA 系统中，可以实现交换数据的更高可用性。     

基于多维异构特征与反馈感知调度的SDN内生安全控制平面

为弥补现有研究在软件定义网络(Software-Defined Networking,SDN)控制平面未知漏洞防御方面的空白,本文提出了一种基于多维异构特征与反馈感知调度的内生安全控制平面的设计方案.该方案以"冗余、异构和动态"为切入点,通过组合执行体冗余集构建策略、多维异构元素着色策略和动态反馈感知调度策略,有效增加SDN控制平面对攻击者所呈现的执行体时空不确定性(逆转攻防不对称性).相关仿真结果表明该方案可以收敛全局执行体数目、增加执行体之间的多维异构度并降低系统全局失效率.     

油田生产中数据管理系统设计与研究

油田生产数据管理系统的开发设计,可以实时地获取油田生产的数据信息,并准确地掌握油田生产中的实际状况.从功能需求和技术需求两方面,对油田生产中数据管理系统设计的基本需求进行了分析,结合油田生产的实际情况,在基于MVC模型架构基础上,从系统架构设计以及系统模块功能设计两方面,对油田生产数据管理系统进行设计研究,实现了油田生产中数据的智能化控制和管理.     

绿色食品网络营销路径探讨——评《品牌农业:从田间到餐桌的食品品牌革命》

中国作为农业大国,自古与土地建立深沉的联系,秉承着"民以食为天"的理念,同时也有稼穑情怀。在当前面临着传统农业国向城市工业化的转变当中,许多人的生产生活方式发生了极大的转变,但是根植于土地的情怀并没有断绝。可以在阳台、空地上看到国人种植的影子,这些空地显示着国人对土地的热爱。     

信息技术在油田企业安全生产管理中的应用研究

现阶段的油田企业经营过程中,安全生产管理是决定性的组成部分,不符合安全标准的油田,不仅会造成严重的安全事故,同时在经济损失、社会损失方面会表现得非常严重。     

宝珠砂的优势和局限浅析

硅砂来源丰富、耐火度较高、与金属熔液不润湿,时至今日,仍然占据铸造原砂90%以上。随着对铸件质量、综合成本控制、环境保护等要求的不断提高,硅砂本身的缺点越来越突出:①热稳定性差,产生相变,容易形成脉纹缺陷;②高温下易与氧化铁反应形成铁橄榄石,造成粘砂;③耐火度相对较低,容易与氧化锰反应成渣,难以适应中、高合金钢及高锰钢的铸造;④易于破碎,产生的SiO2粉尘经呼吸后,有造成工人罹患矽肺病的危险。因此,铸造生产越来越多地需要性能更好的原砂。从19世纪40年代以来,铸造工作者开发、研制、推广了数十种特种铸造砂。     

指挥调度系统在急诊科室的应用及其仿真分析

提出了一种基于指挥调度系统的医疗资源调度模型.调度模型综合考虑了内部和外部影响因素,构建了资源需求的优先顺序,并采用Petri网对对系统进行模块化建模,得出了一些符合要求的调度方案,根据采用指挥调度系统选择最优调度方案.仿真结果表明,提出的方法实现资源的动态管理,满足医院随时进行资源调度应急指挥的需求.     

基于NR-Transformer的集群作业运行时间预测

高性能集群的作业调度通常使用作业调度系统来实现，准确填写作业运行时间能在很大程度上提升作业调度效率。现有的研究通常使用机器学习的预测方式，在预测精度和实用性上还存在一定的提升空间。为了进一步提高集群作业运行时间预测的准确率，考虑先对集群作业日志进行聚类，将作业类别信息添加到作业特征中，再使用基于注意力机制的NR-Transformer网络对作业日志数据建模和预测。在数据处理上，根据与预测目标的相关性、特征的完整性和数据的有效性，从历史日志数据集中筛选出7维特征，并按作业运行时间的长度将其划分为多个作业集，再对各作业集分别进行训练和预测。实验结果表明，相比于传统机器学习和BP神经网络，时序神经网络结构有更好的预测性能，其中NR-Transformer在各作业集上都有较好的性能。