天然气处理场站存在的人的不安全行为及对策

随着经济水平的提升,人们对生活环境的安全性也有了更高的要求。在我国的天然气处理场站仍普遍存在着诸多不安全因素,现就其中的人为因素进行深入的研究,旨在为其管理方提供有效的借鉴,从而为人们提供一个更加安全的生活环境。综合防御方面的不足以及人员应急能力的欠缺等属于人为因素,故而加强管理可有效降低此类不安全人为现象的逐步降低。     

基于人工智能的网络安全技术与应用

本文探讨了基于人工智能的网络安全技术与应用。首先,分析了传统入侵检测系统和恶意代码检测方法的局限性。随后,介绍了基于机器学习和行为分析的入侵检测技术,以及基于深度学习和行为分析的恶意代码检测技术。接着,讨论了传统网络攻击响应存在的问题,并探讨了基于强化学习和自然语言处理的网络攻击响应技术。最后,总结了人工智能在网络安全技术与应用中的重要性和未来发展方向。     

天然气管网输差计算方法研究与应用

在天然气管道输送过程中,不可避免地会出现输送差异,导致输送成本和经济损失的增加,研究天然气管网输差计算的准确性,可为后续输差分析和控制提供依据。从输差的构成角度,分析了影响输差计算准确度的因素,定量计算了压力、温度和气体成分对输差计算的影响程度,其排序为：压力>温度>气体组分。将本文输差计算结果中石油PPS系统的计算值进行比较,验证了本计算方法的准确性和适用性。该计算方法适用于TY天然气管网。与本项目采用的等温流动模型推导计算方法相比,两种方法计算的月输差最大偏差为568 638 m³,输差率最大偏差为0.097 1%,日输差率最大偏差为0.846 3%。本文提出的管网输差计算方法考虑了管道输送过程中管道沿线温度变化和管道高差的影响,更符合现场实际情况。