数字化转型、绿色技术创新与制造业企业碳减排绩效

在碳达峰碳中和战略目标的引导下,制造业的减排效应起到举足轻重的减碳作用,数字化技术成为企业低碳转型、实现节能减排的关键引擎。立足于国家“双碳”目标背景,面向制造行业碳减排面临的严峻挑战,以制造企业数字化转型能否降低碳排放作为切入点,从理论上剖析制造企业数字化转型促进碳减排的作用机制,并且在此基础上为制造企业实现数字化转型提供有价值的建议。

自动化控制中弱电控制强电应用技术研究

随着我国科学技术的不断发展,对自动化控制技术的优化完善提供了良好助力,从而有效实现了弱电控制强电。但是,由于具体操作环节较为复杂,需要根据系统需求对控制模式进行调整,因此,针对应用方式进行汇总分析,能够科学提升控制技术的实施质量与效率。本文针对自动化控制中弱电控制强电的思路进行分析,在工程实践中,具备一定的参考和借鉴意义。

异丙酚复合小剂量芬太尼用于无痛胃镜麻醉760例临床观察

目的探讨异丙酚复合小剂量芬太尼等药物在消化胃镜检查及治疗中应用的安全性和依从性。方法760例患者静注芬太尼1μg／kg，2min后缓慢静注异丙酚（2mg／s）至睫毛反射消失后进行胃镜检查，并进行多功能监护。结果所有患者均在4～8min内成功进行无痛性胃镜检查或治疗，遗忘程度和满意度100%。结论异丙酚复合小剂量芬太尼等药物在消化内镜检查及治疗中应用舒适、无痛苦，安全性高，增加了患者的依从性。值得临床推广。

基于BP神经网络的海表温度预测

海洋表面温度(SST)是全球气候重要的地理参量之一,掌握未来海表温度变化趋势有助于全球气候变化研究的开展。因此,本文提出一种基于海表温度历史数据的反向传播BP (Back Propagation) 预测模型,对南海部分海域海表面温度进行了分析,研究结果表明:训练后模型的平均绝对百分比误差MAPE为0.0183,平均误差为0.0573,误差回归直线的相关系数R达0.9767,预测值与真实的海表温度误差较小。由此可见,BP神经网络能有效地预测海表温度的总体变化趋势,为海表温度预测提供一种可行且有效方法。

分散自控系统实现统一集控难点分析与对策研究

某工厂DCS系统运行十年,随着生产运行环境的改变,目前的运行模式不能满足生产要求,需进行改造升级。但该生产线为不可间断运行模式,同时,受限于设备性能、通讯接口匹配等问题,存在诸多难点,本文就升级改造中存在的难点进行分析讨论,制定对策。