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篇1

【關(guān)鍵詞】自組織神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；智能建筑管理；BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

1 基于自組織神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)原理

基于大規(guī)模自組織神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)[1]是在自組織神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)和專家系統(tǒng)的基礎(chǔ)原理運用多層數(shù)據(jù)融合彌補了單循環(huán)數(shù)據(jù)在智能建筑工程管理分析數(shù)據(jù)處理的不足和邏輯的缺陷學(xué)科.多跳自組織神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是智能傳感器采集數(shù)據(jù)訓(xùn)練樣本仿真學(xué)習(xí)模型即自動增速各個自組織神經(jīng)元連接權(quán)閥值與感知識別隱式分布在整個網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)體系中實現(xiàn)自組織神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模式記憶與信息處理應(yīng)用.

2 基于大規(guī)模自組織神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在智能建筑管理中研究

2.1 基于多跳自組織神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在造價預(yù)測研究

基于大規(guī)模自組織BP神經(jīng)模型應(yīng)用40個高層智能建筑工程樣本訓(xùn)練并用工程實例進行驗證高精確性;而用大規(guī)模自組織神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模擬與輸入層和隱含層加入了偏置自組織神經(jīng)元來促進學(xué)習(xí)訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù)中有噪聲、干擾等會造成過度學(xué)習(xí)現(xiàn)象,同時采用遺傳優(yōu)化算法進行建筑結(jié)構(gòu)優(yōu)化.基于BP神經(jīng)在智能建筑工程估價中的應(yīng)用“特征提取器”的運算大量過去的工程資料中自動提取工程特征與預(yù)算資料的規(guī)律關(guān)系數(shù)據(jù).

2.2 基于大規(guī)模自組織神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在工程管理績效評價中的應(yīng)用

運用大規(guī)模自組織BP神經(jīng)模型對工程管理績效評價問題進行研究建立綜合考慮工期、質(zhì)量、費用、安全四大控制指標(biāo)的工程管理績效評價模型[2].實踐證明,基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在運算工程管理績效評估模型有利于多跳自組織神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測工程工期、質(zhì)量、成本、安全與績效之間復(fù)雜的非線性關(guān)系來提高管理績效的評價數(shù)據(jù).

2.3 基于遺傳算法模型在建設(shè)工程評標(biāo)結(jié)構(gòu)優(yōu)化應(yīng)用

基于多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的工作原理是先將輸入信號傳輸?shù)较乱粚庸?jié)點運算函數(shù)處理后再將該節(jié)點的輸出信息向下一層節(jié)點傳輸?shù)叫盘杺鬏數(shù)捷敵鰧庸?jié)點為止.同時運用遺傳算法模型構(gòu)造及算法設(shè)計進行方案優(yōu)劣排序、換位矩陣以及能量函數(shù)構(gòu)造、大規(guī)模自組織神經(jīng)元之間連接和輸出,并用實例說明了該方法的優(yōu)越性和實用性與非線性.

2.4 基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在建設(shè)工程招投標(biāo)管理應(yīng)用研究

基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)多層數(shù)據(jù)融合多跳自組織神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)原理分析自動預(yù)測工程招投標(biāo)的招標(biāo)價格和風(fēng)險因素分析以及競標(biāo)單位資格審查等方面的應(yīng)用指出多跳自組織神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有的高度并行處理和可完成復(fù)雜輸入輸出的非線性映射組合結(jié)構(gòu),不僅可以保證高的中標(biāo)率,且可避免招標(biāo)過程中不確定性因素的影響.運用大規(guī)模自組織神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的工程承包招投標(biāo)報價的研究,提出了一個多因素確定高層智能建筑投標(biāo)報價的大規(guī)模自組織模型影響報高率的諸多因素,并確定了其權(quán)值即確定了用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實施黑箱操作的樣本輸入值和目標(biāo)值再通過訓(xùn)練樣本自主調(diào)整修正輸入節(jié)點和輸出節(jié)點間的聯(lián)系得出符合各種情況要求的權(quán)值矩陣算法.

2.5 基于智能建筑算法模型研究

基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是以訓(xùn)練樣本算法即誤差反向傳播算法即BP神經(jīng)算法的學(xué)習(xí)過程分為信息的正向傳播和誤差的反向傳播[1],其通過訓(xùn)練樣本前一次迭代的權(quán)值和閾值來應(yīng)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的第一層向后計算各層大規(guī)模自組織神經(jīng)元的輸出和最后層向前計算各層權(quán)值和閾值對總誤差的梯度進而對前面各層的權(quán)值和閾值進行修改運算反復(fù)直到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)樣本收斂 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入向量為

X=( )T;隱含層輸出向量為Y=( )T;輸出層的輸出向量為O= )T;期望輸出向量為 ;輸入層到隱含層之間的權(quán)值矩陣 ,其中列向量 為隱含層第j個大規(guī)模自組織神經(jīng)元對應(yīng)的權(quán)向量;隱含層到輸入層之間的權(quán)值矩陣 ,其中列向量 為輸出層第k個大規(guī)模自組織神經(jīng)元對應(yīng)的權(quán)向量.各層信號之間的算法結(jié)構(gòu)為:

以上式中的 均為S類型函數(shù), 的導(dǎo)數(shù)方程為: （5）

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸出與期望輸出的均方誤差為: （6）

則訓(xùn)練樣本輸出層和隱含層的權(quán)值調(diào)整量分別為:

式中: 為比例系數(shù),在模型訓(xùn)練中代表學(xué)習(xí)速率.如果BP自組織神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有 個隱含層,各隱含層節(jié)點分別記為 ,各隱含層輸出分別記為 ,則各層權(quán)值調(diào)整計算公式分別如下:

輸出層

綜合上述預(yù)測分析在BP神經(jīng)學(xué)習(xí)算法運用各層權(quán)值調(diào)整公式均由學(xué)習(xí)速率、本層輸出的誤差信號和本層輸入數(shù)字離散信號決定在訓(xùn)練樣本學(xué)習(xí)的過程受決策環(huán)境復(fù)雜程度和訓(xùn)練樣本的收斂性即需要增大樣本量來提高網(wǎng)絡(luò)技術(shù)所學(xué)知識的代表性應(yīng)注意在收集某個問題領(lǐng)域的樣本時,注意樣本的全面性、代表性以及提高樣本的精確性,增大抗干擾噪聲,還可以采用其他方法收集多層訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù).

3 結(jié)束語

自組織神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)應(yīng)用在智能建筑管理領(lǐng)域是在多層智能傳感器等多種信息技術(shù)飛速發(fā)展的多學(xué)科交叉研究領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用.

參考文獻:

[1]周小佳.電力系統(tǒng)可靠性神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型及實現(xiàn)研究[D].博士學(xué)位論文,1997.

[2]胡保清等.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在土木工程領(lǐng)域的應(yīng)用[J].低溫智能建筑,2004(2).

作者介紹:

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關(guān)鍵詞：地形測量，測繪技術(shù)自動化，數(shù)據(jù)

一、測繪自動化技術(shù)的核心內(nèi)容

隨著計算機、網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的發(fā)展及測量儀器的智能化，測繪自動化技術(shù)發(fā)生了重大變革，GPS全球定位系統(tǒng)、GIS地理信息系統(tǒng)、RS遙感以及3S集成技術(shù)成為了測繪自動化技術(shù)的核心。

1、GPS 技術(shù)

GPS 技術(shù)具有在海、陸、空進行全方位實時三維導(dǎo)航與定位能力的新一代衛(wèi)星導(dǎo)航與定位系統(tǒng)，是一種高精度、全天候、高效率、多功能的測繪工具。GPS 定位技術(shù)與常規(guī)地面測量定位相比，具有抗干擾性能好、保密性強，功能多、應(yīng)用廣，觀測時間短，執(zhí)行操作簡便，全球、全覆蓋、全天候、高精度的特點。特別是 RTK的定位精度可達厘米級，在水上定位得到了廣泛的應(yīng)用。GPS-RTK 具有定位精度高且精度分布均勻，速度快、效率高，觀測時間短，方便靈活，測程不受限制，不受通視條件影響等優(yōu)點。

2、GIS 技術(shù)

GIS地理信息系統(tǒng)是利用現(xiàn)代計算機圖形和數(shù)據(jù)庫技術(shù)來處理地理空間及其相關(guān)數(shù)據(jù)的計算機系統(tǒng)，是融地理學(xué)、測量學(xué)、幾何學(xué)、計算機科學(xué)和應(yīng)用對象為一體的綜合性高新技術(shù)。其最大的特點就在于：它能把地球表面空間事物的地理位置及其特征有機地結(jié)合在一起，并通過計算機屏幕形象、直觀地顯示出來。GIS 具有以下的基本特點：一是公共的地理定位基礎(chǔ)；二是多維結(jié)構(gòu)；三是標(biāo)準(zhǔn)化和數(shù)字化；四是具有豐富的信息。

3、RS技術(shù)

遙感RS經(jīng)過傳輸、處理，從中提取人們感興趣的信息。遙感包括攝影、衛(wèi)星、航空、陸地、航天攝影測量等技術(shù)。遙感技術(shù)依其波譜性質(zhì)，可分為電磁波遙感技術(shù)、物理場遙感技術(shù)、聲學(xué)遙感技術(shù)。遙感信息技術(shù)已從可見光發(fā)展到紅外、微波；從單波段發(fā)展到多波段、多時相、多角度、多極化；從空間維擴展到時空維；從靜態(tài)分析發(fā)展到動態(tài)監(jiān)測。RS為GIS 提供信息源，GIS為RS 提供空間數(shù)據(jù)管理和分析的技術(shù)手段（圖像處理），GPS作為 GIS有力的補測、補繪手段，實現(xiàn)了GIS原始地圖數(shù)據(jù)的實時更新。

4、3S集成技術(shù)

3S集成技術(shù)是以上3種技術(shù)的綜合利用，是一種充分利用各自的技術(shù)特點，快速準(zhǔn)確而又經(jīng)濟地為人們提供所需的有關(guān)信息的新技術(shù)，三者的緊密結(jié)合，為地形測量等提供了精確的圖形和數(shù)據(jù)。

二、測繪自動化技術(shù)的發(fā)展趨勢

隨著計算機、網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的發(fā)展及測量儀器的系統(tǒng)、智能化，測繪自動化技術(shù)向著3G技術(shù)及集成技術(shù)自動化、實時化、數(shù)字化，數(shù)據(jù)庫和應(yīng)用軟件的開發(fā)應(yīng)用，三維可視化技術(shù)以及人工智能化發(fā)展。使測繪技術(shù)自動化技術(shù)能全方位的應(yīng)用于到了實際測量中，提高了測量的效率和準(zhǔn)確性。

1、集成技術(shù)與 3G 技術(shù)的深入發(fā)展。大力普及集成技術(shù)與 3G技術(shù)的應(yīng)用范圍，對 3G技術(shù)中不足的問題進行改進，更新并完善 3G技術(shù)與集成技術(shù)的測量手段、方法及功能，進一步加強其測量的準(zhǔn)確度，使其的技術(shù)在地形的測量、測繪領(lǐng)域得到更廣的應(yīng)用、拓展。對數(shù)碼及全球數(shù)字的攝影測量技術(shù)在GIS、GPS、RS 及 3S 的集成應(yīng)用，使得地形測量更加深化，同時也推進了測繪技術(shù)朝著數(shù)字化、電子化及自動化的方向發(fā)展。

2、測繪軟件及數(shù)據(jù)庫的開發(fā)與更新。加強地形測量數(shù)字化測繪軟件的研發(fā)，使測繪軟件系統(tǒng)更加高效、靈活和功能齊全，使測繪軟件技術(shù)在地形測量中起到了相當(dāng)重要的作用。更新完善信息數(shù)據(jù)庫，將采集的測量數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換直接進入信息數(shù)據(jù)庫，數(shù)據(jù)管理查詢方便，數(shù)據(jù)共享，實現(xiàn)全球數(shù)據(jù)更新和擴展空間基礎(chǔ)信息系統(tǒng)的動態(tài)管理，實現(xiàn)測量數(shù)據(jù)的管理科學(xué)化、標(biāo)準(zhǔn)化、信息化，實現(xiàn)測繪數(shù)據(jù)的傳輸網(wǎng)絡(luò)化、多樣化、社會化，使測繪技術(shù)走向自動化，實時化，數(shù)字化。

3、專家系統(tǒng)及人工智能在測繪技術(shù)中的體現(xiàn)。專家系統(tǒng)及人工智能隨著測繪技術(shù)及計算機的技術(shù)不斷發(fā)展，其在測繪技術(shù)過程中，發(fā)揮了廣泛的重要的作用。例如，計算機可以通過專家知識，進而模擬人的思維能力，并進行相關(guān)的推理、對智能化的圖形、信息、數(shù)據(jù)進行處理，更好的實現(xiàn)管理的職能，提高了工作的效率。專家系統(tǒng)在測繪技術(shù)中有著關(guān)鍵作用：可對全部的測量流程實行監(jiān)測、控制，進行、分析及處理，進而實現(xiàn)信息的共享。

三、測繪自動化技術(shù)在實際中的應(yīng)用

1、在工程地質(zhì)測繪方面的應(yīng)用。工程的地質(zhì)測繪工作是進行工程勘察的前提工作，測繪技術(shù)是將工程地質(zhì)與建設(shè)相關(guān)的地址現(xiàn)象進行觀察、分析、描述。便于今后及時地搜集地質(zhì)的資料、地貌特征等信息。

2、在防災(zāi)及救災(zāi)中的應(yīng)用。測繪及自動化技術(shù)的使用，能夠較好地實現(xiàn)對大河、大江、及河湖等水位的實時監(jiān)測，對監(jiān)測洪水及災(zāi)害的面積有指導(dǎo)作用。測繪技術(shù)可以對陸地上的水資源及地下的水資源進行污染的監(jiān)測；還可在防災(zāi)、抗災(zāi)及救災(zāi)等預(yù)警系統(tǒng)的管理工作中，起到重要的作用。

3、在城市的給排水中的應(yīng)用。目前，在城市的給排水管理工作中，可將自動跟蹤全站儀運用到城市的排水建設(shè)及測量工作中，此技術(shù)的運用，能很好地控制管道掘進的方向及位置，較快實現(xiàn)了排水管道的自動化掘進。

4、在資源調(diào)配中的應(yīng)用。測繪及自動化技術(shù)在資源的合理分配中，起到協(xié)調(diào)作用。首先，其可利用數(shù)字測量技術(shù)或者攝影測量技術(shù)建立相應(yīng)的數(shù)字模型，對水庫及大壩的選址、庫容量的計算及受益范圍等進行準(zhǔn)確設(shè)計。其次，為合理地開發(fā)及利用各類資源提供相對科學(xué)的依據(jù)。最后，其還能夠精確地將某地區(qū)的農(nóng)作物及土地的干旱、洪澇情況詳細(xì)的顯示出來，并根據(jù)旱情的嚴(yán)重程度及水庫的庫容量，對水資源進行合理地調(diào)配。

四、結(jié)束語

隨著計算機、網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的發(fā)展及測量儀器的智能化，測繪自動化技術(shù)發(fā)生了重大變革，從傳統(tǒng)的測繪技術(shù)（例如電子測距儀、經(jīng)緯儀、水準(zhǔn)儀和平板儀）向 3G 技術(shù)、數(shù)字?jǐn)z影測量技術(shù)以及人工智能化發(fā)展，推動了測繪技術(shù)自動化技術(shù)的活躍和革新，測繪技術(shù)朝著自動化、實時化、網(wǎng)絡(luò)化和數(shù)字化方向發(fā)展，使地形測量更快速、簡單、精確。

參考文獻：

【1】王志民，魏征軍. GPS-RTK技術(shù)在數(shù)字化地形測量中的應(yīng)用[J]. 中州煤炭. 2007（05）

【2】陳貽勝. GPS準(zhǔn)動態(tài)在特殊環(huán)境下的地形測量中的靈活應(yīng)用[A]. 華東六省一市測繪學(xué)會第十一次學(xué)術(shù)交流會論文集[C]. 2009

篇3

Riverbed 高級經(jīng)理Mason Coffman在去年年前初做過五個深入人心的趨勢預(yù)測： 混合IT將持續(xù)發(fā)展，且越來越復(fù)雜； 領(lǐng)導(dǎo)企業(yè)將對自適應(yīng)安全架構(gòu)產(chǎn)生需求；超融合邊緣設(shè)施將替代遠程地點的數(shù)據(jù)存儲；SD- WAN將為IT提供更多對邊緣網(wǎng)絡(luò)的控制以及更高的效率；IT將持續(xù)鞏固它作為價值中心而非成本中心的地位。

公司通常都會要求員工對未來做出計劃，基于最有根據(jù)的推測，分析趨勢，甚至依靠他們的直覺來確定最佳的行動方案，在哪里投入資金和資源等。

在Mason的基礎(chǔ)上，我認(rèn)為新的一年將會出現(xiàn)一些新的變化，包括：容器及微服務(wù)的迅猛發(fā)展；數(shù)字轉(zhuǎn)型大規(guī)模發(fā)展；更多云；網(wǎng)絡(luò)成為重中之重；成本趨于均衡；應(yīng)用更加豐富

超融合化；大規(guī)模遷移；通過人工智能及機器學(xué)習(xí)變得更加智能；數(shù)據(jù)移動。

這些話題能否吸引您的目光？誠然，很多企業(yè)需要的可能不是所有這些，而是一個整體的、全面的管理和可見性。但我的看法卻略有不同：

容器及微服務(wù)迅猛發(fā)展

正如前幾年云的發(fā)展一樣，容器的創(chuàng)新、突破及深入探索的價值，利用預(yù)裝環(huán)境幫助企業(yè)專注于提供用戶體驗，而不僅僅是簡單地提品和服務(wù)。

2017年，人們會要求現(xiàn)有提供商以及更多提供專業(yè)服務(wù)的新加盟廠商能夠提供更廣泛及更深入的功能。同時，公有云越融合，網(wǎng)絡(luò)功能的加耦解耦就會越容易，并且所包含服務(wù)的進一步抽象化將更普遍。

此外，2017年，隨著企業(yè)向容器化或微服務(wù)轉(zhuǎn)化，企業(yè)需要尋求安全和合規(guī)性的內(nèi)部推動力，需要為這些服務(wù)進一步優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)、存儲和監(jiān)測的能力。

數(shù)字化轉(zhuǎn)型大規(guī)模發(fā)展

數(shù)字化轉(zhuǎn)型，即通過技術(shù)創(chuàng)新重新界定企業(yè)業(yè)務(wù)流程的過程將大規(guī)模發(fā)展。企業(yè)業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)型將越來越快，而還沒有啟動此類項目的企業(yè)也會迫于競爭對手的壓力而選擇轉(zhuǎn)型。

對于那些要在今年加大數(shù)字化轉(zhuǎn)型力度的企業(yè)，我們有一些建議：要記住的是數(shù)字化轉(zhuǎn)型，不僅僅是技術(shù)問題。我認(rèn)為數(shù)字化轉(zhuǎn)型綜合了以下所有內(nèi)容：技術(shù)（云、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)，移動、社交、網(wǎng)絡(luò)，統(tǒng)一通信等）；業(yè)務(wù)流程（戰(zhàn)略、領(lǐng)導(dǎo)力、流程），以及人員（合作伙伴、供應(yīng)商、客戶、員工、競爭對手）。

而且每個企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型都有各自的特點，這是由企業(yè)的基因所決定的。

更多云

盡管主流公有云提供商亞馬遜、微軟和谷歌將繼續(xù)爭奪市場份額，但規(guī)模小且專業(yè)化的云提供商也將繼續(xù)增長，提供細(xì)分市場或行業(yè)市場能力。云產(chǎn)品仍比較復(fù)雜，尋求多樣化產(chǎn)品、避免被供應(yīng)商綁定的企業(yè)將選擇融合或混合解決方案，并與私有云數(shù)據(jù)中心基礎(chǔ)設(shè)施相連接。

《首席信息官》雜志的Clint Boulton指出：“私有云耗時且成本高，大型提供商無法做到針對每一個獨特要求提供服務(wù)，這就意味著小型提供商在2017年將有增長機會?！?/p>

網(wǎng)絡(luò)成為重中之重

盡管所有的焦點都集中在云、微服務(wù)、容器和其他創(chuàng)新技術(shù)上，云網(wǎng)絡(luò)及云到私有數(shù)據(jù)中心的連接性在2017年也將成為重點。

網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，無論是SD-WAN、NFV或是其它什么，都需要非常靈活，以便適應(yīng)這些發(fā)展變化。研究公司IHS預(yù)計，數(shù)據(jù)中心和SDN市場在2019的增長將超過15倍，這將使我們更加關(guān)注SD-WAN和SDN提供商。

成本趨于均衡

多年來，云已日益商品化，各種核心服務(wù)的價格也被一再拉低。然而，451 Research的研究人員則認(rèn)為，盡管價格持續(xù)下跌，但下降速度還沒有人們想象得那么快。

2016年，微軟委托451 Research所做的一項研究顯示，34%的受訪者認(rèn)為價格是更換云提供商的最大原因。

隨著云計算和相關(guān)服務(wù)價格的持續(xù)走低，企業(yè)對公有云提供商帶來的壓力也將壓縮潛在的利潤?！妒紫畔⒐佟冯s志的Boulton指出：“IT高管們2017年將能更好地控制云成本，因為他們的實踐正趨向成熟?！?/p>

我相信2017年云計算將是“買方市場”，因為大型和小型云提供商都將壓縮自己的利潤，提供創(chuàng)新產(chǎn)品，以獲得市場份額。

應(yīng)用更加豐富

為加強客戶和員工的終端用戶體驗，企業(yè)需要繼續(xù)開發(fā)或重構(gòu)移動應(yīng)用和本地應(yīng)用，并且在企業(yè)內(nèi)部推進使用更多的SaaS應(yīng)用。由于越來越多的員工和用戶都走向移動端，沒有“移動優(yōu)先戰(zhàn)略”的企業(yè)將會在競爭中被淘汰。

Riverbed公司產(chǎn)品副總裁Josh Dobies認(rèn)為：“由于獲得帶寬容易且經(jīng)濟適用，因此SaaS和云應(yīng)用將快速被采用?！?/p>

因此，未來將發(fā)生應(yīng)用向云遷移，企業(yè)采用SaaS服務(wù)等變革，但企業(yè)也需花費額外的時間及資源確保這些應(yīng)用的穩(wěn)定和高性能，從而獲得積極成果。

超融合化

超融合適用于本文中提及的所有相關(guān)內(nèi)容。對Coffman預(yù)測的2016年的超融合邊緣基礎(chǔ)設(shè)施及普通的超融合架構(gòu)（HCI）同樣適用。

為使超融合獲得成功，企業(yè)需確定總體上接受軟件定義架構(gòu)。為滿足各方需求（無論是從網(wǎng)絡(luò)邊緣、數(shù)據(jù)中心還是從云提取或推送數(shù)據(jù)），企業(yè)將越發(fā)向可靠、可拓展且安全的基礎(chǔ)設(shè)施靠攏。聽起來很復(fù)雜？確實復(fù)雜，這意味著提供超融合基礎(chǔ)設(shè)施可視化和管理的企業(yè)將在2017年表現(xiàn)不凡。

大規(guī)模遷移

從最初的嘗試到企業(yè)完全采用云，對于使用云計算的企業(yè)以及想拓寬云覆蓋的企業(yè)來說，抑或是單純想向云靠攏的企業(yè)來說，2017年都將是創(chuàng)紀(jì)錄的一年。

我認(rèn)為，許多公司急于實現(xiàn)云，有些甚至只是為了跟云沾邊，或單純想讓自己看起來有“移動”氣質(zhì)。他們這樣做無異于將大頭釘強行插入方孔里，即他們使用的云或服務(wù)并不適合他們，而且還詫異為何效果不好。

通過人工智能和機器學(xué)習(xí)變得更加智能

對人工智能和機器學(xué)習(xí)而言，2017年將會是重要一年。

由于許多企業(yè)專注于人工智能和機器學(xué)習(xí)以實現(xiàn)業(yè)務(wù)差異化，因此為滿足需求，企業(yè)需在大型云內(nèi)部優(yōu)化服務(wù)。

實際上，一些分析師認(rèn)為，由于一些機構(gòu)很明確只使用這些服務(wù)，而并非為“初級”工作設(shè)計的一般云計算或存儲服務(wù)，所以在一些認(rèn)知交易上的云服務(wù)價格將有所下降。

然而，實時交付數(shù)據(jù)分析及結(jié)果，是決定人工智能和機器學(xué)習(xí)成功的關(guān)鍵因素之一。但這將對網(wǎng)絡(luò)造成非常大的壓力，而且還將迫使那些使用機器學(xué)習(xí)和人工智能服務(wù)的企業(yè)優(yōu)化和監(jiān)測往返于這些服務(wù)、智能設(shè)備，以及工作流程的網(wǎng)絡(luò)可用性和性能。對提供廣域網(wǎng)優(yōu)化、邊緣網(wǎng)絡(luò)解決方案以及SD-WAN服務(wù)的企業(yè)來說，2017年將會是革命性的一年。

數(shù)據(jù)移動

如前所述，2017年必將是數(shù)據(jù)移動爆發(fā)的一年。其原因在于，企業(yè)將數(shù)據(jù)從邊緣推送至數(shù)據(jù)中心或云端；人工智能和機器學(xué)習(xí)將生成海量的PB級數(shù)據(jù)；企業(yè)將內(nèi)部基礎(chǔ)設(shè)施轉(zhuǎn)至云；企業(yè)重構(gòu)以及推出新應(yīng)用；大量連接設(shè)備（物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備）上線。

篇4

關(guān)鍵詞 智能授導(dǎo)系統(tǒng)；輔助教學(xué)；語義Web

中圖分類號TP31 文獻標(biāo)識碼A 文章編號 1674-6708（2012）58-0165-02

計算機輔助教學(xué)(CAI)是以對話方式利用多媒體計算機的功能與特點與學(xué)生討論教學(xué)內(nèi)容、安排教學(xué)進程和進行教學(xué)訓(xùn)練的方法與技術(shù)。但是存在交互能力差和缺乏虛擬技術(shù)支持、智能性及教學(xué)策略等問題。人工智能（AI）是計算機科學(xué)、信息論、神經(jīng)生理學(xué)、控制論、心理學(xué)、語言學(xué)等多種學(xué)科互相交叉滲透而發(fā)展起來的一門綜合性學(xué)科。它用人工的方法在機器(計算機)上執(zhí)行智能行為：感知、理解、學(xué)習(xí)、判斷、推理、規(guī)劃、設(shè)計、求解等。其技術(shù)特征主要是具有搜索功能、知識表示能力、一定的推理功能、抽象功能、語音識別功能及模糊信息處理能力。

1 智能授導(dǎo)系統(tǒng)

智能授導(dǎo)系統(tǒng)（ITS）技術(shù)是在對計算機輔助教學(xué)研究局限性的改革突破中發(fā)展起來的，它不僅克服了僅僅關(guān)注學(xué)生行為的缺陷，還引入了對知識的描述以及智能推理技術(shù)，智能授導(dǎo)系統(tǒng)的獨特之處是能依據(jù)每個學(xué)習(xí)對象的不同需求而調(diào)整教學(xué)策略。

ITS從上個世紀(jì)80年代提出到至今已有30多年了，幾乎涉及人工智能技術(shù)的所有問題，而且一直是人工智能技術(shù)在教育領(lǐng)域的核心研究之一。比較有代表性的是Peng-Kiat Pek和Kim-Leng Poh應(yīng)用貝葉斯網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建的學(xué)生模型可以較好的估計出學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣值，從而對學(xué)生的學(xué)習(xí)行為方向進行預(yù)測；Dietrich Albert和Cord Hockemeyer通過分析知識空間理論而得出的超文本結(jié)構(gòu)和知識空間在結(jié)構(gòu)上的有很強的相似性，通過對知識空間進行建模，使之適用于網(wǎng)絡(luò)Web結(jié)構(gòu)模式；Joel Martin和Kurt VanLehn使用貝葉斯網(wǎng)絡(luò)技術(shù)對學(xué)生的學(xué)習(xí)結(jié)果進行評估，有效的分析出學(xué)生學(xué)習(xí)過程中的問題和不足；Declan Kelly和Bren­dan Tangney提出了一種多Agent技術(shù)（Multi-Agent System，MAS），通過對個體的個性化學(xué)習(xí)進行動態(tài)建模的智能框架的建構(gòu)重組，滿足了學(xué)習(xí)者的不同需求。隨著國內(nèi)數(shù)字化教學(xué)與教育信息化的大趨勢，最近幾年國內(nèi)對于該領(lǐng)域的研究發(fā)展的相對比較快，而且需要進行綜合性的研究，以不斷促進智能授導(dǎo)系統(tǒng)的實際應(yīng)用價值。

2 自適應(yīng)智能授導(dǎo)系統(tǒng)機制

由于個體學(xué)習(xí)者基本上是基于資源的自主學(xué)習(xí)，在教學(xué)上的有效組織主要體現(xiàn)在學(xué)習(xí)資源的組織、傳遞和共享上，良好的資源組織和個性化資源服務(wù)是學(xué)習(xí)個體最強烈的需求。為了支持個體的自主學(xué)習(xí)，輔助教學(xué)研究十分強調(diào)“授導(dǎo)”?！笆凇奔聪到y(tǒng)地對教學(xué)內(nèi)容的組織和傳播，通常反映為學(xué)習(xí)目標(biāo)制定、學(xué)習(xí)材料序列化、學(xué)習(xí)路徑引導(dǎo)以及學(xué)習(xí)結(jié)果評價等方面；而“導(dǎo)”則側(cè)重對學(xué)生的具體學(xué)習(xí)過程提供針對性的學(xué)習(xí)支持。

2.1 網(wǎng)絡(luò)智能授導(dǎo)的技術(shù)實現(xiàn)

網(wǎng)絡(luò)輔助教學(xué)平臺設(shè)計者們一直致力于智能授導(dǎo)機制的理論研究和實現(xiàn)，不僅在理論上提出很多模型和設(shè)想，而且實踐上也有所突破，特別是可以借助計算機網(wǎng)絡(luò)技術(shù)和人工智能技術(shù)構(gòu)建一個更有針對性的、更智能的信息空間，為學(xué)習(xí)者提供個性化的學(xué)習(xí)支持。通過調(diào)研，網(wǎng)絡(luò)輔助教學(xué)中智能授導(dǎo)的研發(fā)技術(shù)路線主要是模擬課堂面授的路線、人工智能的技術(shù)路線和網(wǎng)絡(luò)協(xié)同進化的路線。

2.2 本體的智能授導(dǎo)機制

根據(jù)Brusilovsky提出的關(guān)于虛擬校園環(huán)境的部件理論知道，當(dāng)前分布式虛擬環(huán)境支撐的網(wǎng)絡(luò)教學(xué)平臺大多是圍繞內(nèi)容部件、行為部件、通信部件、管理部件來提供學(xué)習(xí)者本體的智能授導(dǎo)應(yīng)用功能。

1）內(nèi)容部件是輔助教學(xué)系統(tǒng)的核心，多由構(gòu)成課程的多媒體教學(xué)材料組成。運用靜態(tài)超媒體比較容易實現(xiàn)，以一種同有的結(jié)構(gòu)和形式呈現(xiàn)給學(xué)習(xí)者同樣的教學(xué)內(nèi)容。但是會產(chǎn)生由適應(yīng)性內(nèi)容所呈現(xiàn)的各種方法與技術(shù)問題，例如：附加解釋、前提知識解釋、比較性解釋、解釋變體、信息排序等。其實現(xiàn)需依賴于知識表示與呈現(xiàn)技術(shù)，特別是知識建模和知識本體的研究；2）行為部件主要功能是需要學(xué)生通過“做”的交互方式來完成的自主學(xué)習(xí)的過程，表現(xiàn)形式多指學(xué)習(xí)導(dǎo)航、練習(xí)、測試、模擬、實驗等。其三個主要應(yīng)用方向是自適應(yīng)導(dǎo)航、自適應(yīng)測試和虛擬實驗；3）通信部件在智能授導(dǎo)系統(tǒng)中起到媒介作用，主要是支持學(xué)生與教師之間、學(xué)生相互之間的交流和溝通的通信工具，支持學(xué)習(xí)社區(qū)的協(xié)作學(xué)習(xí)和協(xié)同進化；其3個主要應(yīng)用方向為)針對交互信息的知識發(fā)現(xiàn)、學(xué)習(xí)者智能互助和群體智慧；4）管理部件主要是支持教學(xué)過程中必要的管理職能。如學(xué)生管理、課程管理等。

2.3 自適應(yīng)智能授導(dǎo)系統(tǒng)的構(gòu)建策略

個性化的自適應(yīng)輔助教學(xué)研究已成為現(xiàn)代教學(xué)系統(tǒng)應(yīng)用的一個熱點問題，而自適應(yīng)智能授導(dǎo)系統(tǒng)運用人工智能技術(shù)，直接、科學(xué)地了解到學(xué)習(xí)者的個性特點及學(xué)習(xí)進展情況，靈活調(diào)整自身的策略、方案來滿足受教育對象的需求。從集成觀點出發(fā)，自適應(yīng)智能授導(dǎo)系統(tǒng)首先涉及的是教學(xué)理論和思想與計算機技術(shù)的交叉。從計算機輔助教學(xué)的發(fā)展線索出發(fā)，網(wǎng)絡(luò)技術(shù)與人工智能方法的應(yīng)用是計算機輔助教學(xué)的必然趨勢，但智能授導(dǎo)絕不是在計算機網(wǎng)絡(luò)通信技術(shù)上的簡單翻版，其需要進行更為深刻的分析與抽象。總的來看，自適應(yīng)智能授導(dǎo)系統(tǒng)是一種建立在軟件協(xié)同基礎(chǔ)上的分布式的群體智能，更是一種人機協(xié)調(diào)的智能。

學(xué)習(xí)者模型是自適應(yīng)智能授導(dǎo)系統(tǒng)的核心，而學(xué)習(xí)者學(xué)習(xí)過程中存在大量的不確定性因素和不確定性信息，因而成功獲取學(xué)習(xí)者的情況是其它環(huán)節(jié)正確運行的保障。在學(xué)習(xí)者模型設(shè)計中，我們利用貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的條件概率分布量化知識項之間的組織關(guān)系及依賴關(guān)系，很好地反映學(xué)習(xí)者特定領(lǐng)域中的知識結(jié)構(gòu)，當(dāng)學(xué)習(xí)者模型中的知識項的狀態(tài)發(fā)生改變時，將引起相關(guān)知識項的狀態(tài)的改變，因而使學(xué)習(xí)者模型具有一定的預(yù)測能力。同時我們選擇專門為語義Web設(shè)計的本體表示語言O(shè)WL語言來描述學(xué)習(xí)者模型，因為它具有更強大的功能來表示語義，比XML和RDF更容易被機器理解。

我們在輔助教學(xué)軟件的研究開發(fā)中選擇了語義Web下的自適應(yīng)智能授導(dǎo)系統(tǒng)，因為它更多的關(guān)注系統(tǒng)各模塊的標(biāo)準(zhǔn)化、形式化構(gòu)建，以及系統(tǒng)間的互操作和知識共享與重用。其目標(biāo)是使機器能夠更好的理解網(wǎng)絡(luò)上的內(nèi)容，構(gòu)建一個基礎(chǔ)結(jié)構(gòu)使在網(wǎng)絡(luò)上運行的智能能夠進行復(fù)雜的活動，對嵌入在基于網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用程序中的知識進行顯性的描述，從而以智能化的方式來整合信息，提供基于語義的方式來訪問網(wǎng)絡(luò)，以及從文本中進行信息抽取。語義Web技術(shù)可以通過對智能授導(dǎo)系統(tǒng)不同模塊中嵌入的知識和學(xué)習(xí)者的交互信息進行共享，從而在一定程度上推動了分布式智能授導(dǎo)系統(tǒng)的開放程度。圖1給出了自適應(yīng)智能授導(dǎo)系統(tǒng)的智能產(chǎn)生流程圖。

3 結(jié)論

伴隨著互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)的日益發(fā)展，我們?nèi)粘５膶W(xué)習(xí)與工作越發(fā)依賴數(shù)字化的資源與服務(wù)，智能化與人性化將是數(shù)字化教學(xué)重要的發(fā)展方向。我們選擇了自適應(yīng)智能授導(dǎo)系統(tǒng)作為數(shù)字化技術(shù)輔助教學(xué)研究的一個切入點，依據(jù)網(wǎng)絡(luò)智能授導(dǎo)系統(tǒng)實現(xiàn)的三條技術(shù)路線，從理論框架上闡述了教學(xué)輔助平臺中常見的智能授導(dǎo)機制，利用人工智能中貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的思想來設(shè)計學(xué)習(xí)者模型來實現(xiàn)適應(yīng)性和個性化的教學(xué)，并選擇了語義Web下的自適應(yīng)智能授導(dǎo)系統(tǒng)來實現(xiàn)輔助教學(xué)軟件的開發(fā)。

參考文獻

[1]閔宇鋒.淺談網(wǎng)絡(luò)教學(xué)平臺中的智能授導(dǎo)機制[J].科技情報開發(fā)與經(jīng)濟，2010.

[2]Brusilovsky P. MILLER P., Course Delivery Systems for the Virtual University.

篇5

關(guān)鍵詞：自動化技術(shù)；機械制造；應(yīng)用

自動化技術(shù)的應(yīng)用是提高機械制造效率的重要技術(shù)支持力量，在隨著我國的科學(xué)技術(shù)水平進一步提高下，對機械制造的要求也會進一步提高，自動化技術(shù)的應(yīng)用需求也會增加。智能制造機械技術(shù)和設(shè)備的問世，引發(fā)大眾對于傳統(tǒng)工業(yè)生產(chǎn)利弊和前途的思考。隨著智能制造技術(shù)的推廣和智能設(shè)備在社會生產(chǎn)中的逐漸認(rèn)可及利用，人們已經(jīng)普遍認(rèn)識到，智能機械設(shè)備優(yōu)于傳統(tǒng)工業(yè)生產(chǎn)，其在未來必將代替廣泛的傳統(tǒng)工業(yè)生產(chǎn)不可逆轉(zhuǎn)。通過加強對自動化技術(shù)的應(yīng)用研究，對實際機械制造發(fā)展就有著積極意義。

1機械制造中自動化技術(shù)應(yīng)用重要性和實際應(yīng)用

1.1機械制造中自動化技術(shù)應(yīng)用重要性

機械制造產(chǎn)業(yè)的蓬勃發(fā)展對我國生產(chǎn)力水平提高有著積極作用，在全面建設(shè)小康社會的發(fā)展環(huán)境下，為保障人們的生活質(zhì)量水平提高，在機械制造生產(chǎn)的質(zhì)量和效率水平提高層面就有著強調(diào)。而機械制造產(chǎn)業(yè)的發(fā)展需要有新的技術(shù)支持，自動化技術(shù)就是重要應(yīng)用技術(shù)，這對提高機械制造的生產(chǎn)能力有著積極作用[1]。通過將自動化技術(shù)在機械制造當(dāng)中加以應(yīng)用，對系統(tǒng)生產(chǎn)能力提高就能發(fā)揮積極作用，能進一步提高生產(chǎn)質(zhì)量。自動化技術(shù)的應(yīng)用對機械制造的全面監(jiān)控目標(biāo)能得以實現(xiàn)。

1.2機械制造中自動化技術(shù)實際應(yīng)用

機械制造當(dāng)中自動化技術(shù)在多個環(huán)節(jié)都能得以應(yīng)用，如將自動化技術(shù)在數(shù)控技術(shù)方面的應(yīng)用。機械制造的數(shù)字化目標(biāo)實現(xiàn)，是講數(shù)字技術(shù)和硬件以及控制技術(shù)進行了結(jié)合，從而保障了機械制造的自動化水平提高，使得機械制造的效率水平得到了顯著提高。自動化技術(shù)在數(shù)控技術(shù)方面的應(yīng)用，對操作的規(guī)范性以及安全性得到了保障，這就在經(jīng)濟效益創(chuàng)造方面發(fā)揮著積極作用。機械制造中自動化技術(shù)在人工智能當(dāng)中的應(yīng)用能發(fā)揮積極作用，機械制造中人工智能技術(shù)是把自動化技術(shù)和系統(tǒng)功能等技術(shù)進行了融合，并進行相互的滲透。這一技術(shù)是通過智能機器以及人類專家形成了一體化操控，能在機械設(shè)備的制造過程中進行判斷以及推理等智能活動，這就對機械制造的整體效率水平得到了提高，使得機械制造的智能化目標(biāo)得到了實現(xiàn)，避免了操作中存在的誤差。自動化技術(shù)應(yīng)用在機械制造當(dāng)中能實現(xiàn)信息流動自動化。將計算機作為輔助設(shè)計，產(chǎn)品數(shù)據(jù)管理和制造自動化技術(shù)系統(tǒng)進行連接，就能實現(xiàn)信息的自動化傳遞。機械制造中對信息的及時傳遞就能提高生產(chǎn)力水平，對自動化的程度提高，這對機械制造的工件工藝設(shè)計的精確度也能得以有效保證[2]。自動化技術(shù)的應(yīng)用在加工系統(tǒng)的自動化目標(biāo)也能得以實現(xiàn)，自動化技術(shù)的應(yīng)用能將大量勞動力從繁重的工作中解放，對機械制造的精度以及減少事故的發(fā)生起到了保障作用。機械制造過程中的自動化技術(shù)應(yīng)用，能實現(xiàn)物流系統(tǒng)的自動化目標(biāo)，機械自動化能實現(xiàn)物流系統(tǒng)自動化更新，檢測中以及裝備的自動化系統(tǒng)管理方面，機械制造自動化系統(tǒng)的應(yīng)用，能結(jié)合生產(chǎn)工序當(dāng)中的相關(guān)要求，以及按照相應(yīng)標(biāo)準(zhǔn)完成零部件的加工制作，能實現(xiàn)自動化系統(tǒng)整體分工以及裝配作業(yè)，這樣就能對裝配的質(zhì)量水平得以有效提高。

2機械制造中自動化技術(shù)應(yīng)用發(fā)展趨勢

中國制造業(yè)的自動化和智能化進程任重而道遠，隨著世界經(jīng)濟迅速的發(fā)展與成長，自動化制造工廠將給所有產(chǎn)業(yè)升級帶來沖擊，也將引領(lǐng)全球制造業(yè)發(fā)展模式的前進與革新，對于中國制造業(yè)的產(chǎn)業(yè)升級來說已是必然選擇。第一，實用性發(fā)展趨勢。機械制造當(dāng)中自動化技術(shù)的應(yīng)用發(fā)展，在隨著技術(shù)水平的提高就會更加注重實用性。機械制造對自動化技術(shù)的應(yīng)用獲得更高的經(jīng)濟效益，是當(dāng)前比較關(guān)注的，而實用性也是未來機械制造自動化技術(shù)的應(yīng)用目標(biāo)[3]。我國當(dāng)前在機械制造自動化技術(shù)的應(yīng)用規(guī)模還有待擴大，自動化水平低的現(xiàn)狀還需要進行改善，要能將自動化技術(shù)和機械制造領(lǐng)域緊密結(jié)合，促進機械制造整體水平的提高。第二，智能化發(fā)展趨勢。自動化技術(shù)在機械制造中的應(yīng)用在智能化的發(fā)展趨勢方面愈來愈顯著。從近些年我國的人工智能技術(shù)的研究發(fā)展現(xiàn)狀能看出，智能化技術(shù)的應(yīng)用愈來愈成為機械制造生產(chǎn)力水平提高的重要應(yīng)用技術(shù)，這一智能化技術(shù)將人腦研究功能分析結(jié)果在機械制造領(lǐng)域得到了應(yīng)用，對機械制造的整體水平得到了提高[4]。人工智能和機械制造領(lǐng)域的發(fā)展在未來將會更加的緊密，通過人工智能來替代人工制造，實現(xiàn)智能化的機械制造系統(tǒng)。第三，綠色化發(fā)展趨勢。自動化技術(shù)應(yīng)用在機械制造領(lǐng)域中，會向著綠色化的方向邁進。在當(dāng)前可持續(xù)發(fā)展觀念的進一步深化下，綠色化在機械制造領(lǐng)域成為重要發(fā)展目標(biāo)，綠色化的機械制造就能對生態(tài)環(huán)境污染進行降低，從而有利于機械制造產(chǎn)業(yè)的可持續(xù)發(fā)展。

3結(jié)語

總之，機械制造當(dāng)中自動化技術(shù)的應(yīng)用，是促進機械制造企業(yè)在市場中良好發(fā)展的重要基礎(chǔ)，只有充分重視自動化技術(shù)的科學(xué)應(yīng)用，才能保障機械制造的質(zhì)量。希望通過此次理論研究，能為實際自動化技術(shù)應(yīng)用起到促進作用。

作者:李慧 單位:洛陽北玻臺信風(fēng)機技術(shù)有限責(zé)任公司

參考文獻：

[1]郭鑫.數(shù)控技術(shù)在機械制造中的應(yīng)用研究[J].科技創(chuàng)新與應(yīng)用，2017(08).

[2]李鳳.自動化技術(shù)在機械設(shè)計制造中的應(yīng)用研究[J].時代農(nóng)機，2017(02).

篇6

關(guān)鍵詞 數(shù)字；油田；特征

中圖分類號：TE4 文獻標(biāo)識碼：A 文章編號：1671-7597（2013）24-0136-01

隨著科技的不斷推進發(fā)展，油田工作數(shù)字化已經(jīng)成為必然。這種數(shù)字化的趨勢不僅僅來源于工作效率提升的需求，而更多在于油田工業(yè)自身發(fā)展要求更為現(xiàn)代化的工業(yè)水平。

1 數(shù)字油田概述

當(dāng)前對于數(shù)字油田的概念并不存在統(tǒng)一的定論，但是行業(yè)內(nèi)部對于這一說法已經(jīng)形成了一種相對一致的認(rèn)識方式。數(shù)字油田是一種以油田作為主要研究對象，以石油的開采和加工等生產(chǎn)過程作為線索，將勘探、開發(fā)、儲備、運輸及銷售等多個生產(chǎn)環(huán)節(jié)綜合起來，形成一個統(tǒng)一的互相關(guān)聯(lián)的數(shù)據(jù)體系，并且推動數(shù)據(jù)參與更多的石油工業(yè)環(huán)節(jié)，并且力圖在參與的過程中發(fā)揮更多的作用。油田工作的數(shù)字化，通常更多傾向于數(shù)字化管理工作，這是指通過計算機、網(wǎng)絡(luò)以及人工智能等多技術(shù)來針對油田中諸多工作行為進行優(yōu)化管理，通過量化等多種手段實現(xiàn)工作效率的提升和效果的整體優(yōu)化，對于石油領(lǐng)域有效開采、節(jié)能以及運輸?shù)榷鄠€工作環(huán)節(jié)都有積極意義。

在石油生產(chǎn)領(lǐng)域中，油井、站場以及管線是構(gòu)成石油工業(yè)體系的三大要素，是生產(chǎn)組織主體關(guān)注的重點所在。對于油井而言，數(shù)字化技術(shù)的深入運用能夠幫助石油開采工作人員實現(xiàn)對于油井特征的更好把握和認(rèn)知，并且進一步獲取到更多關(guān)于石油以及伴生氣成分的相關(guān)信息，這些信息不僅僅對于如何更為有效的展開石油開采工作有著積極意義，對于如何做到油井資源最為有效的利用，優(yōu)化節(jié)能工作都有重要推動作用。與此同時，另一個不容忽視的數(shù)字化作用還在于，此類數(shù)據(jù)能夠幫助實現(xiàn)構(gòu)建更為安全的石油工業(yè)環(huán)境，是確保安全生產(chǎn)的必要支柱。而對于站場，是作為石油開采的首要工作場所，其工作環(huán)境中涉及到多種人力和相關(guān)資源能源，數(shù)字化技術(shù)的應(yīng)用首先在于推動投入開采工作的多方面人力物力能夠相互實現(xiàn)默契配合與協(xié)調(diào)，實現(xiàn)投入產(chǎn)出的最優(yōu)化，其次則在于對相關(guān)開采過程中的工作數(shù)據(jù)進行進一步的獲取，這些數(shù)據(jù)需要在核心計算系統(tǒng)中進行更深一步的加工，進一步轉(zhuǎn)變成為能夠供石油工業(yè)進一步展開的重要依據(jù)，重點支持方向首先表現(xiàn)為伴生氣的有效利用、石油工作環(huán)境中能源的節(jié)約、有效的原油輸送等方面，并且為石油更深一步的加工提供必要的數(shù)據(jù)參考支持。最后對于石油工業(yè)領(lǐng)域的管線，由于不能夠像油井和站場一樣處于地表位置易于識別并且相對而言分布集中，因此更加需要數(shù)字化的管理技術(shù)參與其中，幫助實現(xiàn)對于龐雜管線的監(jiān)控和維護。數(shù)字化手段的參與其中，能夠?qū)κ洼斔凸芫€中的壓力等數(shù)據(jù)進行有效采集和監(jiān)測，并且綜合對管線經(jīng)過地區(qū)的環(huán)境數(shù)據(jù)來確認(rèn)整個輸油管線系統(tǒng)的健康狀況，為石油輸送提供安全穩(wěn)定的工作環(huán)境。

2 數(shù)字油田體系分析

數(shù)字化油田生產(chǎn)管理體系由面向于不同專業(yè)領(lǐng)域的諸多功能模塊加以融合而成，并且為眾多應(yīng)用特征模塊提供相應(yīng)的數(shù)據(jù)庫和人工智能等運算支持。

一個典型的油田環(huán)境數(shù)字化生產(chǎn)管理系統(tǒng)可以大概劃分為三個層次，首先是數(shù)據(jù)采集層，其工作重點在于從計量站、注水站、集氣站以及聯(lián)合站等環(huán)境中采集到關(guān)系油田工作方方面面的繁雜數(shù)據(jù)。其次則是數(shù)據(jù)處理層面，通常與數(shù)據(jù)采集層面保持一定的對應(yīng)關(guān)系，工作重點在于將從數(shù)據(jù)采集層面獲取到的諸多數(shù)據(jù)展開進一步的處理，并且將處理結(jié)果一方面送達對應(yīng)的部門進行第一時間反應(yīng)和判斷，另一方面則送達數(shù)據(jù)中心進行進一步的匯總和分析。而數(shù)據(jù)中心就是第三個層次，它負(fù)責(zé)將原始數(shù)據(jù)以及經(jīng)過初步分析的數(shù)據(jù)進行更深一步的加工，淺層次的數(shù)據(jù)處理通常都只是將數(shù)據(jù)進行對比判斷，實現(xiàn)告警等功能，而對于數(shù)據(jù)中心而言，數(shù)據(jù)處理工作更多意味著對報送上來的數(shù)據(jù)從計算機角度加以“理解”，即實現(xiàn)人工智能。

對于油田工作環(huán)境中的數(shù)字化而言，當(dāng)前仍然存在有諸多需要改進和提升的方面，總體而言，可以從如下幾個角度重點著手進行數(shù)字化的深入。

1）優(yōu)化數(shù)字安全。對于油田工作環(huán)境而言，安全隱患來自于各個方面，除去較為常規(guī)的外部網(wǎng)絡(luò)攻擊和病毒侵害以外，其他源于其數(shù)字化網(wǎng)絡(luò)自身的安全問題也需要得到重視。數(shù)據(jù)的增量和海量備份工作，以及日志的記錄仍然屬于相對基礎(chǔ)的范疇，當(dāng)前數(shù)字安全應(yīng)當(dāng)更為重視數(shù)據(jù)在獲取和傳輸以及使用過程中的安全問題。在數(shù)字油田工作環(huán)境中，數(shù)據(jù)的獲取更多有賴于數(shù)字化的一線設(shè)備，針對于此種狀況，就應(yīng)當(dāng)充分考慮到諸多自動化儀表設(shè)備的運行環(huán)境是否能夠提供精準(zhǔn)數(shù)據(jù)，從溫濕度一直到電磁干擾等問題都應(yīng)當(dāng)加以充分考慮。對于數(shù)據(jù)的傳輸工作而言，傳輸工作無論從邏輯還是從物理層面都應(yīng)當(dāng)保持有一定的冗余，并且對傳輸日志詳加記錄。而從數(shù)據(jù)的使用和消費角度看，重要的在于需要約束數(shù)據(jù)使用環(huán)境中的不規(guī)范操作，為相應(yīng)的工作人員賦予相應(yīng)的權(quán)限，一方面確保其能夠正常展開工作，另一個方面則需要可以做到對數(shù)據(jù)實現(xiàn)安全保護。

2）內(nèi)核算法優(yōu)化。算法的優(yōu)化和不斷進步是油田數(shù)字化本身的需求，這是一種向著人工智能的總體方向發(fā)展的需求。數(shù)字化是實現(xiàn)自動化的必由之路，而人工智能則是計算機幫助人類實現(xiàn)智能決策和決策支持的必由之路，因此不斷優(yōu)化內(nèi)核算法，從人工智能的角度上加強對油田數(shù)據(jù)化的建設(shè)必然會成為未來主要的發(fā)展方向之一。并且在實際的算法優(yōu)化工作中，除了需要加強人工智能水平的建設(shè)，還應(yīng)當(dāng)對于運算效率和運算質(zhì)量等問題加以充分關(guān)注，諸如油藏數(shù)值模擬、地震資料解釋等都會涉及到十分龐大的數(shù)據(jù)總量分析，如果不能在最短時間內(nèi)分析處理完畢，就有可能造成工程延誤等嚴(yán)重后果，因此算法優(yōu)化過程中，效率必須與質(zhì)量并重。

3） 切實提升工作人員素質(zhì)。工作人員對于數(shù)字化系統(tǒng)的熟知和掌握程度，直接影響著油田數(shù)字化系統(tǒng)的工作質(zhì)量并且進一步影響著油田工程的效率和效果。針對于這種問題，在不斷強化油田數(shù)字化的過程中，還應(yīng)當(dāng)加強對于相關(guān)人員的培訓(xùn)，不僅僅需要幫助工作人員能夠做到熟練使用與自己崗位相關(guān)的數(shù)字化工具，還應(yīng)當(dāng)幫助其形成對于更為廣泛的數(shù)字系統(tǒng)的功能認(rèn)識，唯有如此才能形成整個組織內(nèi)部相對一致的奮斗方向，對于工作團隊的建設(shè)以及團隊之間的溝通都將大有裨益。

3 結(jié)論

石油屬于不可再生資源，一方面石油開采以及深加工領(lǐng)域都希望能夠?qū)υ鸵约鞍樯鷼庾鲞M一步充分的利用，另一個方面則在于當(dāng)前全球各地都將石油視為重要發(fā)展能源，爭相研究先進的開采技術(shù)，我國同樣為石油開采技術(shù)的研發(fā)工作投入了大量資金。這種研發(fā)工作的成功與否，直接關(guān)系到我國石油開采工作能否更為有效展開，關(guān)系到我國經(jīng)濟的整體發(fā)展，而在這個過程中，數(shù)字化也必然隨之在油田工作領(lǐng)域中有更為深入的發(fā)展。

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【關(guān)鍵詞】地形測量；測繪技術(shù)；發(fā)展趨勢

On the topographic survey and mapping technology automation technology

Zhang Tong-sheng

(Geological Team of Henan Nonferrous Metal Geological and Mineral Bureau Zhengzhou Henan 450046)

【Abstract】This paper describes a topographic survey and mapping technology concepts and current topographic survey mapping automation technology, and discusses the development of automation technology trends in mapping technology.

【Key words】Topographic survey;Mapping technology;Development trends

1.引言

地形測量學(xué)是研究測繪地形圖及與其有關(guān)測繪工作的理論、方法的應(yīng)用技術(shù)學(xué)科。［1］地形測量是為城市、礦區(qū)以及各種工程提供不同比例尺的地形圖，以滿足城鎮(zhèn)規(guī)劃、礦山開采設(shè)計以及各種經(jīng)濟建設(shè)的需要。

地形測繪是研究地球局部表面形狀和大小，并將其測繪成地形團的理論和技術(shù)。通過測定小范圍地表高低起伏形態(tài)和地物(如建筑物、道路、耕地等)的特征點的平面位置和高程，經(jīng)相應(yīng)的數(shù)據(jù)處理、采用一定的測量符號按一定的比例縮繪在圖紙上。從而獲得與相應(yīng)地面幾何圖形相似的地形圖，為國家經(jīng)濟建設(shè)提供設(shè)計與施工的圖紙資料。［2］

傳的測繪包括控制測量、地形測量、施工測量、竣工測量和變形監(jiān)測5個部分?，F(xiàn)代測繪技術(shù)自動化技術(shù)具有自動化程度高、測圖精度高、圖形屬性信息豐富和圖形編輯方便等優(yōu)點。［3］

2. 目前地形測量的測繪自動化技術(shù)

測繪自動化是集數(shù)據(jù)采集、處理、傳輸、顯示于一體。隨著計算機、網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的發(fā)展及測量儀器的智能化，測繪技術(shù)自動化技術(shù)發(fā)生了重大變革，3S技術(shù)(GPS全球定位系、GIS地理信息系、RS遙感)及其集成技術(shù)成為測繪技術(shù)自動化技術(shù)的核心。

2.1 GPS技術(shù) GPS(Global Positioning System)稱為全球定位系，是美國20世紀(jì)70年代開始研制的，它歷時20年，于1994年3月全面建成的利用導(dǎo)航衛(wèi)星進行測時和測距，具有在海、陸、空進行全方位實時三維導(dǎo)航與定位能力的新一代衛(wèi)星導(dǎo)航與定位系，是一種高精度、全天候、高效率、多功能的測繪工具。［4］

GPS定位技術(shù)與常規(guī)地面測量定位相比，具有抗干擾性能好、保密性強，功能多、應(yīng)用廣，觀測時間短，執(zhí)行操作簡便，全球、全覆蓋、全天候、高精度的特點。特別是RTK的定位精度可達厘米級，在水上定位得到了廣泛的應(yīng)用。

GPS RTK(Real Time Kinematic)技術(shù)開始于90年代初，是一種全天候、全方位的新型測量系，稱載波相位動態(tài)實時差分技術(shù)，是目前適時、準(zhǔn)確地確定待測點的位置的最佳方式，是基于載波相位觀測值基礎(chǔ)上的實時動態(tài)定位技術(shù)。

GPS RTK具有定位精度高且精度分布均勻，速度快、效率高，觀測時間短，方便靈活，測程不受限制，不受通視條件影響等優(yōu)點。

2.2 GIS技術(shù) 地理信息系（Geographical Information System-GIS）是利用現(xiàn)代計算機圖形和數(shù)據(jù)庫技術(shù)來處理地理空間及其相關(guān)數(shù)據(jù)的計算機系，是融地理學(xué)、測量學(xué)、幾何學(xué)、計算機科學(xué)和應(yīng)用對象為一體的綜合性高新技術(shù)。其最大的特點就在于：它能把地球表面空間事物的地理位置及其特征有機地結(jié)合在一起，并通過計算機屏幕形象、直觀地顯示出來。［5］

GIS具有以下的基本特點：一是公共的地理定位基礎(chǔ)；二是多維結(jié)構(gòu)；三是標(biāo)準(zhǔn)化和數(shù)字化；四是具有豐富的信息。

地理信息系對空間地理信息進行處理，準(zhǔn)確采集有關(guān)的數(shù)據(jù)，并對地理空間數(shù)據(jù)和信息進行處理、管理、更新和分析，是采用數(shù)據(jù)庫、計算機圖形學(xué)、多媒體等最新技術(shù)的技術(shù)系，對現(xiàn)代測繪技術(shù)自動化技術(shù)的起重要支撐作用。

目前GIS地理信息將向著數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化(Interoperable GIS)、數(shù)據(jù)多維化(3D&4DGIS)、系集成化(Component GIS)、系智能化(Cyber GIS)、平臺網(wǎng)絡(luò)化(Web GIS)和應(yīng)用社會化(數(shù)字地球)的方向發(fā)展。

2.3 RS技術(shù) 遙感RS（Remote Sensing）起源于20世紀(jì)60年代，不直接接觸被研究的目標(biāo)，感測目標(biāo)的特征信息(一般是電磁波的反射、輻射和發(fā)射輻射)，經(jīng)過傳輸、處理，從中提取人們感興趣的信息。遙感包括攝影、陸地、衛(wèi)星、航空、航天攝影測量等技術(shù)。［6］遙感技術(shù)依其波譜性質(zhì)，可分為電磁波遙感技術(shù)、聲學(xué)遙感技術(shù)、物理場遙感技術(shù)。

遙感信息技術(shù)已從可見光發(fā)展到紅外、微波；從單波段發(fā)展到多波段、多角度、多時相、多極化；從空間維擴展到時空維；從靜態(tài)分析發(fā)展到動態(tài)監(jiān)測。

RS為GIS提供信息源，GIS為RS提供空間數(shù)據(jù)管理和分析的技術(shù)手段(圖像處理)，GPS作為GIS有力的補測、補繪手段，實現(xiàn)了GIS原始地圖數(shù)據(jù)的實時更新。3S的綜合應(yīng)用是一種充分利用各自的技術(shù)特點，快速準(zhǔn)確而又經(jīng)濟地為人們提供所需的有關(guān)信息的新技術(shù)，三者的緊密結(jié)合，為地形測量提供了精確的圖形和數(shù)據(jù)。［6］

3. 測繪技術(shù)自動化技術(shù)的發(fā)展趨勢

隨著計算機、網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的發(fā)展及測量儀器的系、智能化，測繪技術(shù)自動化技術(shù)向著3G技術(shù)及集成技術(shù)自動化、實時化、數(shù)字化，數(shù)據(jù)庫和應(yīng)用軟件的開發(fā)應(yīng)用，三維可視化技術(shù)以及人工智能化發(fā)展。使測繪技術(shù)自動化技術(shù)能全方位的應(yīng)用于地形測量中，提高了地形測量的效率和準(zhǔn)確性。

3.1 3G技術(shù)及集成技術(shù)的進一步發(fā)展 積極普及3G技術(shù)的應(yīng)用，改進3G技術(shù)中存在問題，更新3G及其集成技術(shù)測量的方法和手段，加強測量精度和準(zhǔn)確性，使3G技術(shù)能在地形測量測繪技術(shù)領(lǐng)域的應(yīng)用進一步擴展。

全球數(shù)字?jǐn)z影測量系在GPS、GIS、RS和3S集成技術(shù)中的應(yīng)用，對數(shù)碼攝影測量和地形測量更加普及和深化，使測繪技術(shù)向電子化、自動化、數(shù)字化方向發(fā)展。

3.2 測繪軟件及數(shù)據(jù)庫的開發(fā)與更新 加強地形測量數(shù)字化測繪軟件的研發(fā)，使測繪軟件系更加高效、靈活和功能齊全，使測繪軟件技術(shù)在地形測量中起到了相當(dāng)重要的作用。

更新完善信息數(shù)據(jù)庫，將采集的測量數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換直接進入信息數(shù)據(jù)庫，數(shù)據(jù)管理查詢方便，數(shù)據(jù)共享，實現(xiàn)全球數(shù)據(jù)更新和擴展空間基礎(chǔ)信息系的動態(tài)管理，實現(xiàn)測量數(shù)據(jù)的管理科學(xué)化、標(biāo)準(zhǔn)化、信息化，實現(xiàn)測繪數(shù)據(jù)的傳輸網(wǎng)絡(luò)化、多樣化、社會化，使測繪技術(shù)走向自動化，實時化，數(shù)字化。

3.3 人工智能和專家系在測繪技術(shù)中的應(yīng)用 隨著計算機技術(shù)的發(fā)展和測繪技術(shù)與相關(guān)學(xué)科的交叉、綜合，人工智能和專家系在測繪技術(shù)中有著廣泛的應(yīng)用前景。計算機利用專家知識模擬人腦思維進行推理，從事智能化的數(shù)據(jù)、圖形處理和信息管理工作，極大地提高工作效率，使測繪技術(shù)向自動化、智能化發(fā)展。

全球定位系(GPS)、數(shù)字?jǐn)z影測量系(DPS)、遙感技術(shù)(RS)、地理信息系(GIS)和專家系(ES)這5S技術(shù)的發(fā)展和相互結(jié)合，專家系在其中發(fā)揮著重要的作用，專家系對整個測量流程進行控制，并執(zhí)行相應(yīng)的推理、分析和處理工作，并可實現(xiàn)信息資源共享，實時動態(tài)監(jiān)測診斷，提高效率和質(zhì)量，是測繪技術(shù)通向?qū)崟r、自動、智能測量系的關(guān)鍵。

4. 結(jié)論

隨著計算機、網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的發(fā)展及測量儀器的智能化，測繪技術(shù)自動化技術(shù)發(fā)生了重大變革，從傳的測繪技術(shù)（例如電子測距儀、經(jīng)緯儀、水準(zhǔn)儀和平板儀）向3G技術(shù)、數(shù)字?jǐn)z影測量技術(shù)以及人工智能化發(fā)展，推動了測繪技術(shù)自動化技術(shù)的活躍和革新，測繪技術(shù)朝著自動化、實時化、網(wǎng)絡(luò)化和數(shù)字化方向發(fā)展，使地形測量更快速、簡單、精確。

參考文獻

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［2］ 吳貴才.地形測量出版社［M］.中國礦業(yè)大學(xué)出版社.2005.p2.

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［5］ 范文琦.GPS和GIS技術(shù)在1:1萬土壤地球化學(xué)測量中的應(yīng)用［J］.中國科技信息.2008.23:p40～41.

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關(guān)鍵詞：露天煤礦 數(shù)字礦山 建設(shè)

中圖分類號：TD216 文獻標(biāo)識碼：A 文章編號：1672-3791（2014）02（a）-0051-01

隨著時代的不斷進步和發(fā)展，科學(xué)技術(shù)日新月異，礦產(chǎn)資源的需求量不斷增加，開采加工難度不斷增大，給采礦業(yè)帶來了巨大的沖擊，機遇和挑戰(zhàn)并存，這就要求采礦業(yè)不斷走向數(shù)字化和智能化，以提高開采質(zhì)量。1998年，美國前副總統(tǒng)戈爾在“數(shù)字地球―展望21世紀(jì)我們這顆行星”的演講中提出了“數(shù)字地球”（Digital Earth）的概念，1999年召開的首屆“國際數(shù)字地球”大會上又提出了“數(shù)字礦山”（Digital Mine）的概念?！皵?shù)字礦山”的提出，為礦業(yè)發(fā)展指明了方向。為進一步促進露天煤礦的可持續(xù)發(fā)展，其必須結(jié)合自身實際，加強數(shù)字礦山建設(shè)，以促進經(jīng)濟效益和社會效益的提高。

1 數(shù)字礦山的內(nèi)涵及研究意義

目前，對于“數(shù)字礦山”的定義國內(nèi)外尚未完全統(tǒng)一。通俗地講，數(shù)字礦山就是一個礦山范圍內(nèi)的以三維坐標(biāo)信息及其相互關(guān)系為基礎(chǔ)而組成的信息框架，并在該框架內(nèi)嵌入我們所獲得的信息的總稱。對于數(shù)字礦山建設(shè)，概括起來目前主要有以下五種觀點，即數(shù)字地球觀點、地質(zhì)模型觀點、信息管理觀點、監(jiān)控系統(tǒng)觀點和工程應(yīng)用模式觀點。對于數(shù)字礦山的功能內(nèi)涵，必須從對礦山數(shù)據(jù)的存儲、傳輸和表述向更深層次延展，并不斷拓寬各個層次的應(yīng)用，應(yīng)涵蓋數(shù)據(jù)的獲取、存儲、傳輸和表述，礦山生產(chǎn)與經(jīng)營決策優(yōu)化，各種設(shè)計、計劃工作和生產(chǎn)指揮的計算機化，生產(chǎn)工藝流程和設(shè)備的自動控制等多個方面。數(shù)字礦山建設(shè)，具有重要的現(xiàn)實意義，第一，數(shù)字礦山能以數(shù)字化的形式全面反映礦區(qū)的地質(zhì)信息、力學(xué)信息、露天煤礦礦產(chǎn)資源的儲量和開采情況，有利于根據(jù)這些數(shù)據(jù)信息做出合理的開采規(guī)劃，在保證礦產(chǎn)資源穩(wěn)定供應(yīng)的同時，促進資源的合理利用和環(huán)境保護工作，以促進經(jīng)濟社會的可持續(xù)發(fā)展。第二，數(shù)字礦山能適應(yīng)日益增多的深井開采條件，并結(jié)合自動化開采技術(shù)，使礦工遠離高溫和巖爆威脅等惡劣環(huán)境，減少和避免礦山安全事故。第三，對礦山開采引起的各類生態(tài)破壞和環(huán)境污染問題進行數(shù)字化分析，以為礦山的生態(tài)重建方案、災(zāi)害評價與預(yù)測預(yù)報體系等提供參考依據(jù)。

2 露天煤礦數(shù)字礦山建設(shè)存在的問題

近年來，我國露天礦緊跟時代步伐，大力致力于數(shù)字礦山建設(shè)，取得了一定的成效，但數(shù)字礦山的建設(shè)總體上仍處于起步階段。部分露天煤礦仍處于勞動密集型的機械化初級水平，管理粗放，煤炭開采技術(shù)、裝備水平、礦山地質(zhì)測量信息管理手段相對落后，缺乏三維可視化手段；煤礦開采設(shè)計和計劃缺乏統(tǒng)一規(guī)劃，大多以經(jīng)驗為主，缺乏科學(xué)性；過程控制程度低，生產(chǎn)效率不高。另外我國部分礦山企業(yè)對進行數(shù)字礦山建設(shè)的重要性認(rèn)識不足，建設(shè)積極性不高，缺少長遠規(guī)劃和發(fā)展目標(biāo)，影響數(shù)字礦山建設(shè)的進程。同時礦床開采涉及的領(lǐng)域較為廣泛，需要多種技術(shù)的綜合支撐，存在一定的技術(shù)阻礙。對于露天煤礦的數(shù)字礦山建設(shè)不可能一蹴而就，還需要較長時期的不懈努力。

3 數(shù)字露天礦建設(shè)的主要內(nèi)容

數(shù)字露天礦的建設(shè)應(yīng)綜合考慮本礦區(qū)的生產(chǎn)管理需求及具體實際，設(shè)定合理的數(shù)字礦山建設(shè)的長期目標(biāo)和內(nèi)容：實現(xiàn)資源與開采環(huán)境的數(shù)字可視化、安全化和環(huán)?；?，技術(shù)裝備智能化與生產(chǎn)過程控制自動化，信息傳輸網(wǎng)絡(luò)化與資源高度共享化，管理與決策科學(xué)化。具體而言，其主要可側(cè)重于以下幾個方面的研究和實踐。

3.1 虛擬條件下礦山模擬開采技術(shù)研究

為促進礦山開采的科學(xué)性，數(shù)字礦山建設(shè)倡導(dǎo)對虛擬條件下礦山模擬開采技術(shù)研究，以期為礦山開采提供參考依據(jù)。其主要是綜合考慮礦區(qū)的地質(zhì)情況、礦床模型等，構(gòu)造虛擬礦山，進行數(shù)字模擬開采，合理編制露天煤礦的開采計劃、采礦方法、邊坡工程設(shè)計、災(zāi)變應(yīng)變預(yù)案等，此項技術(shù)的重點在于以優(yōu)化開采為目標(biāo)，有利于提高礦山開采的效益。

3.2 礦山數(shù)字地質(zhì)、礦床模型研究與開發(fā)

礦山數(shù)字地質(zhì)、礦床模型研究與開發(fā)，有利于實現(xiàn)對礦區(qū)地理信息的全面把握?？刹捎玫V山地理信息系統(tǒng)建立統(tǒng)一的時空框架，全面整合礦山各類系統(tǒng)中的大量異質(zhì)信息，建立數(shù)據(jù)倉庫及模型庫，實現(xiàn)數(shù)據(jù)共享。具體而言，應(yīng)注重對空間和礦物屬性的礦山實體數(shù)字地質(zhì)、礦床模型、采場和排土場模型，地理信息系統(tǒng)和虛擬現(xiàn)實模型等的建立，實現(xiàn)對礦床中礦、巖的空間分布的全面了解，其主要利用RS、GPS、GIS、常規(guī)測量、地質(zhì)寫實、取樣化驗等各種實時在線采集系統(tǒng)與技術(shù)手段獲取。根據(jù)鉆探或遙感、遙測信息建立礦床地質(zhì)構(gòu)造模型，根據(jù)鉆孔、探槽和炮孔取樣建立有關(guān)礦、巖屬性的空間數(shù)字模型。

3.3 實現(xiàn)生產(chǎn)過程管理和控制一體化

礦山生產(chǎn)過程管控一體化是指應(yīng)用可視化技術(shù)，實現(xiàn)生產(chǎn)過程、工藝、設(shè)備、儀器的自動監(jiān)測與控制。其主要包括：（1）生產(chǎn)調(diào)度監(jiān)控系統(tǒng)，其是運用計算機、GPS、無線通訊及設(shè)備監(jiān)測監(jiān)控技術(shù)實現(xiàn)對生產(chǎn)過程及生產(chǎn)設(shè)備的真三維顯示，加強對開采設(shè)備生產(chǎn)作業(yè)參數(shù)及狀態(tài)的監(jiān)測和故障的診斷，并根據(jù)實際情況，對采場運輸進行合理的優(yōu)化調(diào)度。（2）生產(chǎn)決策支持系統(tǒng)，將礦山中的固有信息如地面地形、煤田地質(zhì)、開采方案等數(shù)字化，按三維坐標(biāo)構(gòu)建數(shù)字礦山，并進行礦山三維地學(xué)仿真顯示、開采過程模擬分析等工作。（3）管理信息系統(tǒng)（MIS），其將計劃管理、設(shè)備管理、財務(wù)管理、材料管理等相關(guān)信息嵌入到數(shù)字礦山三維框架內(nèi)，對多維數(shù)字礦山進行構(gòu)建。（4）礦山安全監(jiān)測與預(yù)警系統(tǒng)，其以實體數(shù)字地質(zhì)模型為基礎(chǔ)，綜合各類數(shù)據(jù)信息，對礦床開采進行安全監(jiān)測與預(yù)警，以促進礦區(qū)環(huán)境保護，預(yù)防地質(zhì)災(zāi)害的發(fā)生。

3.4 開發(fā)礦山應(yīng)用軟件及人工智能技術(shù)研究

為促進數(shù)字礦山建設(shè)，必須配置相應(yīng)的礦山應(yīng)用軟件，如采礦CAD、虛擬礦山、采礦仿真、工程計算、人工智能和科學(xué)可視化等軟件工具。另外應(yīng)將電子與機械技術(shù)相結(jié)合，實現(xiàn)遙控機器人采礦，提高露天煤礦生產(chǎn)效率。同時為實現(xiàn)礦山的智能化，應(yīng)加強人工技能技術(shù)的研究，實現(xiàn)生產(chǎn)調(diào)度指揮、資源預(yù)測、安全警示、突發(fā)事件處理等決策支持功能。

綜上所述，數(shù)字礦山是礦業(yè)發(fā)展的必然趨勢，數(shù)字礦山建設(shè)是露天煤礦一項龐大的系統(tǒng)工程，應(yīng)綜合考慮我國礦山現(xiàn)階段的技術(shù)、裝備、管理水平，分階段實施， 逐步系統(tǒng)完成，促進礦山真正安全、高效、經(jīng)濟開采，構(gòu)建生態(tài)礦業(yè)工程，并最終實現(xiàn)資源、環(huán)境與經(jīng)濟三者的和諧統(tǒng)一，達到可持續(xù)發(fā)展的目標(biāo)。

參考文獻

篇9

AI變成服務(wù)，機器人不會搶走人類的工作

首先，他認(rèn)為未來20年，AI會成為很多行業(yè)的基礎(chǔ)。AI系統(tǒng)將成為電力一樣無處不在的商品化服務(wù)。

當(dāng)今出現(xiàn)的三股科技勢力給了曾經(jīng)只在緩慢發(fā)展的AI加速爆發(fā)的一個契機：神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)的大規(guī)模處理能力提升；芯片的性能爆發(fā)級增長及價格越來越低廉；大數(shù)據(jù)的出現(xiàn)讓人工智能能深度學(xué)習(xí)。比如從前培養(yǎng)一個圍棋高手需要20年，但現(xiàn)在可能只需要幾個月；谷歌能讓AI在幾小時的學(xué)習(xí)后，就在電玩游戲中擊敗人類玩家。凱文凱利強調(diào)，人們其實把人工智能想得太高級了，它們其實是一種人工智慧。它們會比人類機智100倍，但只是一種窄向的機智。

與電影中《her》那種跟模仿人類一樣的AI不一樣，它將來只需要成為人類某個領(lǐng)域的助手。比如自動駕駛的AI只需要考慮駕駛，不用分析各種日常生活問題。以不同于人類的方式思考，是AI的價值，而不是說它的價值在于比人類在各方面都更聰明。過去，我們只有一種思考方式，就是人類的思考方式。但在一個聯(lián)系超密集的世界中，不一樣的思維是創(chuàng)新和財富的來源。人工智慧廉價而聰明，會被植入到所有人類制造的東西里。

AI會成為一種“服務(wù)”，人們對它有需求時下單就可以了，就像電力網(wǎng)絡(luò)一樣。未來企業(yè)的創(chuàng)業(yè)公式是：制造一個產(chǎn)品，給它加上智能。未來肯定會有3-4個通用的普通AI平臺，而其他公司則販賣一些專業(yè)版的AI服務(wù)。給AI加上肢體，它們就成了機器人。不過現(xiàn)在的機器人靠編程工作，但將來它們可以通過與人類的交互式溝通，觀察和學(xué)習(xí)人類的勞動。它們會奪走人類的工作嗎？那些以生產(chǎn)效率為指標(biāo)的工作會被機器人代替，但人類的創(chuàng)意、溝通是無法用“產(chǎn)量”衡量的。就像工業(yè)化把農(nóng)民變成了工人，AI雖然取代了人類機械化的工作，卻能給人類提供新的就業(yè)崗位。

虛擬現(xiàn)實會成為最普遍的社交平臺

第二個趨勢是，VR、AR和MR將成為繼智能手機之后又一生態(tài)系統(tǒng)。VR是純虛擬數(shù)字畫面，而AR虛擬數(shù)字畫面加上裸眼現(xiàn)實，MR是數(shù)字化現(xiàn)實加上虛擬數(shù)字畫面。從概念上來說，MR與AR更為接近，都是一半現(xiàn)實一半虛擬影像，但傳統(tǒng)AR技術(shù)運用棱鏡光學(xué)原理折射現(xiàn)實影像，視角不如VR視角大，清晰度也會受到影響。MR技術(shù)結(jié)合了VR與AR的優(yōu)勢，能夠更好地將AR技術(shù)體現(xiàn)出來。

Facebook在這周了一個新的VR產(chǎn)品，同時在過去的5個月，凱文凱利所在的《連線》雜志，也關(guān)注了所有主流制造商的VR產(chǎn)品，他試過多產(chǎn)品，大多數(shù)產(chǎn)品做得非常逼真。他認(rèn)為就像從只能通話的手機變成智能手機一樣，VR也會經(jīng)歷這種過程。VR正在變得越來越便宜，因為鏡片、屏幕、數(shù)字處理器正在低廉地普及化。

現(xiàn)在的VR技術(shù)分為兩種：一種是只能通過頭部的旋轉(zhuǎn)來探索虛擬世界。谷歌Cardbard就是這樣一個例子。第二種更高級別的VR是有漫游式的，有“深度”和“空間感”。漫游式的、用戶可以隨意走動的那種技術(shù)肯定是未來的趨勢，現(xiàn)在谷歌有種500多萬美元的產(chǎn)品就能達到這種效果。虛擬現(xiàn)實，將是未來的最普遍社交平臺。在凱文凱利嘗試過的VR設(shè)備中，如果只看圖片，并沒有那么好玩。但要是有10個人互動，樂趣就會增加100倍，重點是可以通過VR一起分享自己的體驗。雖然VR將是一個商業(yè)化設(shè)備，但它的社交網(wǎng)絡(luò)平臺商業(yè)化，將比設(shè)備的商業(yè)化前景好多了。沒有互動的新創(chuàng)造，是不完整的。

天眼開啟，隱私讓位于炫耀？

VR、MR設(shè)備的普及，也會帶來對個人信息更完備的追蹤。在使用VR設(shè)備時，你的所有運動，你在哪里停留多久，你想去哪里，這些在現(xiàn)實當(dāng)中，現(xiàn)在覺得很難追蹤的東西都可以用VR輕而易舉地解決。另外還有各種可穿戴設(shè)備，能夠把個人信息全面量化。這些設(shè)備的結(jié)合，甚至可以追蹤你的一生，從你出生到最后，全程追蹤你的身體質(zhì)量，顯示每個階段不一樣的指標(biāo)。我們想要的服務(wù)，都能實現(xiàn)個體化定制。

“所有可被追蹤的痕跡，都會被追蹤；任何可被測量之物，都會被測量”。凱文凱利重申這一點，他還說，在科技的發(fā)展過程中，“隱私總是讓位于炫耀?！币驗榇蠹腋P(guān)心的是自己是否能得到個性化的服務(wù)，是否能夠有更多炫耀的方式。不過他強調(diào)，追蹤在科技時代是雙向的，每個人都可以知道誰在追蹤自己，用什么樣的方式，雙向監(jiān)督的情況下，人們可以互相追蹤的，有更多可用的信息可以共享從而實現(xiàn)更好的共贏。

未來最大的電商一定擁有最大的實體店

現(xiàn)在零售實體店和電子商務(wù)當(dāng)中有一個很明顯的界限，實體店跟網(wǎng)店之間有很多緊張的情緒。但10-20年，世界上最大的電子商務(wù)公司也會成為世界上最大的實體店，亞馬遜剛剛了自己第一個實體書店。未來線上和線下一定是互相融合的。電商平臺的擁有者，能通過虛擬現(xiàn)實技術(shù)把產(chǎn)品數(shù)據(jù)化，把用戶體驗做得更好。VR的發(fā)展將帶來互聯(lián)網(wǎng)的體驗時代。它會讓我們感覺到虛擬的東西是真實的，也就是有一樣?xùn)|西，我們大腦告訴我們它是假的，但我們身體上的觸覺、嗅覺能讓我們感覺到它是真的。

比如它可以幫助我們召開遠程會議；把我們帶到現(xiàn)在人類還去不了的地方探險，比如深海、天空、懸崖；在網(wǎng)上買東西時摸摸布料的質(zhì)地，看看書的色彩……而實體店可以提供給人們電商一樣方便的物流體驗，多元化購物、消費的體驗。無論線上線下，他們所銷售的產(chǎn)品都是物聯(lián)網(wǎng)的一部分，比如智能化的鞋子，比如帶上VR設(shè)備，我們能看到現(xiàn)實中每一種商品、物體的標(biāo)價。凱文凱利覺得，過去幾千年的歷史演變，還不如過去50年的變化來得大。人們應(yīng)該去相信那些不可能的事，我們要以前所未有的規(guī)模進行協(xié)作，才能闖進不可能的未來。

“未來20年最偉大的產(chǎn)品，現(xiàn)在還沒出現(xiàn)?！眲P文凱利說。“我們正站在歷史的起點?！弊詈?，凱文凱利與華南幾位互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)的年輕創(chuàng)業(yè)者進行了對話。凱文凱利表示，目前互聯(lián)網(wǎng)大部分的商業(yè)模式都集中在流量端，我們需要去進行數(shù)據(jù)挖掘，從而實現(xiàn)收集，選擇，放大。中國移動營銷具有廣闊的前景。有米科技CEO陳第對此表示認(rèn)同，“流量”是目前移動營銷的核心。在有米的運作模式中，全球化的移動廣告平臺作為“橫”線，將業(yè)務(wù)做廣。同時借助移動廣告平臺的流量優(yōu)勢，重點布局游戲、電商、金融、教育、O2O等行業(yè)作為“縱”線，將業(yè)務(wù)做深，形成產(chǎn)業(yè)上下游的聚集，最終形成與有米緊密聯(lián)系的生態(tài)流量網(wǎng)絡(luò)。

另外，凱文凱利告訴陳第他所出版的3本書的具體思路是：把科技視作一種可進化的生命體這種邏輯，貫徹三本書的始終。以生命體去理解科技，就能理解這個世界的運行方式。而凱文凱利在自己作品中沒有提及的東西，主要是基因工程、基因圖譜。新的科技讓人們很容易地復(fù)制基因并進行基因檢測，這會對人類的肌理造成很大改變，將會開啟巨大的科技機會。另外，他覺得人類還沒了解宇宙由哪些信息組成，到底人類掌握的信息和掌控宇宙的力量之間有沒有關(guān)系。這兩個是他正在思考的方向。

繼2015年12月首屆深圳灣論壇后，2016年4月1日，北大匯豐商學(xué)院再度攜手第二屆“深圳灣創(chuàng)業(yè)創(chuàng)新論壇”，并邀請“美國硅谷教父”、“科技預(yù)言學(xué)家”凱文·凱利(Kevin Kelly)，進行“洞見【必然】的未來”主題演講。

凱文·凱利最廣為人知的是他對未來20年重大商業(yè)科技潮流的見解。論壇現(xiàn)場，KK帶來了新書《必然》，和現(xiàn)場600多企業(yè)家、創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)人士分享了新物種的基因特征、所思所想、行為規(guī)則和未來走向，以及未來30年哪些領(lǐng)域會出現(xiàn)重大財富機會。

“很難想象有什么事物會像廉價、強大、無處不在的人工智能那樣擁有改變一切的力量。”

KK表示，人類未來的日常行為將被徹底改變，人工智能將是一些有界限的實體，而我們能清楚地區(qū)分我們和它們的思維。人工智能思想的到來加速了其他所有顛覆性趨勢的進程，它在未來世界中的威力與曾經(jīng)的“鈾元素”相當(dāng)。我們可以肯定地說，知化是必然的，因為它已經(jīng)近在咫尺。

VR(虛擬現(xiàn)實)將是最社交化的社交媒體，它使互聯(lián)網(wǎng)成為體驗，不是看電腦，而是感受網(wǎng)絡(luò)，像第一人視角體驗。

談到屏讀，KK表示，我們從傳統(tǒng)的書面到了屏幕顯示，比如kindle等，信息都可以從生活中的各種屏幕中讀取，信息獲取方式更快更廉價。后續(xù)屏讀的變化會影響更大，屏幕會越來越薄、多樣，甚至在眼睛隨著注意力的變化而改變和獲取。信息的提供會根據(jù)你的需求來提供。

講到大數(shù)據(jù)，KK認(rèn)為，數(shù)據(jù)是流動的，交互的，不再是以前單純的儲存，而是從文件到web到數(shù)據(jù)云的演化。KK對流動性進行了詮釋，他認(rèn)為，流動性帶來了新的力量，重要的不是復(fù)制品的數(shù)量，而是可以通過其他媒體鏈接、處理、注釋、標(biāo)記、突出、翻譯、強化一份復(fù)制品的方式的數(shù)量。同時，流動性進一步釋放了創(chuàng)造力。

講到“使用”，KK以優(yōu)步為例(注：uber)，他認(rèn)為，使用權(quán)將優(yōu)于所有權(quán)，類似的這種按需“使用”模式正在一個接一個地沖擊著數(shù)十個其他行業(yè)，將形成“uber of X”模式。

“如果你生病吃藥，醫(yī)院可以根據(jù)你被量化的數(shù)據(jù)給你制定特別的計量，即是普通的每個人也是特別的?！币葬t(yī)療為例，KK表示，生活中所有數(shù)據(jù)只要能被記錄和量化的都能被記錄。

隨后，凱文·凱利與騰訊開發(fā)平臺高級總監(jiān)胡皓、人人聚財創(chuàng)始人許建文等嘉賓展開深度對話。

此前凱文·凱利在闡述“互動”時，就提出了共享經(jīng)濟的概念，即在未來成熟的共享經(jīng)濟模式下，商業(yè)主體不再被單一的個體所有，而被更多的人分享使用，使用權(quán)大于所有權(quán)將成為未來商業(yè)形態(tài)的核心。

篇10

關(guān)鍵詞：自動化；化工機械；模糊控制；人工智能

引言

隨著現(xiàn)代化信息技術(shù)的不斷發(fā)展，自動化技術(shù)的應(yīng)用范圍不斷擴大，已拓展到除數(shù)據(jù)存儲、計算、傳輸以外的行業(yè)，如煤礦生產(chǎn)、石油開采以及其他工業(yè)生產(chǎn)領(lǐng)域等。機械制造業(yè)也受先進科學(xué)技術(shù)的影響，正逐步向自動化方向發(fā)展，機械制造業(yè)改進手段、技術(shù)發(fā)展方向都將向自動化方向邁近。將自動化技術(shù)引入機械制造行業(yè)，不僅可促進機械制造業(yè)的生產(chǎn)水平，還能推動各生產(chǎn)領(lǐng)域的發(fā)展速度，符合我國現(xiàn)階段的基本國情，也適應(yīng)現(xiàn)代化社會生產(chǎn)的需要?；C械作為機械制造行業(yè)的重要分支，也是自動化技術(shù)的重要應(yīng)用領(lǐng)域之一。

1 化工機械自動化發(fā)展現(xiàn)狀

1.1 化工機械自動化技術(shù)應(yīng)用類別

化工機械自動化技術(shù)主要有四類應(yīng)用，按應(yīng)用范圍依次進行如下介紹：（1）自動化制造單元。自動化制造單元由1-2臺生產(chǎn)設(shè)備、工業(yè)機器人、物料運送儲存設(shè)備及數(shù)控設(shè)備構(gòu)成。自動化制造單元具有規(guī)模小、成本低、可生產(chǎn)多種類型產(chǎn)品的優(yōu)點。（2）自動化制造系統(tǒng)。該系統(tǒng)包括至少四臺以上的全自動數(shù)控設(shè)備及人工中心，數(shù)控設(shè)備及物料搬運系統(tǒng)通過控制系統(tǒng)進行集中管理，以實現(xiàn)連續(xù)工作下的多品種、中小批量的生產(chǎn)及管理。（3）自動化制造線。自動化制造線的實際功能介于單一品種或小品種大批量非自動化生產(chǎn)線與中小批量多品種生產(chǎn)之間的一種生產(chǎn)線，該生產(chǎn)線主要優(yōu)點提高了生產(chǎn)效率，但對于物料搬運系統(tǒng)自動化技術(shù)要求較低。（4）自動化制造工廠。將多條柔性制造系統(tǒng)（FMS），如訂貨、設(shè)計、加工、裝配、檢驗、發(fā)貨的制造系統(tǒng)進行有機結(jié)合，配以自動化立體倉庫，各條FMS及倉庫之間通過計算機系統(tǒng)進行自動化管理。自動化制造工廠包括CAD/CAM，將計算機集成制造系統(tǒng)（CIMS）投入生產(chǎn)實際，不僅實現(xiàn)了生產(chǎn)的自動化，還將生產(chǎn)管理、產(chǎn)品加工及物料儲存及運輸自動化擴展到全廠范圍，是自動化生產(chǎn)的最高水平。

1.2 化工機械自動化關(guān)鍵技術(shù)

（1）模糊控制技術(shù)。模糊控制器利用模糊數(shù)學(xué)理論知識制造而成，隨著科技的不斷進步，模糊控制技術(shù)也不斷進步，已經(jīng)將人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工作原理，滲透到模糊處理器中，使其具有自學(xué)功能。具有自學(xué)功能的控制器可根據(jù)不斷獲取的新信息自動地對控制量參數(shù)做出適當(dāng)調(diào)整，提高了設(shè)備的實用性能。（2）計算機輔助設(shè)計。計算機輔助技術(shù)（CAD）要實現(xiàn)智能化需要引進專家系統(tǒng)，從而提高對復(fù)雜問題的處理能力。計算機三維立體打印技術(shù)的研發(fā)為計算機輔助技術(shù)的應(yīng)用拓展提供了更多機會，利用該技術(shù)可減少機械樣品制造周期，降低能源浪費，加快新產(chǎn)品的研發(fā)速度。計算機三維立體打印技術(shù)工作原理為利用計算機技術(shù)將激光掃描采集的數(shù)據(jù)進行轉(zhuǎn)化――三維數(shù)字模型轉(zhuǎn)化為二維片狀圖形，轉(zhuǎn)化后的數(shù)據(jù)被系統(tǒng)掃描到光敏樹脂液面，被掃描液面固化成形后與其他片狀固化材料自動粘合，最后復(fù)制出精確的原型。（3）人工智能-專家系統(tǒng)-智能傳感器技術(shù)。專家系統(tǒng)是FMS中采用較多的人工智能系統(tǒng)，該系統(tǒng)根據(jù)專家知識及一般推理規(guī)則進行程序設(shè)定，利用預(yù)設(shè)推理程序解答各類問題。專家系統(tǒng)將生產(chǎn)實踐中常見案例與理論相結(jié)合，確保了該系統(tǒng)的實用性，實現(xiàn)生產(chǎn)自動化。（4）人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是人工智能工具的一種，是通過模擬智能生物的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對信息進行并行處理的一種方法，該技術(shù)處于研發(fā)階段，但由于其良好的應(yīng)用前景，將并列與專家系統(tǒng)和模糊控制系統(tǒng)，成為自動化系統(tǒng)中新的重要組成部分。

2 化工機械自動化技術(shù)未來發(fā)展方向

化工機械自動化技術(shù)的實現(xiàn)需要長期探索、在實踐中發(fā)現(xiàn)問題，改進技術(shù)?；C械生產(chǎn)企業(yè)在進行自動化技術(shù)改進時，應(yīng)根據(jù)企業(yè)自身硬件條件及生產(chǎn)需要進行逐步改進，注重技術(shù)的實用性能和低成本化，避免化工機械自動化技術(shù)改進影響企業(yè)正常生產(chǎn)，降低企業(yè)經(jīng)濟效益。化工機械自動化技術(shù)改進立足于實用功能和低成本基礎(chǔ)上，還應(yīng)向智能化、集成化、虛擬化和敏捷化方向發(fā)展。

2.1 智能化

智能化是將化工機械制造技術(shù)通過人工智能轉(zhuǎn)化為可控制各個生產(chǎn)流程的先進技術(shù)，以構(gòu)建人機一體化的智能系統(tǒng)。該系統(tǒng)的建立需要對人工智能進行合理、規(guī)范的程序編制，將數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)推理、操作判斷及操作決策等進行程序模擬，以實現(xiàn)對機械制造各生產(chǎn)環(huán)節(jié)的監(jiān)控、預(yù)防和改進；具有良好的友好性和適應(yīng)性，能對突發(fā)事件進行及時有效的判斷和調(diào)整，以實現(xiàn)機械制造生產(chǎn)的安全性和高效性；系統(tǒng)采用模塊化方法，具有更大的柔性；系統(tǒng)不僅能提高企業(yè)的生產(chǎn)力，還能降低環(huán)境污染、提高能源的利用率，為企業(yè)和社會創(chuàng)造更大的經(jīng)濟效益。

2.2 集成化

集成化是指利用先進的網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，將化工機械制造過程中涉及的各種技術(shù)進行整體優(yōu)化集成，實現(xiàn)生產(chǎn)流程的一體化控制，改善產(chǎn)品性能、降低生產(chǎn)成本，從而提升機械制造業(yè)的整體生產(chǎn)水平。將各項技術(shù)進行有機整合需要利用計算機集成制造（CIMS）系統(tǒng)，該系統(tǒng)由四個彼此獨立，而又相互關(guān)聯(lián)的子系統(tǒng)構(gòu)成，包括工程技術(shù)信息系統(tǒng)、制造自動化系統(tǒng)、質(zhì)量信息系統(tǒng)和管理信息系統(tǒng)。

2.3 虛擬化

虛擬化技術(shù)將計算機技術(shù)應(yīng)用領(lǐng)域進一步擴展，由此升級的現(xiàn)代化仿真模擬技術(shù)已經(jīng)在工業(yè)制造中得到廣泛應(yīng)用，如冶金生產(chǎn)、車削加工、化石能源生產(chǎn)等。現(xiàn)代化仿真模擬技術(shù)可將化工機械制造生產(chǎn)流程進行虛擬化展現(xiàn)，從而發(fā)現(xiàn)生產(chǎn)流程中可能存在或已經(jīng)存在的問題或安全隱患，并對生產(chǎn)流程各環(huán)節(jié)的相關(guān)預(yù)設(shè)參數(shù)進行調(diào)整，以優(yōu)化生產(chǎn)流程。利用仿真模擬技術(shù)可節(jié)約生產(chǎn)成本，加快產(chǎn)品研發(fā)速度，提高企業(yè)在市場中的競爭力，解放了勞動力，改善了工作人員的工作環(huán)境。

2.4 敏捷化

化工機械制造自動化技術(shù)的敏捷性以虛擬化制造技術(shù)為基礎(chǔ)，是現(xiàn)代機械制造集成技術(shù)發(fā)展的必然趨勢。自動化技術(shù)的敏捷性不僅代表了現(xiàn)代集成制造的發(fā)展水平，也是企業(yè)提升市場競爭力的重要保障?；C械制造的敏捷化可以通過化工機械生產(chǎn)企業(yè)與計算機技術(shù)相關(guān)的研發(fā)單位之間的分工與合作得以實現(xiàn)?；C械制造企業(yè)應(yīng)根據(jù)產(chǎn)品在市場中的銷售情況及用戶反饋情況進行數(shù)據(jù)統(tǒng)計與分析，聯(lián)合計算機相關(guān)技術(shù)人員對產(chǎn)品中存在的缺陷進行技術(shù)調(diào)整，實現(xiàn)產(chǎn)品的升級，以提高產(chǎn)品的性能。企業(yè)對產(chǎn)品性能的快速改進，能及時迎合市場的需求，從而提升企業(yè)的市場競爭力。自動化技術(shù)的敏捷化還需要依靠互聯(lián)網(wǎng)提供的信息處理技術(shù)，以便機械制造方、程序軟件設(shè)計方、產(chǎn)品用戶方之間的信息能快速、安全、有效的傳輸，縮短機械制造生產(chǎn)周期。

3 結(jié)束語

化工機械制造是機械制造行業(yè)的重要組成部分，傳統(tǒng)化工機械制造技術(shù)生產(chǎn)周期長、成本高、能源浪費嚴(yán)重，給化工企業(yè)帶來沉重負(fù)擔(dān)的同時，也影響了其他衍生行業(yè)的發(fā)展，嚴(yán)重減緩了化工領(lǐng)域經(jīng)濟增長速度。作為國民經(jīng)濟重要支柱產(chǎn)業(yè)之一的化工機械制造，應(yīng)充分利用先進的自動化技術(shù)，推動化工機械制造業(yè)向現(xiàn)代化、技術(shù)化、綠色化方向發(fā)展，加大化工機械制造生產(chǎn)領(lǐng)域的技術(shù)含量，依靠先進的科學(xué)技術(shù)，降低生產(chǎn)成本、減少環(huán)境污染、提升產(chǎn)品質(zhì)量，從而提升產(chǎn)品及企業(yè)的市場競爭力，提高整個機械制造行業(yè)的生產(chǎn)水平。

參考文獻

[1]李益煒.化工機械制造自動化技術(shù)應(yīng)用與發(fā)展思考[J].硅谷，2013，14：4-5.