义乌地质模型_内浮顶油罐模型

声形并茂。高潮时，所有各部分的仿真演示一齐上阵：各种电灯（主要指各类设备、管道）亮起来；火车动起来；解说音量大起来，音乐节奏快起来。1、比例尺的选用各设施设备模型，拟采用1:30的比例尺。各管道模型，拟采用1:15的比例尺。但为了表现较小设备的细部工艺结构，其表现其效果，如计量分离器和采油井等，而采用1:10或更大的比例尺。2、模型整体一个流程。为这个，模型从常用的采集、计量、中转、脱水、油气稳定、储运、另加污水处理、注水等八大系统出发，完整地、系统地、充分地展示已综合开发利用的油水气工艺流程。从比例上作些变化（见比例尺的选用一节）。确定在整个新产品的位置和占用面积。然后，按各工艺流程各自设备特征、综合布置办法及相互联系，按一定的顺序、一定的规律进行布置。具体的各产品的制作工艺，详见附件八个《流程系统方案》，只是在整体布置时会有所增减，这里先不再重复。

1、 规格尺寸：模型整体1500*1000×1200其他系统设备按比例加工。

2、 参数说明：立体仓库的原理、数据、结构等全面解析系统。系统的设备：（包括设备主要部件），全部按照原尺寸进行缩放建模。

3、模型功能及原理展示

（1）模型整体采取微缩、结构分色、系统全面、内容准确反映由货架、巷道堆垛起重机、货车、皮带输送机、存储托盘等模块系统组成；整体比例、色彩、内容、功能模拟使人具有“身临其境”的震撼感觉；

4、模型材质：采用亚克力、珠光玻璃、工程塑料、ABS板材、不锈钢、铝合金等模型材料。

5、模型组成部分：货架、巷道堆垛起重机、货车、皮带输送机、存储托盘等组成。

数据以CSV格式存储，文件名规则：河名_站号_超警次数，     数据集，每一行一条记录，逗号分隔分别是：站号，时间，水位，警戒水位，警戒水位与水位的差值，按时间进行排序。 三.  建模思路    建立模型：指数合成方法：以统计期的数据合成指数构建权重，把每个监测点数据进行加权平均，形成河流指数。指数与站号的关系：通过相关性分析，计算每个站对于河流指数的影响程度。投影得分：把指数具体数值，投影到固定的取值区间，形成得分。     指数合成原则：水位变化越大，权重越大水位与警戒水位的差值越大，权重越大，大于0时为超警时间越近，权重越大     投影得分：以0米为100分，表示已经警戒水位。以-5米为60分，表示正常水位。以-10米为10分，表示河流干涸。大于100分，则可能要发大水。小于10分，则可能河流无水。     3.1    A江    以A江的5个监测站进行指数合成。     指数取值：小值1/4位数中位数平均值3/4位数大值-7.218-5.423-5.118-5.134-4.843-1.481      X轴：指数取值    Y轴：频次      A江5个站：A黑，B红，C绿，D深蓝, E浅蓝    指数：IDN紫色     X轴为：时间，从2015-11到2019-03。    Y轴为：警戒水位与水位的差值，大于0值为超警。     每个站点对整个河流的影响    A站（黑）：1.2594088     B站（红）：0.1961849    C站（绿）： 0.1455854    D站（深蓝）：1.4004896    E站（浅蓝）：0.5610354     数值1为基准，大于1时，监测站对指数影响明显，小于1时对指数形象不明显。     结论：A站和D站河流影响比较大，如果A值或D值水位突然变化，那么河流会比较危险。     3.2 B江    以B江的6个监测站进行指数合成。      指数取值：小值1/4位数中位数平均值3/4位数大值-13.201-12.362-11.611-10.824-10.1212.607     B江6个站：A黑，B红，C绿，D深蓝, E浅蓝（干流水道），F紫色（干流水道）    指数：IDN黄色      X轴为：时间，从2015-11到2019-03。    Y轴为：警戒水位与水位的差值，大于0值为超警。     每个站点对整个河流的影响    A站（黑）：1.4582460     B站（红）：0.9518856    C站（绿）： 1.0676259    D站（深蓝）：0.5472059    E站（浅蓝）：0.3465968    F站（紫色）：0.2251052         数值1为基准，大于1时，监测站对指数影响明显，小于1时对指数形象不明显。     结论：A站和C站河流影响比较大，如果A值或C值水位突然变化，那么河流会比较危险。     该模型是我们探索性的尝试。用金融的方法去解决水利问题。这种尝试是知识迁移：把一个行业的知识迁移到另外一个行业去尝试解决问题。这种尝试有很大的创新性。后续我们会持续把金融行业的知识，迁移到水利行业和其他行业，希望做出突破性的变革和实际落地效果。    我们公司致力于解决这类跨行业的问题。我们公司具备跨学科知识能力，特别是在：国际贸易，进出口领域，区块链，金融及量化投资领域。我们具备扎实的底层知识构建能力。同时也有能力去把底层的知识在在我们擅长的领域做到，并同时在其他行业里做迁移。我们致力于把数据分析和数据科学在每个重要的，和国家生息相关的每个行业的进行落地。希望通过这个水利尝试案例，能让大家领略到数据分析，数据科学的无限魅力。

客户定制化、能耗低碳化也正在成为制造新模式的演化趋势。人机交互技术、虚拟现实与增强现实技术，为人们提供了很多全新且便捷的信息采集传输的新思路、服务体验升级的新方法。而这些新思路、新方法将助力制造新模式朝着产品多样化、客户定制化的方向继续演进，从而带来面向未来的颠覆式产品服务体验。「 1. 新一代人工智能技术的发展路线」回顾近十几年人工智能各项技术的发展路线，我们可以发现，新一代人工智能技术的演化存在两个阶段，也即2012年之前的稳步增长阶段和2012年之后的爆发式增长阶段。2006年，Geoffrey Hinton等人在世界学术期刊《科学》上发表论文，提出解决深度神经网络训练中梯度消失问题的解决方法，这篇论文的发表后来被广泛解读为深度学习相关研究开始兴起的标志，2006年也被一些学者称为深度学习元年。这篇论文虽然在当时引起了一定的反响，但真正让深度学习技术进入爆发阶段的是2012年的ImageNet图像识别大赛。这次比赛中，Geoffrey Hinton的学生George Dahl团队利用深度学习的方法一举夺冠并引起轰动，与深度学习技术相关的研究也开始了爆发式增长。