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[導(dǎo)讀]摘 要 :如何科學(xué)地管理和使用鉆井液對(duì)提高鉆井效率,降低鉆井成本具有重要意義。長(zhǎng)期以來(lái),國(guó)內(nèi)鉆井企業(yè)在施工中使用鉆井液主要依靠專家的個(gè)人經(jīng)驗(yàn)知識(shí),缺乏數(shù)據(jù)支撐。長(zhǎng)慶鉆井進(jìn)行了長(zhǎng)期的信息化建設(shè),收集并積累了海量的鉆井液使用歷史數(shù)據(jù),這些數(shù)據(jù)中隱藏著豐富的指導(dǎo)鉆井液科學(xué)管理和使用知識(shí)。文中項(xiàng)目的目標(biāo)是建設(shè)國(guó)內(nèi)首創(chuàng)的鉆井液大數(shù)據(jù)分析與智能決策支持平臺(tái),利用當(dāng)前新興的物聯(lián)網(wǎng)通信、智能終端、云計(jì)算與大數(shù)據(jù)分析處理技術(shù),收集、挖掘、整理出數(shù)據(jù)中隱藏的知識(shí),結(jié)合態(tài)勢(shì)感知和人工智能方法為井隊(duì)提供科學(xué)準(zhǔn)確使用鉆井液,規(guī)避與處理風(fēng)險(xiǎn)的輔助決策功能。經(jīng)試點(diǎn)單位實(shí)際使用后,實(shí)踐結(jié)果表明,該平臺(tái)功能豐富,操作方便,人機(jī)界面效果良好,數(shù)據(jù)分析結(jié)果準(zhǔn)確可靠,自動(dòng)化和智能化水平較高,能切實(shí)為鉆井人員提供科學(xué)的技術(shù)支持及優(yōu)秀的方案建議,可有效預(yù)測(cè)、解決生產(chǎn)現(xiàn)場(chǎng)的問(wèn)題,較顯著地節(jié)約了鉆井成本。

DOI:10.16667/j.issn.2095-1302.2019.05.013

引 言

鉆井液是鉆井過(guò)程中使用的循環(huán)流體,是液體與化學(xué)處理劑的混合物,更是鉆井工程的血液,在鉆井過(guò)程中起著護(hù)壁防塌、攜砂防卡、潤(rùn)滑防粘等諸多功能。鉆井作業(yè)中鉆井液的性能與主要處理方法不同,直接關(guān)系著鉆井過(guò)程的成敗, 通過(guò)及時(shí)、準(zhǔn)確地觀察分析鉆井液量及性能變化、鉆井液參數(shù)變化以及及時(shí)收集鉆井液數(shù)據(jù)資料并對(duì)異常情況及時(shí)進(jìn)行報(bào)警、處置,可降低及至消滅井漏、井塌、井涌等井下事故。

川慶一體化平臺(tái) [1] 進(jìn)行了 2 年的開發(fā)建設(shè),建立了比較完整的系統(tǒng)架構(gòu)、數(shù)據(jù)庫(kù)、ipad 平板數(shù)據(jù)采集和分析系統(tǒng)。信息技術(shù)和鉆井液技術(shù)的發(fā)展對(duì)信息系統(tǒng)提出了新的需求, 數(shù)據(jù)的采集要更簡(jiǎn)潔、快捷、方便,同時(shí)對(duì)鉆井液數(shù)據(jù)的應(yīng)用分析要求也更高。

鉆井液大數(shù)據(jù)分析與智能決策支持平臺(tái)將設(shè)計(jì)與川慶一體化平臺(tái)相結(jié)合,將無(wú)線傳輸數(shù)據(jù)源接入鉆井?dāng)?shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng),進(jìn)行統(tǒng)一管理,作為實(shí)時(shí)分析的數(shù)據(jù)來(lái)源,使用多維分析工具、大數(shù)據(jù)分析工具和人工智能分析工具等多種工具對(duì)各影響因素進(jìn)行組合分析,通過(guò)自定義的分析規(guī)則模型將專家理論知識(shí)、技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)、經(jīng)驗(yàn)、實(shí)踐轉(zhuǎn)換成計(jì)算機(jī)自動(dòng)調(diào)用的分析判斷規(guī)則,提供預(yù)警、分析結(jié)論和推薦方案,從而為企業(yè)提高效率和提升管理水平提供支持。

1 相關(guān)工作

國(guó)內(nèi)外已有許多著名專家學(xué)者研究了鉆井液的智能化管理和應(yīng)用工作??盗Φ?[2] 設(shè)計(jì)了一種鉆井液專家智能系統(tǒng)模型,可分析不同區(qū)塊、不同地質(zhì)環(huán)境下鉆井液使用實(shí)例的眾多數(shù)據(jù),給現(xiàn)場(chǎng)作業(yè)提供指導(dǎo)。徐超 [3] 研究出基于范例推理的鉆井液配方專家系統(tǒng),該系統(tǒng)根據(jù)對(duì)油井各階段的地層特點(diǎn)、井身結(jié)構(gòu)、鉆井措施等具體條件的分析,為現(xiàn)場(chǎng)鉆井提供可靠的設(shè)計(jì)參數(shù),方便技術(shù)人員正確地選擇鉆井液類型, 同時(shí)能夠通過(guò)多維分析工具和智能分析工具為提高鉆井液配制效率、改進(jìn)鉆井措施、節(jié)約鉆井時(shí)間等提供強(qiáng)有力的決策支持。李柏岐等 [4] 通過(guò)單片機(jī)控制超聲波的發(fā)射與接收,測(cè)量已知參數(shù)超聲波衰減值,通過(guò)計(jì)算機(jī)計(jì)算出當(dāng)前位置鉆井液泥漿的實(shí)時(shí)密度,間接計(jì)算泥漿黏度,同時(shí)測(cè)量當(dāng)前測(cè)量點(diǎn)泥漿溫度與泥漿流速。Ye 等 [5] 建立了鉆井液侵入單裂縫預(yù)測(cè)模型,利用該模型預(yù)測(cè)塔里木盆地某區(qū)塊碳酸鹽巖儲(chǔ)層目前所用鉆井液的侵入程度,并對(duì)其相關(guān)性進(jìn)行預(yù)測(cè)。雖然國(guó)內(nèi)外關(guān)于鉆井液智能研究的課題和項(xiàng)目較多,但是目前還沒有一個(gè)鉆井液智能平臺(tái)能夠集合并實(shí)現(xiàn)諸如 :鉆井液性能、處理劑使用、重點(diǎn)維護(hù)措施、井下事故復(fù)雜的統(tǒng)一管理 ;對(duì)以往海量歷史數(shù)據(jù)所蘊(yùn)藏的規(guī)律進(jìn)行知識(shí)挖掘,通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)的方法給技術(shù)人員提供安全可靠的建議和決策 ;存儲(chǔ)近年所發(fā)生的電測(cè)遇阻、井塌、溢流和井漏等井下復(fù)雜情況和各類事故處理的相關(guān)資料,為現(xiàn)場(chǎng)事故復(fù)雜的預(yù)防和處置提供依據(jù)與參考 ;顯示豐富的鉆井液相關(guān)數(shù)據(jù)圖標(biāo),給各級(jí)管理人員提供方便、簡(jiǎn)單、快捷、直觀、準(zhǔn)確的信息展示等功能。因此,本文提出的國(guó)內(nèi)首創(chuàng)的鉆井液態(tài)勢(shì)感知精準(zhǔn)分析智能決策平臺(tái)彰顯出其重要的實(shí)用性與應(yīng)用性,同時(shí)對(duì)推進(jìn)“數(shù)字化油田建設(shè)”具有重大意義。

2 平臺(tái)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)

2.1 設(shè)計(jì)目標(biāo)

本文鉆井液大數(shù)據(jù)分析與智能決策支持平臺(tái)的目標(biāo)是 : 建設(shè)具有鉆井液技術(shù)數(shù)據(jù)采集、分析的應(yīng)用手機(jī) APP[6];建設(shè)井下事故復(fù)雜鉆井液技術(shù)共享庫(kù),實(shí)現(xiàn)鉆井液技術(shù)指導(dǎo)方 案的分析應(yīng)用 ;進(jìn)一步優(yōu)化鉆井液數(shù)據(jù)庫(kù)和鉆井液技術(shù)的分析功能等。鉆井液信息技術(shù)一體化平臺(tái)建設(shè)一期系統(tǒng)的功能 需要進(jìn)行補(bǔ)充、完善及擴(kuò)展,具體包括以下幾個(gè)方面 :

(1) 以已建成的鉆井液數(shù)據(jù)庫(kù)為基礎(chǔ),集成無(wú)線傳輸系統(tǒng)數(shù)據(jù)源,結(jié)合川慶一體化平臺(tái),建立鉆井液信息技術(shù)一體化平臺(tái)數(shù)據(jù)中心和相關(guān) APP的開發(fā)應(yīng)用,實(shí)現(xiàn)鉆井液性能監(jiān)控 [7]、鉆井液處理劑使用、重點(diǎn)維護(hù)措施、井下事故復(fù)雜的統(tǒng)一管理 ;

(2) 通過(guò)多維分析與智能分析工具的開發(fā)應(yīng)用,實(shí)現(xiàn)對(duì)海量歷史數(shù)據(jù)信息中隱藏的、潛在的、規(guī)律性的、有價(jià)值的信息的知識(shí)挖掘,方便靈活地借助分析工具對(duì)鉆井液相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析統(tǒng)計(jì),從而達(dá)到讓數(shù)據(jù)說(shuō)話的目的,更好地輔助各級(jí)管理人員科學(xué)地工作 ;

(3) 以各項(xiàng)技術(shù)方案標(biāo)準(zhǔn)和內(nèi)部專業(yè)團(tuán)隊(duì)的專業(yè)知識(shí)經(jīng)驗(yàn)為基礎(chǔ),采用數(shù)學(xué)方法將文字信息進(jìn)行數(shù)學(xué)化處理,達(dá)到通過(guò)規(guī)則對(duì)實(shí)時(shí)調(diào)用采集的各系統(tǒng)數(shù)據(jù)信息的自動(dòng)計(jì)算,產(chǎn)生分析結(jié)論與預(yù)警提醒,從而達(dá)到風(fēng)險(xiǎn)預(yù)控與知識(shí)共享的目的 ;

(4) 將近年所發(fā)生的各類事故信息(如事故類型、區(qū)塊、井型等)以及對(duì)電測(cè)遇阻、井塌等井下復(fù)雜情況處理的相關(guān)資料進(jìn)行整合,建立鉆井液事故案例信息共享庫(kù),通過(guò)對(duì)關(guān)鍵字段進(jìn)行信息智能搜索,獲取相關(guān)資料信息,從而達(dá)到為現(xiàn)場(chǎng)施工中復(fù)雜事故的預(yù)防和處置提供依據(jù)與參考的目的 ;

(5) 為各級(jí)管理人員提供一個(gè)方便、簡(jiǎn)單、快捷、直觀、準(zhǔn)確的信息展示平臺(tái),使用豐富的圖表直觀地顯示各種分析結(jié)果,方便決策者找出問(wèn)題關(guān)鍵,制定相應(yīng)的管控措施,及時(shí)做出正確決策。

2.2 平臺(tái)的實(shí)現(xiàn)

本文平臺(tái)研發(fā)智能鉆井液數(shù)據(jù)采集體系,開發(fā)手持式數(shù)據(jù)采集終端,支持?jǐn)?shù)據(jù)、文本、語(yǔ)音識(shí)別、圖像、視頻等多種形式內(nèi)容的數(shù)據(jù)采集,改變了井場(chǎng)數(shù)據(jù)的采集模式,既有大數(shù)據(jù)分析、人工智能 [8] 決策功能,又能實(shí)際有效地解決生產(chǎn)現(xiàn)場(chǎng)問(wèn)題,是國(guó)內(nèi)首創(chuàng)、國(guó)際領(lǐng)先的鉆井液決策平臺(tái),實(shí)現(xiàn)了跨平臺(tái)開發(fā),不僅完成了桌面端的開發(fā),又可在移動(dòng)端使用具有相同功能的 APP。手機(jī) APP 端模塊全面,功能豐富, 具有注冊(cè) / 登錄界面、用戶授權(quán)、身份驗(yàn)證、數(shù)據(jù)錄入、記錄查詢、基礎(chǔ)配置、危險(xiǎn)預(yù)警、鉆井液小助手、鉆井?dāng)?shù)據(jù)分析、鉆井液案例分析庫(kù)、視頻通話、公式計(jì)算、趨勢(shì)分析、參考值推薦、在線數(shù)據(jù)上傳等功能。同時(shí),該平臺(tái)能提供鉆井液匯報(bào)表、鉆井液事故復(fù)雜地圖、鉆井液綜合查詢、數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)圖表分析、用料分析、鉆井液成本分析、鉆井液井史、信息設(shè)置、鉆井液技術(shù)方案維護(hù)等模塊,方便用戶使用。在數(shù)據(jù)處理分析方面,建立鉆井液數(shù)據(jù)處理、統(tǒng)計(jì)、分析架構(gòu),采用 SVM(支持向量機(jī))、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、馬爾科夫模型、線性回歸、樸素貝葉斯、Aprior 關(guān)聯(lián)分析、K-means 聚類分析等機(jī)器學(xué)習(xí)方法,對(duì)鉆井液性能與處理劑用量等數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,為現(xiàn)場(chǎng)技術(shù)人員提供了可靠的數(shù)據(jù)支持。平臺(tái)還具有翔實(shí)的技術(shù)方案知識(shí)庫(kù),實(shí)現(xiàn)了技術(shù)方案智能推送以及在線比對(duì)、評(píng)價(jià)、預(yù)警等功能,同時(shí)該知識(shí)庫(kù)能自動(dòng)優(yōu)化更新,為推動(dòng)鉆井液技術(shù)提升提供數(shù)據(jù)支撐。平臺(tái)還建立了鉆井液事故案例信息共享庫(kù),包含近年所發(fā)生的各類事故信息以及對(duì)電測(cè)遇阻、井塌、溢流、井漏等井下復(fù)雜情況處理的相關(guān)資料。方便現(xiàn)場(chǎng)施工中對(duì)復(fù)雜事故的預(yù)防與處置,實(shí)現(xiàn)了事故文字、照片、視頻上傳功能。

2.2.1 技術(shù)與功能特點(diǎn)

(1)平臺(tái)技術(shù)架構(gòu)

平臺(tái)由三個(gè)層次、兩套系統(tǒng)構(gòu)成。平臺(tái)的三個(gè)層次如圖 1 所示,其構(gòu)成為 :

①數(shù)據(jù)采集與集成管理。設(shè)計(jì)該層能夠?qū)崿F(xiàn)數(shù)據(jù)的采集工作,將所利用到的結(jié)構(gòu)化(數(shù)字信息等)或者非結(jié)構(gòu)化(文字、圖片信息等)數(shù)據(jù)統(tǒng)一集成管理,以便找尋其中關(guān)聯(lián)的、隱藏的、有價(jià)值的信息,滿足對(duì)數(shù)據(jù)分析的需要。

②數(shù)據(jù)分析。本層設(shè)計(jì)的目的是方便利用各種分析工具對(duì)采集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行有價(jià)值的挖掘,發(fā)現(xiàn)隱藏在數(shù)據(jù)中的知識(shí) ;同時(shí)使用形式多樣的數(shù)圖分析軟件,使數(shù)據(jù)成圖,讓數(shù)據(jù)“活”起來(lái),從而達(dá)到讓數(shù)據(jù)說(shuō)話的目的。

③數(shù)據(jù)服務(wù)。通過(guò)充分利用企業(yè)現(xiàn)有數(shù)據(jù)信息與各種規(guī)律、規(guī)則信息為分析結(jié)論、預(yù)警、推薦方案及管理決策提供數(shù)據(jù)支持。

分層設(shè)計(jì)的原則是各層有各層的職責(zé),各層實(shí)現(xiàn)各層規(guī)定的功能,同時(shí)各層間又有緊密的聯(lián)系(通過(guò)接口),使系統(tǒng)結(jié)構(gòu)清晰、有條理,方便管理。如果某一層出現(xiàn)問(wèn)題,直接在該層修改即可,大大降低了對(duì)其他層的影響,能夠有效實(shí)現(xiàn)“高內(nèi)聚、低耦合”的效果。

基于機(jī)器學(xué)習(xí)與態(tài)勢(shì)感知技術(shù)的鉆井液大數(shù)據(jù)分析與智能決策支持平臺(tái)建設(shè)

平臺(tái)的兩套系統(tǒng)分別為鉆井液信息一體化平臺(tái)手機(jī) APP端與鉆井液信息技術(shù)一體化平臺(tái)電腦端。

總體技術(shù)架構(gòu)采用軟件分層設(shè)計(jì)的方法與 SOA 架構(gòu), 中間層采用流行的 Spring+Mybatis,Web 層 MVC 框架采用Spring MVC,業(yè)務(wù)邏輯層采用 DAO 組件,數(shù)據(jù)服務(wù)層采用MyBatis,將原有系統(tǒng)兼容性較好的 SOA 技術(shù)架構(gòu)作為滿足客戶數(shù)據(jù)服務(wù)響應(yīng)需求的技術(shù)解決方案。采用ETL 與數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)技術(shù)實(shí)現(xiàn)已有的異構(gòu)信息系統(tǒng)數(shù)據(jù)集成,立足現(xiàn)有云平臺(tái)建立能夠接入各已有異構(gòu)信息系統(tǒng)的數(shù)據(jù)總線,定義各信息系統(tǒng)的數(shù)據(jù)服務(wù),建立服務(wù)目錄,使授權(quán)用戶可獲取所需的數(shù)據(jù)服務(wù)。

(2) 平臺(tái)移動(dòng)端解決方案

以已有鉆井液數(shù)據(jù)庫(kù)為基礎(chǔ),采用數(shù)據(jù)集成 ETL 技術(shù), 在不影響原系統(tǒng)數(shù)據(jù)安全的前提下接入無(wú)線傳輸系統(tǒng)數(shù)據(jù)源,同時(shí)結(jié)合已建成的川慶一體化平臺(tái),按照約定的數(shù)據(jù)規(guī)范與接口,建立鉆井液信息技術(shù)一體化平臺(tái)數(shù)據(jù)中心。移動(dòng)端選擇業(yè)內(nèi)最新、與平臺(tái)無(wú)關(guān)、支持包括 Android 移動(dòng)設(shè)備在內(nèi)各種設(shè)備的 HTML5+css3.0+bootstrap 技術(shù)作為人機(jī)交互前端的開發(fā)方案。采用業(yè)內(nèi)最新的 Cordova+ionic+angularjs 技術(shù)方案作為基層井隊(duì)開發(fā)移動(dòng)設(shè)備上使用的 Web APP,該APP 具有良好的兼容性,同時(shí)支持 iOS 和 Android 操作系統(tǒng), 安全可靠,可擴(kuò)展性好。

(3) 使用人工智能輔助智能決策

本文項(xiàng)目使用基于機(jī)器學(xué)習(xí)與數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)助力決策系統(tǒng),具體如圖 2 所示。平臺(tái)依靠多年來(lái)積累的鉆井?dāng)?shù)據(jù),采用算法擬合生成單井單因素、多因素及多井單因素、多因素條件下的趨勢(shì)分析曲線,向用戶更直觀地反映各因素對(duì)鉆井效果的影響變化趨勢(shì)。同時(shí),采用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),SVM,CNN 等深度學(xué)習(xí)方法,利用各區(qū)塊鉆井記錄作為訓(xùn)練數(shù)據(jù),建立鉆井液性能與機(jī)械鉆速、鉆井周期的關(guān)聯(lián)模型,為新井開鉆提供鉆速預(yù)測(cè)與科學(xué)方案推薦 ;利用支持向量機(jī)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等機(jī)器學(xué)習(xí)與知識(shí)發(fā)現(xiàn)的方法,采用 Web GIS 技術(shù)在地圖上顯示異常井的分布坐標(biāo)、區(qū)間、異常類型、發(fā)生頻度與建議處理預(yù)案,利用現(xiàn)有異常井歷史數(shù)據(jù),通過(guò)數(shù)理統(tǒng)計(jì)與數(shù)據(jù)挖掘方法總結(jié)出特定異常發(fā)生閾值,并自動(dòng)在移動(dòng)終端與桌面終端上向用戶預(yù)警。通過(guò)多維分析與智能分析工具的開發(fā)應(yīng)用,實(shí)現(xiàn)對(duì)海量歷史數(shù)據(jù)信息所蘊(yùn)藏的規(guī)律信息的知識(shí)挖掘,確立分析模型 ;以各項(xiàng)技術(shù)方案標(biāo)準(zhǔn)與內(nèi)部專業(yè)團(tuán)隊(duì)的專業(yè)知識(shí)經(jīng)驗(yàn)為基礎(chǔ),采用統(tǒng)計(jì)學(xué)與語(yǔ)義處理方法將文字信息進(jìn)行量化處理,建立可被計(jì)算機(jī)執(zhí)行的分析規(guī)則,實(shí)現(xiàn)分析結(jié)論與預(yù)警提醒功能。

基于機(jī)器學(xué)習(xí)與態(tài)勢(shì)感知技術(shù)的鉆井液大數(shù)據(jù)分析與智能決策支持平臺(tái)建設(shè)

(4) 穩(wěn)定的系統(tǒng)

為了保證系統(tǒng)的穩(wěn)定性與持久性,開發(fā)過(guò)程中對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行多層次、全方位、多角度的測(cè)試與 bug 處理工作。對(duì)手機(jī)APP 進(jìn)行安全測(cè)試,包括軟件權(quán)限、安裝與卸載安全性、數(shù)據(jù)安全性、通信安全性、人機(jī)接口安全性測(cè)試 ;對(duì)手機(jī) APP 進(jìn)行 UI 測(cè)試,用戶界面(如菜單、對(duì)話框、窗口及其他控件)布局、風(fēng)格是否滿足要求,文字是否正確,頁(yè)面是否美觀, 文字、圖片組合是否完美,操作是否友好等 ;完善匯報(bào)功能, 根據(jù)日期與項(xiàng)目部抽取早晚數(shù)據(jù)生成鉆井液匯報(bào)表、每天鉆井液班報(bào)信息 ;增加早晚抽取數(shù)據(jù)存儲(chǔ)過(guò)程,增加語(yǔ)音、視頻、圖片查看,優(yōu)化 SQL 查詢性能與系統(tǒng)界面,修復(fù) bug ;整合鉆井液信息技術(shù)一體化平臺(tái),充分結(jié)合一期、二期項(xiàng)目,增加項(xiàng)目的連結(jié)性、兼容性。

3 結(jié) 語(yǔ)

本文介紹了國(guó)內(nèi)業(yè)界首創(chuàng)的鉆井液大數(shù)據(jù)分析與智能決 策支持平臺(tái)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)。該平臺(tái)完成了桌面端與移動(dòng)端的 建設(shè),方便辦公室與現(xiàn)場(chǎng)人員迅速處理鉆井液等相關(guān)情況; 底層方面采用先進(jìn)科學(xué)的技術(shù)架構(gòu),為系統(tǒng)的穩(wěn)定持久提供支持 ;功能上豐富完善鉆井液相關(guān)功能,尤其是其中大數(shù)據(jù)機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)下的多維分析與智能分析工具的開發(fā)應(yīng)用,更使工作人員受益良多 ;平臺(tái)中大量使用圖表,這種可視化操作將數(shù)據(jù)從多個(gè)視角與維度進(jìn)行展現(xiàn),為不同的用戶提供個(gè)性化、自動(dòng)化及智能化程度較高、方便快捷的輔助決策功能。實(shí)踐結(jié)果表明,該平臺(tái)完整地實(shí)現(xiàn)了預(yù)期的設(shè)計(jì)目標(biāo),其投入使用可為公司顯著地節(jié)約成本,提高工作效率,是不可多得的優(yōu)秀平臺(tái)。

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