摘要：随着人工智能(Artifi cial Intelligence, AI)技术的飞速发展,其在化工行业设计工作中的应用已经引起了广泛关注。AI技术以其强大的自然语言处理能力、数据分析能力和逻辑推理能力,为化工行业设计带来了革命性的变化。首先解析了AI技术具备数据分析、自然语言处理、知识融合、机器视觉能力,发现这些AI能力能够在化工设计领域发挥一定的价值。其次,深入探讨了AI技术在化工设计领域的知识管理、图纸管理、设计流程自动化等诸多核心设计过程的应用场景。化工设计场景在AI的赋能下,不仅提高了设计效率,降低了成本,还实现了知识共享的愿景。然后,针对AI+化工设计应用场景,识别出目前AI在智能化设计、跨学科融合和人工智能伦理安全的风险与挑战。最后,对AI技术在化工行业设计中的未来发展进行了展望,预见其将实现更高级别的智能化、更广泛的应用领域以及更紧密的产业融合,并进一步推动化工行业设计的创新与发展。

摘要：随着国家经济飞速发展,石油化工建设项目的建设需求与日俱增,为争取项目进度,很多客户会选择上门请求服务,造成石化设计企业一时处于卖方市场地位,导致有时态度傲慢,服务意识淡薄。20世纪80年代后,为适应市场经济体制改革的新形势,在市场化转型中,这些企业逐步由单一的设计公司转型为综合性的工程公司。以提供技术和智力服务为核心产品的企业,想要更快地在行业中脱颖而出,成为国内一流工程公司,不断提高服务质量是必要条件。本文以国内石化行业工程公司为背景,结合产品特性,提出服务质量评价要素和提高服务质量的方法。

摘要：针对低分辨率人脸图像特征可辨识度不足的问题,提出在表情识别前先使用超分网络对图像进行预处理,以提高识别准确率。超分网络以EDSR为基础,进行了如下改进:结合多尺度卷积和通道注意力机制设计了一种自适应输入处理模块,以避免初步信息处理和通道拓展时发生重要特征信息丢失;使用非对称卷积对特征提取基础模块中的3×3卷积进行替换,增强网络对面部纹理特征的提取能力和对干扰特征的区分能力。开展了相关实验,结果显示分辨率大小分别为32×32、28×28、24×24、20×20的四个低分辨率人脸测试集经过改进后的超分网络重构后,在EfficientNetV2和RegNet两种常用表情识别网络上的平均识别准确率分别提高了15.73%、10.93%。该方法显著提高了低分辨率图像表情识别的准确率。

摘要：近年来,在石油石化行业的储运罐区中,针对现有储罐升级改造、更换介质的项目越来越多。结合某石化厂球罐更换存储介质为C4,详细探讨了改造过程中的关键设计因素,以确保改造后的球罐能够满足液化烃的安全储存需求。同时结合最新规范要求,对过去液化烃设计习惯进行了深入分析、查漏补缺,旨在为球罐改造提供理论支持和实践指导。