、老油田面临的挑战 2 、智能油田建设的技术实现 3 、成功经验 4 、行业数字化转型最新趋势 01 老油气田面临的主要挑战——增储上产、降本增效 01 智能油气田建设的本质— 数据流动、模型优化到决策支持  监测、诊断、优化 + 人工智能 目 录 CONTENTS 提 纲 1 、老油田面临的挑战 2 、智能油田建设的技术实现 3 、成功经验 4 、行业数字化转型最新趋势 目 录 CONTENTS CONTENTS 提 纲 1 、老油田面临的挑战 2 、智能油田建设的技术实现 3 、成功经验 4 、行业数字化转型最新趋势 提高产量 (2% - 7%) / 提高采收率 (5% - 9%) 降低作业成本 (5% - 20%) / 提升 HSE 水平 - 减少现场活动  Well downtime reduced to hours (vs. 2-3 days)  Production Release 8 Sep’11 29 – WellView Integration 目 录 CONTENTS 提 纲 1 、老油田面临的挑战 2 、智能油田建设的技术实现 3 、成功经验 4 、行业数字化转型最新趋势 − ‘’Integrated Upstream’’: Making sure that the full spectrum of Upstream services

稳定，而且也使得闵行工业区的整体用能效率大 幅提升 ，用能与运行成本得到一定缩减 ，对于工 业园区的绿色转型发展提供了很好的借鉴思路。 五、基于风光储充的工业园区综合能源系统典型案例 可借鉴的成功经验与建议： 谢谢 Thanks for Your Time

 项目地点：上海电机厂工业园区内  并网方式：自发自用  并网时间：2020年6月 系统主界面 系统运行状态页 顶端小标题 五、基于风光储充的工业园区综合能源系统典型案例 可借鉴的成功经验与建议：  “能源魔盒”案例有助于上海开展电力需求响应和虚拟电厂工作，缓解电网运行压力，提高上海电力运行安全和保障水平。  光伏系统适用于光照资源较丰富的地区，风能系统适用于风资源较丰富的

南和常见问题解 答，提升用户熟练度。 为激励参与和改进，建立奖励机制。对在教学中积极使用 DeepSeek 系统并取得显著成效的教师进行表彰，例如通过教学成 果展示、优秀案例分享等形式推广成功经验。同时，鼓励学生积极 “ ” “ ” 参与评价过程，定期评选 最佳反馈奖 或 创新建议奖 ，以提高参 与度。 最后，定期监控关键绩效指标（KPIs），确保改进计划的实施 效果。包括教师使用 | 80 | 47% | 此外，优化工作应形成闭环管理。通过定期召开性能优化评审会 议，分析监控数据和优化效果，总结成功经验和失败教训，并制定 下一阶段的优化计划。同时，建立性能优化的知识库，记录常见的 性能问题和解决方案，便于后续快速定位和解决问题。 ```mermaid graph TD A[性能监控] 合和分析全校的教学评价数据，系统能够为学校提供关于教学质量 和学生学习成果的宏观视角，辅助管理层制定更加科学和有效的教 育政策和资源分配方案。例如，学校可以根据系统生成的报告，识 别出教学效果显著的教师或班级，将其成功经验推广至全校，同时 针对存在的问题，制定相应的改进措施。 综上所述，DeepSeek 在教学评价中的应用场景多样，不仅能 够提高教学效率和学生参与度，还能支持教师的专业发展和学校的 管理决策，是推动教育质量提升的重要工具。

l 行业及项目积累（ 200+ 园区项目经验） ---- 要求集成商有丰富的园区集成项目经验 持续运营 园区推广： 从试点园区推广到各个园区，要求集成 商： l 具备推广复制成功经验的能力 l 具备全国网络和本地化服 务 资源 为确保长期可靠运作，要求集成商： l 物联网设备运营能力 l 全国服 务 网络，快速响应售后 项目关键成功 要素 对集成商的要求： 方案落地能力：

持政策 ，包括人才引进、 资 金补贴、 用地支持等 ，营 造 良好发展环境。 模式可复制推广 “ 苏州模式” 已在多个城市 推广 ，包括产业学院共建、 实训基地建设、 校企联合培 养等成功经验。 人才集聚效应 通过产业集聚和政策红利吸 引大量低空经济人才流入， 推动本地产业升级与创新发 展。 示范区建设成效 资源跨区整合 长三角地区共享无人机测试场地、 科研团 队、

， 交付高质量智能制造解决方案 打造行业模板 n提供行业智能制造整 体 方案咨询和实施服务 n依照行业特性，打造解决方案模板 携手工业 4.0 的领导者西门子 n追踪业界动态 n分享成功经验 Page 22 2017.12.08

.....................................................................................168 12.1 项目的成功经验..............................................................................169 12.2 未来工作方向.... 的适应性与灵活性将是保持竞争力的关键。我们期待未来能够与更 多行业伙伴合作，将该系统应用于更广泛的领域，实现更大的社会 价值与经济效益。 12.1 项目的成功经验 ” 在 AI ” 大模型流水分类系统方案 的实施过程中，我们收获了丰 富的成功经验，这些经验对未来类似项目的开展具有重要的借鉴意 义。首先，项目初期的需求调研及准确的目标设定为后续的实施打 下了坚实的基础。通过与各利益相关方的深入沟通，我们确定了系 门协作，不仅保 证了信息的及时传递，也促进了问题的快速解决。团队成员的专业 背景和技能互补，使我们能够在面对技术挑战时，充分发挥集体智 慧，共同攻克难关。 项目的测试与优化阶段也提供了诸多成功经验。通过构建完善 的测试体系，我们对系统进行了多层次的验证，确保了每个功能模 块的可靠性与性能。此外，基于 AI 大模型的不断迭代与调优，我 们逐步提升了分类精度与响应速度，使得系统能够适应不断增长的

在分布式能源供给方面，园区利用当地丰富的风能和太阳能 资源，建设了风力发电机和厂房屋顶光伏设施。这些设施所 生产的电量，配合储能等设施，实现了园区企业用电的自发 自用。 成功案例剖析 成功经验 充分挖掘和利用当地的可再生能源资源至关重要。储能技术的应用也不可或缺，它能够有效解决可再生能源发电的 随 机性和波动性问题，提高能源供应的稳定性和可靠性。 积极采用先进的节能技术和设备是

主要包括水利知识和水利知识引 擎， 水利知识经知识引擎组织、 推理后形成支撑研判、 决策的信息。 一 攻克数字孪生水利建设技术方面的难点 知识平台尚处于 起 步阶段， 无成功经验可以 借鉴。 3. 算法方面 ( 知识平台 ) 难点 预警时间不够长、 精准不够、 覆盖不广、 发布渠 道不畅。 制定中小河流、 中小水库洪水预警指标以及江