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近日，“人工智能与制造业结合的方向与路径”研讨会在北京召开。工业和信息化部科技司副司长王卫明在会上介绍了人工智能产业发展现状，解读了工业和信息化部出台的《促进新一代人工智能产业发展三年行动计划（2018~2020年）》，并就人工智能与制造业的深度融合发展，推动人工智能技术在制造业各领域、各环节的广泛应用提出了意见建议。[详情]
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在亚洲，液化天然气(LNG)的进口国正在迅速增加。泰国和巴基斯坦等相继加入进口国的行列，在过去10年里数量翻了一番，增至10多个国家和地区。中国大陆和印度也增加消费量，亚洲占据全球需求的7成。除了各国经济增长之外，建造成本低廉的船舶式液化天然气进口基地的普及也是背景之一，亚洲正在为液化天然气相关企业带来商机。[详情]
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工业品质量评价标准是衡量产品质量的基础。“我们会紧跟网络强国、质量强国战略，推动企业供应链与互联网深度融合，加快推出易派客标准体系（ES），打造好工业品电子商务平台。”易派客平台负责人说。目前，易派客平台已基本建立了包括法人信用认证、产品质量评级、履约动态考评、市场业绩表现在内的全方位评价标准体系。[详情]
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日前，按照销售公司加油站埋地油罐防渗改造工作要求，中石化森美（福建）石油有限公司成立加油站防渗改造领导小组，有计划有步骤开展加油站防渗改造工作。[详情]
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在能源变革和低油价时代，面对电动车高速发展对传统油气能源冲击加大的挑战，主要石油公司灵活调整炼化业务策略，聚焦优势领域，并布局新能源业务。[详情]
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3月28日，西北油田桥古首站CNG改扩建工程继续紧张施工中，这是集团公司在南疆地区最大、日处理量12万方压缩气装置施工项目,该扩建工程位于阿克苏库车县齐满镇管辖区，也是该油田、市县唯一的CNG充装站。 [详情]
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“今年以来，依托智能管道信息化平台，我们实现了对生产全方位、24小时视频监控，及时发现解决处理生产问题15起，有效避免了安全生产事故发生，站库安全生产管理水平显著提升。”3月15日，西北油田油气运销部生产运行科副科长曾忠刚,对智能化管道油气管道“智能化、数字化、信息化”管理新模式效用赞赏有加。 [详情]
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能源局就《关于扩大生物燃料乙醇生产和推广使用车用乙醇汽油的实施方案》答问
为充分发挥生物燃料乙醇产业对优化能源结构、改善生态环境、促进农业发展的重要作用，根据《可再生能源法》、《大气污染防治行动计划》有关要求，经国务院同意，近期国家发展改革委、国家能源局、财政部等十五部委下发了《关于扩大生物燃料乙醇生产和推广使用车用乙醇汽油的实施方案》（以下简称《方案》）。国家能源局科技司负责人就《方案》有关问题回答了记者的提问。[详情]
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让美国当权者，也包括整个美国精英群体重新认识中国的力量和意志，对中国建立起它必须有的战略尊重。 包括来自美国在内的世界各国企业家和学者这两天在北京的中国发展高层论坛上纷纷论及中美紧张贸易关系。其中“核战没有赢家，所以不能开打，同样的话也适用于贸易战”以及“拥抱开放的国家会获得成功，反之会失败”等表述被媒体转引得最多。然而傲慢的美国政府看来不可能接受晓之以理而变得清醒些。[详情]
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近日，中科院大连化物所孙剑和葛庆杰研究团队在CO2催化转化领域取得新进展，通过设计一种多助剂共存的铁基催化剂，实现了CO2加氢高选择性制取线性-烯烃。化石能源的大量消耗使温室气体CO2的排放量急剧增加，引起全球气候变暖等日益严峻的环境问题。若能利用CO2为原料，将其直接转化为高附加值的化学品，不仅可实现碳减排，还可减轻对煤、石油等传统资源的依赖，具有重要意义。[详情]
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中国迄今单项投资规模最大的国家重大科技基础设施——中国散裂中子源(CSNS)将在2018年迎来验收，目前该装置3台谱仪的首批实验计划对外公布，实验覆盖若干前沿交叉和高科技研发领域。[详情]
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随着2016年后的价格反弹，我国化工行业已走出了持续多年的低谷。以最能反映盈利的价差衡量，统计的35种产品大多数都已回到高位，超过半数还创出了历史新高。甚至如MDI、维生素等海外厂商控制力很强、历史价格稳定的产品也大幅暴涨，体现出全球产能增速都正在趋势性放缓。相应我国企业盈利预计也会长期维持高位，给产业升级创造了良好的外部条件。如果说过去20年化工行业的主旋律是上产能、扩规模，那么未来最大的方向就是投研发、补短板。[详情]
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据烃加工在线3月22日消息，全球著名的数据和分析公司GlobalData称，2018-2022年期间全球计划新建的炼油厂流化催化裂化(FCC)装置产能分析结果显示，印度勒德纳吉里炼油厂计划中新建FCC装置的产能是全球最大的，将达到31.2万有/天，紧随其后的是中国大嵛山岛炼油厂新建FCC装置和尼日利亚拉各斯炼油厂新建FCC装置，设计产能分别为30.4万桶/天和24.7万桶/天。[详情]
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富士通株式会社和日本理化学研究所最近公布，他们的联合研究小组在材料设计中应用第一原理计算与人工智能技术，对全固态锂离子电池的固体电解质组成做了预测、合成与评价试验，并进行了实际验证。结果证明，即使在较少数据下，通过与人工智能方法结合，仍可高效地找出最佳材料组成，大幅提高材料开发速度。[详情]
