一、油罐清洗必要性机房柴油发电机所用油一般为柴油。柴油除了在柴发的日用油箱储存，供本油机使用外，机房的备用柴油一般都储存在几十立方的油罐中。 油罐中的柴油包含一定量的泥沙、铁锈等杂质，在储罐内受温度、压力等影响，经长时间重力作用会从油体中脱离并向下聚集到罐底，形成一定量的沉积物。 有些备用油罐是放置在底下的，会有水渗入，针对地下油罐的清洗难度会加大，施工安全也会有很大的隐患。为此，需定期对地下油罐进行清洗，降低油罐运营中的风险。 以下为几种油罐的优缺点对比情况：油罐种类优点缺点材质金属采用钢板材料焊成，一般为圆柱形、球形等，管内温度变化大温度易变化非金属导热系数小，罐内温度变化小，减少蒸发损耗，降低火灾危险性；易渗漏，破裂位置地上易于建造蒸发损耗大 版权声明：本文为腾讯数据中心原创，欢迎转载，转载需注明出处并保持原文（包括标题、导语、正文、图片、数据以及文尾的二维码等全部内容）完整。
估计大家是被那张神经元的图镇住了，话说真要是天天和神经打交道，那脑袋还不变神经了… 其实小WI团队主要研究对象是数据中心，今天，小WI就给大家科普一下数据中心到底是做什么的~ 唉，那数据中心不就是放服务器的地方么，对头，就是放服务器的地方。 那还叫什么数据中心，好像很酷炫的样子？ ? （数据不可靠，看官不要当真） 根据上面的数字，聪明的你应该隐约猜到，数据中心是个放这么多服务器的地方。 根据以上的推导，各位看官应该明白了，数据中心就是有稳定供电、制冷和带宽的放置服务器的一个大房子。而前天我们提到的基于神经网络的数据中心控制是对这个大房子的一种管理方式。 ? 那时候，整个世界对于数据中心的需求将按照指数形式呈爆炸性增长，分布于世界各地的数据中心将成为信息时代社会有序运行与发展的基石！
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昨天中石化官方微博公布： 中石化正借助阿里等企业在云计算、大数据方面的技术优势，对部分传统石油化工业务进行升级，打造多业态的商业服务新模式，以给社会公众提供更优质、更便捷的服务。 阿里云在集群技术、多机房技术、数据库底层技术上已有众多突破，并且在全球范围内投资建立多个数据中心，在中国的云计算市场一直独秀，抵挡了来自微软、Amazon等全球巨头的进攻不说，还摸索出一套适合中国本土需求的模式 这些数据还可以给中石化之外的企业使用，比如分析不同车辆的耗油量并发布报告、发布全国用油习惯大数据报告，还可以共享给汽车行业——中石化的网点本质是车联网的一部分。 基于此我认为，阿里未来最核心的资产，有三个：大淘宝为核心的电商、支付宝为核心的金融、还有阿里云为核心的大数据，其他业务都是为这三大板块服务，这刚好对应了马云所提的三大战略：平台、金融和数据。 在解决商品流和资金流的同时，阿里云则不断收集数据、分析数据、挖掘数据，掌握数据流就是掌握未来智慧地球的核心命脉。这样看来，马云是否收购中石化，似乎并不重要。
混合云数据中心已针对此问题进行了定制。主要价值在于支持快速发展的数字业务转型、推动成本节约和维护数据机密性。混合云数据中心理想地结合了公共云和私有云的最佳特性。 混合数据中心的工作原理 混合云数据中心的工作原理是允许企业在私有、本地或公共云环境中部署数据。随着计算需求和成本的变化，这种工作负载可以在这些环境中互换。 远程访问 与远程访问的延迟时间较长的本地数据中心不同，拥有混合云数据中心的组织可以利用其云基础设施来访问远程员工。 实时处理数据 自动驾驶、工业机器人和人工智能算法等应用实际上需要靠近动作数据中心来提供实时数据处理。这种场景需要混合数据中心同时利用本地数据中心的速度和云的大数据存储容量。 实施混合系统、远程研究中心、石油钻井平台甚至空间站都可以拥有对其运营至关重要的更快的互联网连接。 医疗保健中的混合云 过去，医疗保健依赖传统基础设施来处理其工作负载。
系列：Cisco数据中心Spine and Leaf架构：设计概述白皮书 数据中心是现代软件技术的基础，在企业拓展能力方面起着至关重要的作用。 传统的数据中心使用三层体系结构，服务器根据位置划分为pod，如图1所示。 ? 图1. 传统的三层数据中心设计 该架构由核心路由器、聚合路由器（有时称为分发路由器）和访问交换机组成。 在vPC技术中，生成树协议仍然是一种故障安全机制。 vPC技术在一个相对较小的数据中心环境中工作得很好，在这个环境中，大多数流量由客户端和服务器之间的南北向通信组成。 ? 图2. 基于vPC的数据中心设计 自2003年以来，随着虚拟技术的引入，在三层数据中心设计中，在第2层的pod中隔离的计算、网络和存储资源可以被汇集起来。 扩展三层域的数据中心设计 随着第2层分段在所有pod中扩展，数据中心管理员可以创建一个中心的、更灵活的资源池，可以根据需要重新分配。
公司拥有大型配送网络，负责把石油送到公司的炼油厂，然后再把石油产品从炼油厂运送到公司的配送中心，这些设施如下图所示： ? 海湾公司正在不断增加几种主要产品的市场占有率。 为满足管理层提出的要求：对新炼油厂选址问题进行分析，需要收集大量的数据，有些数据需要通过大量的数据挖掘才能得到。 管理层希望所有炼油厂都能满负荷运转。 因此，需要确定这种条件下每个炼油厂每年所需要的原油数量是多少，各个炼油厂每年原油需求量的数据如下图所示： ? 上图显示了每个油田每年的石油产量。预计在未来几年中，这些数字保持不变。 另一个紧密相关的因素是，把石油产品从炼油厂运送到配送中心的运输成本，下图列出了这些成本。假设1单位石油产品需要100万桶原油。表的最后一行显示了每个配送中心所需要的石油产品的数量。 ? 上图中第二列显示了对于每个选择来说，把原油从炼油厂运送到配送中心的每年总运输成本，这在之前最有路线中已经算出来了；第三列显示了对于每个备选地点来说，把石油从炼油厂运送到配送中心的每年运输总成本，这在之前也已经算出来了
石油工业大数据具有无限潜力与价值，将大数据与数据挖掘技术应用其中，不仅可以提升石油行业工业化水平，而且对其智慧化发展起到强有力的推动作用。 在开采施工过程中，对于气井和摄像头进行了数据采集，可以通过可视化系统快速获取设备的运行状态、集油间参数变更的实时反馈，达到全方位掌控石油工业中心的活动状态，保证信息的流通性，提高工作效率。 图扑软件（Hightopo）石油工艺组态仿真界面，支持远程集中监控气井作业，并实时显示生产监控数据、测压计量，方便了解气层参数和气井动态，采取相宜措施保持气井合理开采，进而实现对气藏开发过程的调节。 决策科学化 图扑软件利用大数据技术，对各系统数据进行集中存储和分析，可进行风险预测，为石油石化企业经营管理提供全新的科学管理手段。 图扑软件顺应工业 4.0 的发展、5G 网络以及数据中心等新型基础设施的建设，赋能加速石油工业的数字化、智能化发展。
，这些多类型的数据对数据的处理能力提出了更高要求； Veracity— 真实性，即避免数据收集和提炼过程中发生的数据质量污染所导致的“虚假”信息。 然而，虽然大数据的分析技术最早兴起于互联网中的社会和媒体大数据，但仅仅依靠传统的算法工具，已经无法承载工业大数据的分析要求。 以视频为例，一部 1 个小时的视频，在连续不间断的监控中，有用数据可能仅有一两秒。如何通过强大的机器算法更迅速地完成数据的价值“提纯”成为目前大数据背景下亟待解决的难题。 服务数据、公司数据、市场数据和上下游产业数据链等能够在统一平台环境中流通，这些数据将原本孤立的系统相互连接，使设备之间可以通行交流，也使生产过程变得透明。 此外，由于企业的核心开始从“单点对多点”的数据中心模式转变成以用户为核心的平台式服务模式，从而形成了基于社区、以用户为核心的服务生态系统。 ?
柴发系统是数据中心在失去外电的情况下为设备提供应急电力供应的重要保障，其可靠性对于保证数据中心在极端情况下业务的稳定性和持续性有着重要意义。 配电系统 配电系统的架构是决定其可靠性的基石，但可靠性在一定程度上与经济性呈现反比关系，数据中心作为一个综合性基础设施工程，需要根据其规模、业务类型和工程预算等因素综合考量，选择最合适的系统架构。 ③ 燃油耗尽。大型数据中心均采用了日用油箱+储油罐的配置方式，由于缺少平衡管，可能出现油罐内燃油量不均，甚至日用油箱补油速度不一致的情况，导致部分柴发因缺少燃油停机。 ，其可靠性对于保证数据中心在极端情况下业务的稳定性和持续性有着重要意义。 配电系统 配电系统的架构是决定其可靠性的基石，但可靠性在一定程度上与经济性呈现反比关系，数据中心作为一个综合性基础设施工程，需要根据其规模、业务类型和工程预算等因素综合考量，选择最合适的系统架构。
本次大会得到了包括河北省委书记、河北省人民政府省长、工业和信息化部领导同志的大力支持，并邀请到众多行业领袖就大数据、智能化、移动互联网、云计算等新一代信息技术发表真知灼见。 好雨受邀作为具有自主知识产权和核心技术、市场竞争力强的优势企业参加本次大会，与微软、中兴、华讯等企业同台展示、交流、对接。 西安好雨 推动石油产业新发展 5月18日，第三届全国石油石化信息化发展论坛在古城西安隆重举行，本次论坛由中国企业石油协会主办，主题为“创新融合、跨界共享”，旨在推动互联网新技术、新产品、新模式和新业态在石油石化产业的发展和应用 好雨凭借在石油石化行业云计算解决方案深耕和积累，有幸作为本次大会的协办方，与众多知名企业、行业专家共同就如何推进信息化应用，提升移动互联网、云计算、大数据、物联网等应用技术水平，推进智能化企业建设的方法和实践经验进行了深入研讨和交流 好雨荣获“全国石油石化企业信息化优秀技术示范单位” 面对石油石化这一信息高度集中化的产业，好雨以应用为中心，通过PaaS平台和SaaS应用市场等产品，帮助行业应用快速交付，打造行业应用生态，完成产业服务互联互通
2013年，国内石油企业开始把大数据技术应用于战略决策、科技研发、生产经营和安全环保各个领域，从大数据资源中挖掘更多价值。 据中国石油招标网统计，中国石油共发起建设12个与大数据相关的项目，其中，东方物探、新疆塔里木油田及大庆油田在大数据领域动作最多。 项目建设内容多集中于建设油田勘探开发一体化数据中心以及研究成果知识库2个领域。 对于石油行业来说，国内三大石油国企将成为推动石油大数据进展的主力。中国石油创建的数据中心、中石化的炼油大数据以及中海油的海上石油勘探，都是将大数据应用于能源行业的实例。 龙源电力集团作为国内最早从事风电运营的发电企业之一，其运行数据分析及优化中心主管工程师李韶武就在《G20能效引领计划下的能源大数据》峰会中表示，龙源电力曾发生多起大部件组坏，造成风电场停运近半年，损失严重
早在 2020 年大庆油田就提出推进数字油田—智能油田—智慧油田的“三步走”战略，把数据作为关键生产要素，构建数据采集、传输、分析、决策的全流程体系，通过数字化与勘探开发业务的深度融合，拉动技术变革、生产变革 运用 Hightopo 自主研发核心产品 HT for Web，实现可交互式的 Web 二维场景。通过 2D 组态了解石油勘探—石油开采—油气集输—井下作业—石油化学工业整个流程。 根据含油污水的水质特征及回注水水质要求，主要去除因子为悬浮物、石油类物质、硫化物及铁，且保证处理后的回注水中颗粒物直径 < 1.0 μm。过滤水可以再利用，以保护我国的淡水资源。 用射孔弹射开目的层位的套管及水泥环，构成地层至井筒的连通孔道，以便于采油、采气等作业。 钻探设备的数字孪生体与实体设备共享数据信息，监控设备功率、转速变化、运作状态等数据，实现数字化管理。 三相分离2.gif 通过 HT 可视化监控三相分离器的各项数据，将油田生产的自动化与信息化相结合，将物联网、云计算技术应用到油气生产流程中，已经成为国内数字油田建设的主流方向。
，为此我们打算用空袭摧毁心灵控制器，然而心灵控制器是如此强大，甚至能缓慢控制飞行员。 军官提供两种油：石油和中国输送来的地沟油,刚开始飞机没有油，飞机可以加几桶石油和几桶地沟油(假设石油和地沟油都有无限桶)，飞机落地时必须把油耗尽，已知一桶石油和一桶地沟油所能支撑的飞行距离分别为a,b, 【输入格式】 只有一行，三个正整数a,b,c 【输出格式】 两行，第一行为最少加几次油和最多加几次油， 第二行为加油方法总数。 ，两次地沟油，总次数为4，2*2+3*3=10 飞机加五次石油，不加地沟油，总次数为5,2*5+3*0=10 总共两种 样例二：飞机无法到达目的地 数据范围： 对于10%的数据,a<=103,b<=103 ,c<=103 对于20%的数据,a<=104,b<=104,c<=106 对于50%的数据，a<=109，b<=109,c<=109 对于100%数据，a<=3⋅1018，b<=3⋅1018,c
通过分析这些石油“重镇”的储油情况，他们可以在政府石油报告出炉前，得到准确的市场供给行情，而华尔街的投行、基金公司都心甘情愿的掏大把银子购买这些情报。 Genscape通过熟练的监测师和数据分析技术为分析师提供他们所需的非公开报告，其涉及的领域包括石油供应量、发电量、零售量以及粮食产量。 先来看看在这几个领域中如何有效收集数据： 石油 位于俄克拉荷马州的库欣（Cushing，自诩为全球石油管道的十字路口）是美国原油期货的交割地，因此也是美国石油交易中最为重要的环节。 而且EIA的官员在公布每周报告前还会咨询Genscape的报告，当他们发现二者有较大的差异时，会重新检查一遍石油公司提交的数据，偶尔还会找到一些错误。 摘自：华尔街日报 大数据文摘ID:BigDataDigest 专注大数据，每日有分享 覆盖千万读者的WeMedia联盟成员之一
另一家欧洲石油公司在2018年11月和12月服务器上遭受了至少3周的与APT33相关的恶意软件感染。在石油供应链中，还有其他几家公司也在2018年秋季受到攻击。 除了APT33对石油产品供应链的攻击外，该组织使用了多个C&C来构建小型僵尸网络。 APT33攻击十分小心，追踪也更加困难。 2019年秋统计了10台实时数据聚合节点和控制服务器数据，并对其中几个服务器进行了数月的跟踪。这些聚合节点从很少的C&C服务器（只有1个或2个）获取数据，每个C&C最多有12个受害者。 通过从世界各地数据中心租用服务器，并使用open V**等开源软件，可以轻松地建立私有V**。尽管私有V**网络连接来自世界各地不相关的IP地址，但这种流量实际上更容易跟踪。 已知相关IP地址如下： 这些私人V**出口节点也用于侦察与石油供应链有关的网络，攻击者利用表3中的一些IP地址在中东石油勘探公司和军事医院以及美国石油公司网络上进行侦察。
在20世纪的石油问题上，最终达成的一致意见是，监管者应该干预和打破那些威胁过度集中权力的寡头垄断或石油垄断。 许多令人印象深刻的思想家已经发现今天的数据和昔日的石油之间的相似之处。 正如我上周在一系列推文中所说的那样，今天的数据与一个世纪以前的石油之间存在如此重要的区别，尽管这种比较吸引人，却可能会误解这些新技术超级公司如何运作 - 以及如何处理他们的权力。 第一大区别就是供应。 如果通过该电子邮件地址，数据公司能够访问关于我或我的朋友的信息，那么音乐服务、社交网络和搜索引擎都可以从该电子邮件地址和与之相关的所有信息中受益。这不同于石油。 位于冰岛Hafnarfjordur的数据存储服务器正试图在数据中心业务中占据一席之地 – 图为消费者储存32亿互联网用户的信息而耗费巨大能源的仓库。 实际上，有限而丰富的石油为工业经济提供了一种原材料，而数据是后工业经济中的一种超级富余的资源。数据公司越来越多地控制和重新定义我们公共领域的性质，而不是为我们的汽车提供动力，或为我们的家庭供暖。
大数据成为全球潮流所趋，世界经济论坛今年的报告更点出它的价值，就等同石油与黄金。 超过六成执行长已经用大数据来做决策，你学了吗? 有一定的了解，而不是从零开始，就像羊肉炉店老板或许无法精算九月与十二月开店的备货量有何差别，但他心中会有一个数字：每天最少要準备多少材料。」吴牧恩说。 四、 分析数据，得到有效资讯气温低、湿度越高，羊肉炉店的生意越好获得数据变化的轨迹后，最重要的自然是分析这个数据变化，从中得出有效的资讯，再结合过去的历史经验，变成你的智慧。 吴牧恩说，工研院巨量资讯科技中心主任余孝先不讳言，「正因每个决策裡都有不确定性，所以数据分析才会变得很重要。」 「大数据对于中国台湾的重要性，不在于我们可以在硬体上赚多少钱、生产多少伺服器，也不是我们可以开发软体来赚钱，而是在于我们可以用大数据当工具，提升我们的竞争力。」
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