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西門子6EP1333-4BA00安全可靠
半潛平臺(tái)DP3閉環(huán)動(dòng)力控制系統(tǒng)是當(dāng)前海洋工程領(lǐng)域的動(dòng)力系統(tǒng)控制。據(jù)測(cè)算，在閉環(huán)模式下該鉆井平臺(tái)發(fā)電機(jī)組的平均運(yùn)行時(shí)間可減少39%左右，大大減少發(fā)電機(jī)維護(hù)的時(shí)間和成本，降低鉆井平臺(tái)油耗18%。節(jié)約成本的同時(shí)可以有效減少排放，氮氧化合物可減少約39%，硫排放物減少約20%，二氧化碳排放減少約22%。  繼IBM“深藍(lán)”在象棋對(duì)決中戰(zhàn)勝卡斯帕羅夫，Waston在危機(jī)邊緣戰(zhàn)勝Ken和Brad，Eugene挑戰(zhàn)圖靈的“TheImitation Game”后，人工智能在一個(gè)更加復(fù)雜的領(lǐng)域—圍棋中再次超過了人類的水平，AlphaGo以4：1的比分戰(zhàn)勝了圍棋李世乭，其升級(jí)版Master更是在弈城網(wǎng)上取得60：0：1的不敗戰(zhàn)績(jī)。同樣是在對(duì)弈比賽中戰(zhàn)勝選手，“深藍(lán)”到Master的發(fā)展充分體現(xiàn)出了人類科技進(jìn)步在計(jì)算和計(jì)算資源上的長(zhǎng)足進(jìn)步。如果說“深藍(lán)”是憑借其運(yùn)算速度通過遍歷戰(zhàn)勝了人類，那么Master是在此基礎(chǔ)上通過的搜尋算法，決策支持和計(jì)算架構(gòu)遍歷了當(dāng)時(shí)覺得不可能實(shí)現(xiàn)的所有可能。Master所用到的Deep Reinforcement Learning結(jié)合了當(dāng)今AI領(lǐng)域研究的兩大前沿Deep Learning（DL）和Reinforcement Learning（RL），創(chuàng)造性的使用DL的，通過棋局的圖片評(píng)估落子的優(yōu)先級(jí)，再結(jié)合RL，通過自我“對(duì)弈”的更新深度元網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)，帶領(lǐng)人類站在了“智能”的門口。AlphaGo重要的成就并不是采用了性能多么的電腦，而是次讓程序可以近似人類的去感知、學(xué)習(xí)、思考和決策。
 半潛平臺(tái)DP3閉環(huán)動(dòng)力控制系統(tǒng)是當(dāng)前海洋工程領(lǐng)域的動(dòng)力系統(tǒng)控制。據(jù)測(cè)算，在閉環(huán)模式下該鉆井平臺(tái)發(fā)電機(jī)組的平均運(yùn)行時(shí)間可減少39%左右，大大減少發(fā)電機(jī)維護(hù)的時(shí)間和成本，降低鉆井平臺(tái)油耗18%。節(jié)約成本的同時(shí)可以有效減少排放，氮氧化合物可減少約39%，硫排放物減少約20%，二氧化碳排放減少約22%。 半潛平臺(tái)DP3閉環(huán)動(dòng)力控制系統(tǒng)是當(dāng)前海洋工程領(lǐng)域的動(dòng)力系統(tǒng)控制。據(jù)測(cè)算，在閉環(huán)模式下該鉆井平臺(tái)發(fā)電機(jī)組的平均運(yùn)行時(shí)間可減少39%左右，大大減少發(fā)電機(jī)維護(hù)的時(shí)間和成本，降低鉆井平臺(tái)油耗18%。節(jié)約成本的同時(shí)可以有效減少排放，氮氧化合物可減少約39%，硫排放物減少約20%，二氧化碳排放減少約22%。 配備了西門子DP3閉環(huán)動(dòng)力解決方案的A5000型“海洋石油982”深水半潛式鉆井平臺(tái)近日順利完成海上DP3閉環(huán)動(dòng)力控制試驗(yàn)，實(shí)現(xiàn)了半潛式平臺(tái)DP3閉環(huán)短路試驗(yàn)的一次成功。該鉆井平臺(tái)由大連船舶重工集團(tuán)海洋工程有限公司（大船海工）承建，船東為中海油田服務(wù)股份有限公司。 配備了西門子DP3閉環(huán)動(dòng)力解決方案的A5000型“海洋石油982”深水半潛式鉆井平臺(tái)近日順利完成海上DP3閉環(huán)動(dòng)力控制試驗(yàn)，實(shí)現(xiàn)了半潛式平臺(tái)DP3閉環(huán)短路試驗(yàn)的一次成功。該鉆井平臺(tái)由大連船舶重工集團(tuán)海洋工程有限公司（大船海工）承建，船東為中海油田服務(wù)股份有限公司。
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