颱風「楊柳」將於明日登陸 交通運輸部啟動三級防禦響應
2026-01-20 14:36 6,314次浏览大慶8月11日電 (王立峰)8月11日，記者從大慶油田了解到，年初以來大慶油田杏南油田以機採井管理指標「一提、兩降」為目標，精細生產管理、優化工藝設計、強化現場監督。截至目前，杏南油田採油五廠的油井生產時率達到94.84%，機採井檢泵率、檢泵周期對比去年同期分別降低1.5%和22天，實現了機採井管理水平的有效提升。 大慶油田採油五廠的技術人員在進行日常巡檢 王立峰 攝 大慶油田杏南油田已開發建設50多年，採開發規模大、斜井比例大、水聚驅開發並存、採出液成分較為複雜，這些不利因素給機採指標管理帶來了很大難度。 今年，技術人員對每口油井的生產工藝參數進行優化，對異常井及時分析原因，優化參數893口井，對324口異常井及時分析原因，制定長效高效措施398項。實行油井地面、井筒、地下的一體化管理，對每口井管柱匹配及生產參數方案進行優化，對液量、液性、載荷發生變化的油井，及時做好分析，利用智能診斷平臺實施參數調整142井次，這些舉措，確保了油井正常生產。 同時，充分發揮數位化生產管控平臺優勢，對機採油井的生產數據進行監控、採集、處理，優化處置流程和閥值設置，使生產組織更高效、資料錄取更準確、異常處理更快捷、安全監督更到位、偷盜打擊更有力。年初以來，處理報警信息32079條，提高時率多產油1400多噸，夜間停機井數下降了60%。(完)
資料圖：高校圖書館內，學生正在看書複習。 記者 瞿宏倫 攝 北京8月14日電(記者 闞楓)14日在北京發布的一項針對在校大學生人工智慧(AI)使用情況的調查報告顯示，超六成受訪大學生直接或間接面臨AI學術爭議風險，如抄襲判定、作業扣分等情況。 這份主題為「2025年高校師生AI應用及素養研究」的報告由第三方機構麥可思發布，調查涉及2971名在校大學生(含本科生2177名，研究生794名)及1073名高校教師。 報告顯示，生成式AI已對在校大學生的學習產生了深刻且多元化的影響，其中，積極影響是主流，主要體現在深化知識理解、拓寬學習視野、增強學習主動性和提升學習效率等方面。然而，潛在的負面影響也同時存在，尤其是技術依賴導致自主學習能力下降和學習質量下降的問題。 這種影響直接關聯到學術誠信風險。報告顯示，針對生成式AI使用不當可能引發的學術不端問題，如內容抄襲、數據造假等，85.5%的受訪在校大學生表示存在擔憂，僅14.6%的學生擔憂程度較低。 值得一提的是，AI爭議風險已轉化為現實困境，約2/3的受訪在校大學生(65.9%)直接或間接面臨AI學術爭議風險，其中，42.0%的受訪大學生親身經歷過因AI生成內容引發的學術糾紛，如抄襲判定、作業扣分等。 面對生成式AI引發的學術風險，超六成受訪的高校師生表示其所在學校有使用生成式AI的明文規定。此外，為防範學術不端，不少高校啟用AI檢測工具，報告顯示，43.4%的受訪教師認可該做法，但強調需平衡檢測準確性與師生權益；25.4%的受訪教師明確支持，認為其能有效維護學術誠信；24.3%的受訪教師表示擔憂，主要顧慮是可能導致誤判或侵犯隱私；6.1%的受訪教師不支持，主張應通過教育引導解決問題。(完)
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