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)
北京8月13日電(趙方園)「我們正在匯集全國胸部疾病診療為主的醫療機構的病例影像數據,用十萬例大數據訓練人工智慧(AI),兩年之內讓AI對結節良惡性作出更加精準的判別。」在第二屆胸科創新大會上,首都醫科大學醫學影像學院副院長、北京胸科醫院醫學影像科主任侯代倫接受中新健康採訪時透露,北京市首批肺小結節人工智慧輔助診斷系統已推廣至全國100餘家醫療機構,並同步啟動十萬例級全國多中心影像資料庫建設。 在侯代倫看來,AI在肺小結節診療中的價值不僅是「篩得快、測得準」,更在於「判預後、定方案」。它可以用大數據把肺部血管、氣管等進行三維重建,精確顯示結節與關鍵結構的空間關係,直接鎖定楔形、肺段或肺葉切除方案,同時利用大數據模型預測術後復發風險,為是否追加輔助治療提供量化依據。 藉助AI輔助,臨床路徑亦隨之清晰——首次發現肺小結節,建議先觀察3-6個月或抗炎後短期複查,避免盲目手術;確認需要幹預時,首選手術切除,不能耐受手術者改用CT引導下消融治療,實現「篩查-診斷-評估-手術-術後AI隨訪」的完整閉環。 目前,作為北京市肺癌專病醫聯體牽頭單位,北京胸科醫院已聯合全國100餘家醫療機構推廣人工智慧輔助診斷系統,包括二、三級醫院和社區衛生服務中心,並培訓300餘名基層醫師統一診斷標準。 侯代倫強調:「無論AI多聰明,最終仍需醫生把關,我們把這套系統稱為『人工智慧MDT』。」 北京胸科醫院黨委書記潘軍華表示,當下醫療創新正經歷從「單點突破」向「系統重構」的轉變,AI技術成為了醫生的「數字分身」,大數據則化身數字「聽診器」。 第二屆胸科創新大會由首都醫科大學附屬北京胸科醫院聯合北京結核病診療技術創新聯盟等業內權威機構主辦,以「融合創新,智領未來」為主題,緊扣胸部疾病診療前沿,聚焦人工智慧、數位化醫療等尖端技術與臨床實踐的融合。(完)
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