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油气资源大数据智能平台的总体框架应以数据资源为基础、大数据平台算力为支撑、人工智能算法为核心，面向油气行业生产需求，构建集勘探、开发、生产数据于一体的油气数据资源池，通过数据清洗与融合提升数据质量，整合物理模拟与数据挖掘等手段，实现服务功能模块化，并在PC端、管控大屏、手机移动APP等多维平台实现智能监测、预警与展示。通过对深度学习等人工智能方法在油气工业领域的应用案例分析，表明其具有较好的应用前景。未来石油公司应与科研院所通力合作，挖掘石油工业数据的巨大潜能，实现降本增效，建设全新的智能油气工业生态圈，完成产业升级

一、学科平台课程 《生物化学 A1》 《生物化学 A2》 《生物化学实验 A1》 《微生物学》 《微生物学实验》 二、专业课程 《医药学基础》 《医药学基础实验》 《药物化学与合成》 《化工原理》 《化工原理实验》 《药剂学》 《药物分析》 《药物分析实验》 《制药工艺学》 《制药工程工艺设计》 《制药工程原理与设备》 《药品生产质量管理工程》 《制药过程安全与环保》 《工业药剂学》 《工业药剂实验》 《制药工程综合实验》 三、个性化发展课程 《天然药物化学》 《天然药物化学实验》 《天然药物提取分离工艺学》 《天然药物的生物合成与转化》 《海洋天然产物》 《制药分离工程》 《生物技术制药》 《发酵工程 C》 《有机化合物波谱解析》 《医药专利与知识产权保护》 《管理学 C》 《市场营销学》 《药物统计学》 《科技论文写作与文献检索》 《制药工程仿真综合训练》 《移动 APP 开发技术》 《药物分子设计》 《新型给药系统》 《合成生物学与制药》 《药物研究新技术与新药研发》 《药品市场调研》 四、专业实践环节 《认识实习》 《制药工程课程设计》 《生产实习》 《毕业设计（论文）》

我国铂族金属（Platinum group metals, PGMs）储量少，消费量大，对外依存度高，PGMs二次资源的回收利用是缓解我国PGMs短缺最重要的途径。废催化剂是PGMs最主要的来源，其回收成为研究的热点。本文详细介绍了PGMs消费结构与回收现状，全球PGMs回收量约占原矿产量的20%～30%，且将保持持续增长的趋势。样品的精准分析对PGMs回收有至关重要的作用，同时还原、焙烧、机械球磨等预处理能提高PGMs回收率。相对于传统氰化法和王水溶解，近年来开发出氯化浸出法、超临界萃取法、载体溶解法等较环保的浸出工艺。尽管部分湿法浸出工艺已经产业化应用，但存在废水量大、产生有毒气体及回收率低（特别是Rh）的问题。火法富集是以铅、铜、铁、镍锍为捕集剂，与PGMs形成合金富集，载体熔化造渣。本文对上述富集方法进行了综述并总结了优缺点，基于现有技术存在的污染严重、PGMs回收率不高等问题，展望了PGMs绿色高效回收技术，如活化预处理、协同提取有价金属和载体利用、贱金属协同冶炼和铁捕集–电解等，为从事该领域的科研工作者提供了良好的参考