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)研究意义 微量有机污染物的来源复杂,有些污染物是通过排污道由污染源定量、定 点直接排放的,这些污染物可以通过人为控制排放而加以处理解决。而有些污 染物是溶解的或固体污染物从非特定的地点(非点源, nonpoint source),通过 大气颗粒物沉降、降水和径流冲刷作用进入受纳水体、土壤和沉积物中,引起 的水体、土壤或沉积物的污染。还有些则是在环境中相互反应形成的。从成因 上看,环境中的有机污染物的来源主要包括天然有机物的生物化学分解、农业 生产(包括农用化学品的施用、污水灌溉)直接分散进入、化石燃料的开发利 用、化学工业过程中产生的污染物通过大气降尘、地表径流作用进入水体、沉 积物和土壤中等。这些污染物污染源类型复杂、分布广、地理位置分散,没有 确定的污染源点,在时空上无法定点监测,治理和控制十分困难,非点源污染 物污染源解释已就成为了污染源研究的主要对象

通过从海洋工程项目的环境问题诊断、海洋环境影响评价关键内容海洋生态修复技术方法及效果等方面系统分析了近年来国内外海洋环评和生态修复研究进展,并对近年来我国海洋环评和修复工程实践中存在的问题和未来发展需求进行了分析,提出未来海洋环评和修复研究应重点注重和聚焦以下方面:1)海洋环境影响评价中的环境基线、监测技术、全球性影响及生态服务等方面的问题;2)海洋环境保护与生态修复思路的转变,包括修复目标、修复模式评估指标、监管技术及资金来源等方面的转变

本文重点介绍了当前我国农业面源污染的状况、农业面源污染的成因及特征,并从农村生活污水的治理技术、农村生活垃圾的处理处置技术、农田径流生态拦截技术以及包括化肥减量化技术和农药减量化与残留控制技术为主的农业化学品减量使用技术等方面介绍了我国农业面源污染治理研究的发展现状,提出未来我国农业面源污染治理的系统控制思想和相关技术研究的趋势,包括系统控制与区域治理结合、技术研发与工程示范结合、面源污染控制与管理结合及建立健全国家级农业面源污染监测评价与预警体系等