【摘 要】
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我国石油消费对外依赖情况一直居高不下,到2021年我国对外石油依赖程度已经连续三年超过70%,且随着我国经济进一步高质量发展、城市化进一步加快以及工业能力进一步提高,此现象可能会更加严重。由于我国石油进口绝大数通过海上运输,一旦海运通道因天气等原因受阻,可能会影响我国石油终端消费用户,甚至会影响到经济、就业等。实时跟踪石油海上运输并对可能发生的影响进行定量化计算,可有效把握预期影响效果,并采取应对
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我国石油消费对外依赖情况一直居高不下,到2021年我国对外石油依赖程度已经连续三年超过70%,且随着我国经济进一步高质量发展、城市化进一步加快以及工业能力进一步提高,此现象可能会更加严重。由于我国石油进口绝大数通过海上运输,一旦海运通道因天气等原因受阻,可能会影响我国石油终端消费用户,甚至会影响到经济、就业等。实时跟踪石油海上运输并对可能发生的影响进行定量化计算,可有效把握预期影响效果,并采取应对方法。虽然很多战略性科学家开展了大量的资源安全形势的统计分析,但多以传统“表格式”目视分析为主,存在数据更新不及时、处理复杂数据困难、效率较低等不足。当下中美经济博弈形势日益严峻,适应大数据时代快速分析势在必行,对国家安全具有重大战略意义。本文基于大数据、地理信息系统和人工智能等理论和技术,对我国石油消费及海外供应、安全影响等问题进行研究,解决了一系列关键技术问题并取得如下成果与进展:（1）提出了事件驱动的石油安全智能分析模式:当突发战争、公共卫生、天气、海盗、灾害等突发重大事件时,可对石油全产业链中一个或多个环节进行多角度的智能分析与挖掘,实现一种面向石油安全的新型“事件-计算-响应-应对措施”工作模式。（2）提出新型全产业链的石油安全推演模式:在中国石油海上进口面临安全事件的场景时,从石油输出国家、输出港口等石油输出到我国石油输入港口、炼油厂、加油站的终端的流程化体系化的推演模式。设计了涵盖生产、运输、加工、消费等多个大类影响因素,为石油安全的多层次分析与挖掘提供蓝图。（3）构建石油安全智能分析平台:基于大数据、地理信息系统、人工智能、云计算、物联网等技术手段,构建时空大数据驱动自动计算的石油安全体系框架,体现从多源时空大数据的采集、管理、分析、共享、分析挖掘与应用全过程。（4）设计了石油安全的时空大数据融合模型:综合分析石油安全推演需求,采用大数据技术与方法,设计了涉及油轮、产油国、出口港、进口港、进口国等具有时空特点数据融合模型,为石油供应智能推演提供数据支撑。（5）研制了企业级的石油安全智能推演系统:采用MVVM、ArcGIS Runtime等前沿软件技术,基于面向对象分析与设计,通过面向对象程序设计语言C#编程实现了石油安全软件系统,在整个基于事件激发的流程中,采用自动化运行、图-表-文-视频、地图等多种信息可视化方法,形象地展示全过程动态推演环节。本系统已部署运行在中国地质科学院全球战略研究中心,并得到用户及专家认可。
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