心灵禅语范文

导语：如何才能写好一篇心灵禅语，这就需要搜集整理更多的资料和文献，欢迎阅读由公文云整理的十篇范文，供你借鉴。

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2、才德全尽谓之圣人，才德兼亡谓之愚人，德胜才谓之君子，才胜德谓之小人。

3、了结，是一场放过。不管是从眉头还是从心头，放过了别人，不是对他人的恩惠，是对自己的善待。面对远去的，念念不忘，心中不舍，不过是一种自我的折磨。学会了放手，才是对自己的真正解脱。你终会发现，原来人生最美的是释然。

4、可叹我去不得人间我知红尘百色样样鲜妍不似我这黄泉若你能常来给我讲讲这人间的风貌故事那便好了你若多来一时我便多欢喜一时。

5、人生最宝贵的，就是有一颗平常心，远离混浊，平静如水，不为世间五色所惑，不被人生百味所迷。

6、快乐，就是在平淡中窥见了神奇；幸福，就是于平淡中尝出了真味。快乐不是生活的赐予，而是心的领悟。幸福，不是别人的馈赠，而是心地淡然。只有甘于平淡，不争，不执着，不计较，才能感受到更多幸福。

7、生命中的许多东西是可遇不可求，刻意强求的得不到，而不曾被期待的往往会不期而至。因此，要拥有一颗安闲自在的心，一切随缘，顺其自然，不怨怒，不躁进，不过度，不强求，不悲观，不刻板，不慌乱，不忘形，不以物喜，不以己悲。

篇2

关键词：交流过零；桥式整流；光耦；三极管

中图分类号：TP311 文献标识码：A文章编号：1009-3044（2016）11-0214-02

交流电源在我们日常生活和工业生产的各行各业中是最常用的一种能源，因此，我们需要在不同的使用场合对它有不同的有效控制手段，才能正确、高效地使用它。目前，各种对交流电的有效控制手段层出不穷，控制电路也是各种各样，如各种各样的交流调压电路就是交流电的有效控制电路之一。在交流电的控制电路中经常需判断交流电的过零时刻，下面介绍一种经过调试后，证明能有效地在交流信号过零时产生一个脉冲信号的交流过零信号产生电路，供大家参考使用。

1电路组成

交流过零信号产生电路电路原理图如图1所示：

电路由以下几部分电路组成：

1）降压电路

降压电路由降压变压器T承担，它把220V交流电压变换为各种场合所需的低压交流电，供其他低压交流电路使用。这里转换为9V，供后面的全波桥式整流电路使用。

2）全波桥式整流电路

全波桥式整流电路由四个IN4001整流二极管组成，其作用是把交流电的负半周也转换为正半周，使交流信号的一个周期中，有两个正半周期信号，即把正弦交流信号波形转换为均为正向的脉动直流电波形。

3）光耦隔离电路

光耦隔离电路由光耦EL817、输入限流电阻R1、输出集电极偏置电阻R2和+5V直流偏置电源组成。

EL817是台湾亿光公司生产的一体化光电耦合器，其作用是使输入端与输出端的信号完全隔离，避免输入信号与输出信号之间的互相干扰，，增加电路安全性，简化电路设计。

限流电阻R1的作用是使EL817输入端工作电流小于60mA，保证光耦输入端的正常工作，使电光转换正常，从而实现输入输出的光隔离作用。

偏置电阻R2和+5V直流偏置电源是光耦输出电路光敏三极管的偏置电路，使光耦正常

进行光电转换，从而输出与输入信号成正比的集电极信号。

4）三极管开关电路

三极管开关电路由电阻R2、R3、三极管9013和+5V直流偏置电源组成，其作用是在交流信号过零时刻产生一脉冲信号，以供后续电路判断交流信号的过零时刻。

2电路工作原理

当220V交流电和+5V直流电接通后，220V交流电经变压器T后转换为9V的交流电，经全波桥式整流后波形转换为脉动直流电（波形由图2所示），然后经限流电阻R1限流后送到光耦EL817输入端的内部发光器件LED上，使其发光，把脉动直流电转换为强弱变化的光信号，经光耦EL817内部的光敏接收三极管将光信号转换成电信号，然后将电信号经光敏三极管的集电极输出，送到三极管9013组成的开关电路的输入端，使开关电路在交流信号过零时刻产生一个负脉冲信号从开关电路的输出端（三极管的集电极）输出（波形由图3所示），供需判断交流过零时刻的电路使用。

光耦EL817实现了“电-光-电”的转换及传输，光是传输的媒介，因而输入端与输出端在电气上是绝缘的，也称为电隔离，从而使输入端与输出端信号相互隔离，避免互相干扰。

当正弦交流信号电压接近零时，信号电压较小，光耦EL817内部的发光二极管截止，光耦内部光敏三极管也截止，其集电极输出端输出的集电极电流为0，使三极管9013组成的开关电路的输入端被反向分流最小，三极管9013处于饱和工作状态，使开关电路的输出端输出低电平（+0.3V）。

当正弦交流信号电压增大到使较大值时，信号电压较大，光耦EL817内部的发光二极管开始发光，光耦内部光敏三极管因接收到较强光线而开始工作，其集电极输出端输出的集电极电流较大，使三极管9013组成的开关电路的输入端被反向分流增大，迫使三极管9013退出饱和工作状态而开始进入截止工作状态，使开关电路的输出端输出高电平（+5V）。

从以上分析可知，在正弦交流电过零时，电路就会产生一个较窄的负脉冲，供需判断交流过零时刻的电路使用。

3元器件参数选择和电路调试

要使电路正常产生一过零脉冲，则元器件的参数选择及电路的调试极其重要，具体选择和调试过程介绍如下：

因为我们选的降压变压器次级输出电压有效值为9V，相对较低，所以，整流二极管选择IN4001就可以了。从百库文库和百库百科中查到EL817光耦的输入LED发光二极管的最大正向电压为1.4 V，最大输入电流为60mA，输出接收光敏三极管最大集电极、发射极耐压为35 V，最大集电极电流为50mA。所以，光耦输入端的限流电阻R1的阻值选择220Ω，输出端的直流偏置电压选择5V，集电极偏置电阻R2（同时也作为开关电路三极管的基极偏置电阻）的阻值选择1kΩ，开关电路的三极管选择9013，其集电极偏置电阻R3阻值也选择1kΩ。

元器件参数选择后，按照图1正确连接好电路，接通交流220V和+5V直流电源，然后，用双踪示波器测得全波整流电路u1和u2的波形如图2所示，u2经光耦和开关电路后，u2和开关电路的输出uo的波形如图3所示。

4结束语

文章介绍的交流过零信号产生电路是一个经过验证的、实用的电路，该电路设计简单明了、制作方便，工作可靠性高，使用的元器件取材容易，性价比均较高，可应用于各种需判断正弦交流过零的场合，特别是晶闸管交流调压的场合。

参考文献：

[1] 郑晓峰. 模拟电子技术基础[M].北京： 中国电力出版社， 2008.

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财政部等五部委联合的于2009年7月1日实施的《企业内部控制基本规范》（以下称《规范》），将内部控制目标界定为“合理保证企业经营管理合法合规、资产安全、财务报告及相关信息真实完整，提高经营效率和效果，促进企业实现发展战略。”显然这是对持续经营企业内部控制的规范，而企业破产清算的内部控制制度建设是值得我们深入研究的一个新领域。

破产清算内部控制制度，首先要解决的是其内控制度的制定主体、实施主体和监督主体。

《规范》规定，“企业应当根据有关法律法规、本规范及其配套办法，制定本企业的内部控制制度并组织实施。”“董事会、监事会、经理层和全体员工是内部控制制度的实施主体”“国务院有关部门可以根据法律法规、本规范及其配套办法，明确贯彻实施本规范的具体要求，对企业建立与实施内部控制的情况进行监督检查。”而破产清算中，破产企业已经移交给组织破产清算工作的管理人，破产企业原有的相关机构已经失去功能，有关破产清算内部控制的相关主体问题需要我们重新思考和设计。

破产法规定，人民法院受理破产清算申请的同时应指定管理人，人民法院应当自破产清算裁定作做出之日起五日内将该裁定送达债务人（此时称为破产人）和管理人，十日内通知已知债权人并予以公告，自债权申报期限届满之日起十五日内人民法院集第一次债权人会议，债权人会议可以决定设立9人以下的债权人委员会。可见，破产清算的直接关系人主要包括人民法院、管理人、破产人、债权人（债权人会议及债权人委员会）等四个方面。此外还涉及到破产企业的出资人、企业的职工、国家税收等政府部门。其中，管理人在人民法院主导下负责具体清算事务，向人民法院报告工作；破产人的法定代表人、企业财务管理人员和其他经营管理人员，应配合管理人的工作，妥善保管其占有和管理的财产、印章和账簿、文书等资料，根据人民法院、管理人的要求进行工作，并如实回答询问，列席债权人会议并如实回答债权人的询问，未经人民法院许可不得离开住所地；债权人要在规定期限内向管理人申报债权，债权人团体（债权人会议和债权人委员会）讨论表决管理人提出的破产财产变价方案和分配方案，监督管理人的清算工作；人民法院负责裁决有争议的债权申报、监督破产人的破产清算配合情况等。此时，破产人失去对企业的控制权，作为正常企业外部人的债权人已经变为破产清算期间的内部人，成为破产清算治理结构的重要组成部分。

关于破产清算内部控制制度的制定主体。人民法院只是履行法律程序的审判机关，不具有商业判断的功能；破产人失去企业的控制权，无权成为其制定主体；债权人作为破产财产分配的受益人，也不适于充当该主体；破产企业的出资人此时也只能是处于“观战”状态，无权具体插手破产清算事宜。因此，由管理人作为破产清算内部控制制度的制定主体较为合理。

关于破产清算内部控制制度的实施主体。在破产清算中，除了管理人以外，还涉及到破产人、债权人，管理人内部还涉及到财产管理组、劳动人事组、主张权利组、财务管理组、债权审查组、破产程序组、综合协调组等机构和人员设置。因此，破产清算内部控制制度的实施主体应该是管理人、破产人、债权人等多重关系人。

关于破产清算内部控制制度的监督主体。债权人是破产清算工作中重要的监督主体，管理人应该向人民法院报告清算工作，职工、政府相关部门在清算工作中也存在重要的经济利益。因此这里既包括由债权人、职工为主的内部监督和人民法院、政府部门为主的外部监督，也包括对破产清算内部控制制度实施情况的日常监督、专项监督。

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与此同时，各大行业的业绩表现也出现了比较大的分化。根据wind资讯提供的资料，在27个行业中（根据申万一级行业分类，剔除综合类），有19个行业的同比增幅超过平均水平。与此同时，包括钢铁、房地产等在内的七大行业出现了不同程度的同比利润下滑。

从行业性质来看，新兴产业的成长迅猛，而在转型压力下的传统行业则表现不佳，但与中报业绩相比已有所好转。

九大行业同比增长超两成

根据wind资讯提供的数据，有九大行业的净利润同比增长率超过了20%，除了通信业以84.02%的涨幅一马当先之外，非银金融、传媒、计算机、电子等新兴产业也囊括其中。

随着国家提出培育和发展战略性新兴产业的政策，并与“十二五”规划相衔接，在过去几年间，一系列针对新兴产业的政策相继出台。2014年前三季度的财务数据显示，新兴产业正在顺利度过“增收快、增利慢”的起步期，盈利能力整体大幅提升。

通信：通信行业2014年靓丽表现的关键驱动力一方面受益于4G大幅投资、行业信息化发展推动，使得通信业整体业绩2014年触底回升趋势明朗；另一方面，结合TMT领域的并购转型交易项目迅速增加，从而估值大幅提升。

金融IC方面，截至2014年第三季度末，我国金融IC卡累计发卡量已突破10亿张，今年前三季度新增金融IC卡发卡量4.5亿张，预计2015年可以新增7.5亿张。在国产替代的大趋势不断加速的情况下，芯片层面包括同方国芯（002049）、大唐电信（600198）等公司将有业绩表现的大机会。

另外，在北斗板块，可以看到众多公司的收入进入翻番的时期，同时在行业应用、智慧城市、智能交通等方面基于北斗运营的趋势变得更加明显，未来的平台型、服务型的公司应该得到更大的关注，如海格通信（002465）。

传媒：数据显示，2014年前三季度传媒类上市公司整体业绩表现靓丽，并没有受到经济增速下滑的太大影响。

2013年，传媒板块出现了一轮并购热潮，大多直接增厚上市公司业绩。一方面，新媒体子板块中营销龙头公司依然保持强劲的增长势头，互联网公司表现较好。另一方面，面对行业的趋势性下滑，传统媒体类上市公司积极转型，通过并购重组等手段迅速介入新媒体领域。从今年前三季度来看，并购转型战略已初现成效，转型动作迅速的公司业绩大幅改善，对冲了传统主业下滑的风险。

广证恒生相关研究员指出，未来行业业绩依然将保持稳定快速的增长，将体现良好的成长性。传统媒体将加速进军新媒体领域，再次掀起并购重组的浪潮，而手握巨额资金的中南传媒（000785）和积极打造内容特色、创新转型方式的新华传媒（600825）将体现出巨大的优势。同时，体育等新的投资热点正在形成。稀缺的足球传媒标的雷曼光电（300162）有望受益。而粤传媒（002181）先天具备体育传媒转型的禀赋，互联网足彩运营平台已初具雏形，可以关注。

非银金融：以券商为例，三季报数据显示，19家上市券商共实现营业收入830亿元，同比增长43.19%；实现净利润317亿元，同比增长57.17%。

华融证券研究员指出，从支持资本市场改革和国家产业转型的角度看，3-5年内将是证券行业跨越式发展的转型期，金融改革将为券商提供一个优秀的发展平台，新三板、场外市场、创新式衍生品、结构化产品等等，都将为券商创造发展机遇。

传统领域转型期依然有看点

业绩下跌的七大行业中包括钢铁、军工、机械设备、房地产等。在目前的“新常态”经济下，由于宏观经济增速放缓，周期性行业受到冲击，成为业绩下滑“重灾区”。

对于一直保持高增长的房地产行业而言，今年的业绩增速就出现明显下滑，前三季度上市房企净利润同比降幅达到8.15%，较中报扩大了约3个百分点。在经过前几年快速扩张后，我国不少城市的楼市库存量高企，房地产公司去库存压力倍增。

相关业内人士指出，传统领域现在正处于艰难的转型期，业绩增速暂时的下滑在所难免。然而，在经济转型的过程中，传统产业并不会因经济转型而被终结，相反传统产业在通过经济转型将会得到更大程度的改造和提升。因此，传统领域的前景依然看点众多。

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关键词：数据挖掘；高校资产；资产管理；决策支持

中图分类号：G647 文献标志码：A 文章编号：1673-8454（2016）09-0041-06

当前，我们正处在一个网络化、信息化高速发展的时代，数据挖掘技术正在迅速地改变着整个社会的发展进程。计算机技术与Internet技术的迅猛发展，大大提高了数据挖掘（Data Mining）、收集与整理加工的能力，当今社会数据资源变得日益丰富，各行各业充斥着大量的数据源。正当此时新的问题应运而生，如何挖掘出数据源中蕴含的知识与信息并加以利用，怎样处理不断涌现出的信息源噪声问题，已迫在眉睫。

新兴技术即数据挖掘技术与知识发现（Data Mining and Knowledge Discovery in Databases）顺势而生，并展现出旺盛的生命力，学者们汇聚了数据库技术、数据统计学、人工智能以及管理信息系统等学科，致力于这一边缘科学的蓬勃发展，解决当前数据源噪声问题。自此，数据挖掘技术在各行各业得到了极大应用，为资产管理、生产运营以及信息处理提供了新的理论指导。

于此同时，高校是特殊的事业单位群体，其资产管理效率直接关乎于高校的整体运行。当今，高校的资产管理已经普遍实现了信息化管理，并针对其数据的存取与检索配备了相应的设备。但当前高校资产信息化管理的过程中存在一个致命性问题，即数据源未得到充分应用，蕴藏在其中的信息未得到有效挖掘与开发。高校资产信息化处理系统在运行过程中会收集大量数据信息，而在实际操作中系统管理员仅具有简单的统计评估与分析功能，而隐藏在数据背后的价值却不能进行深度挖掘与应用。资产管理者需要采用一种有效的方法自动的发现与分析隐藏在各数据之间的关联性与动态的发展趋势，从而为管理者的决策提供有效的数据支撑，以此来发挥信息系统收集的当前与历史数据的价值。依前文所述，数据挖掘技术与知识发现能够有效地将信息系统收集的大量数据源进行整合，提高高校资产管理效率。为此，本文会引入数据挖掘技术与知识发现对高校资产的需求与使用情况，以及资产的损耗情况进行深层的剖析，以为决策者的资产管理提供有力的支撑，从而合理有效地利用高校有限的资源创造出更优越的教学育人环境，进而提高其整体的教学质量。

一、数据挖掘技术的国内外研究现状

上世纪八十年代末，国际上召开了第11届国际联合人工智能的学术性会议，首次提出了数据挖掘。此后，上世纪九十年代中期，美国的计算机年会（ACM）召开之际，首次确定了数据挖掘技术的概念，指出集来的大量且不完全的有噪声的随机数据中，提取出蕴藏在其中的有价值的信息与知识即为数据挖掘，通过这种数据挖掘技术能够有利于数据分析与决策支持。自此，学者们汇聚了数据库技术、数据统计学、人工智能以及管理信息系统等学科，致力于这一边缘科学的蓬勃发展。到了二十一世纪初，数据挖掘技术已经渗入到了各个学科领域，并在企事业单位的生产经营过程中发挥了巨大作用。于2002年中，在加拿大举行了第八届关于数据挖掘与知识发现（KDD）的ACM. SIGKDD国际性大会，将数据挖掘与知识发现技术这一边缘学科推向了新的研究进程。

美国电气与电子工程师协会（IEEE）出版的会刊中从上世纪90年代开始多次出版关于KDD技术的专刊，专门对数据挖掘与知识发现技术进行专项研究。除此之外，其他领域的专业技术学会也出版了专刊，计算机网络与信息工程技术方面纷纷展开了对数据挖掘技术的探讨，KDD技术的发展受到了越来越多领域学者的重视，如在《半月刊》中发表了关于KDD的诸多研究成果。时至今日，美国人工智能协会关于数据挖掘与知识发现技术方面的国际性研讨会已经举办了数十次，涉及范围越来越广。有关KDD技术的学术成果越来越多，研究领域也逐渐扩大，逐渐由原来的方法发现扩大到了系统应用，从而扩大到了大规模的综合系统的应用与开发。于此同时，学术界还注重了对多种技术的集成，以及交叉学科之间的相互渗透。在实践方面，诸多数据挖掘软件在国际范围内得到了广泛的应用，早在二十一世纪初期，美国IBM公司就研发了智能开矿工（Intelligent Miner）软件，而美国硅图公司则开发了SPSS软件（统计产品与服务解决方案）。当前，KDD技术已经成为了数据库与信息应用方面最前沿的研究领域，KDD技术已然成为世界计算机领域最大的研究热点。

相对来说，国内关于数据挖掘技术的研究起步较晚，且研究的进程相对缓慢。直到上世纪就是九十年代中期，才逐渐引入数据挖掘技术。在研究的进程中，《计算机学报》与《软件学报》纷纷刊载了一些该领域的研究成果，这些研究成果多借鉴于国外先进的学术成果，其重点也是从发现方法到系统的应用问题，但在实践方面的研究十分匮乏。国家自然科学基金首次出资支持KDD研究项目是在1993年，经过几年到二十一世纪初才形成KDD研究的基本框架，自此以后研究的重点逐渐侧重于如何将知识发现与数据挖掘技术应用到企事业单位生产经营当中。当今，清华大学、华中科技大学以及华中理工大学等高等院校及科研单位正致力于数据挖掘技术理论及其应用的研究。而复旦大学与吉林大学则对关联规则挖掘算法的优化进行了大量的研究；而北京大学对数据立方体代数领域的探索成为推动数据挖掘技术发展的重要推动力。

于此同时，随着数据挖掘技术理论研究的发展，国内学者开始了对数据挖掘技术应用方面的探讨，尤其是金融与商品营销领域。随着数据挖掘技术的发展，其应用范围越来越广泛，既包括了证券银行等金融行业，又包括了制造业和批发零售业，KDD技术的应用已经渗透到人们生活中的方方面面，成为了基金与企业投资的热点。学者们普遍认为数据挖掘技术拥有者广阔的应用空间和无限的发展潜力。但纵观已有的研究成果来看，众多学者的研究重点仍是理论方面，在实践方面的研究成果匮乏。与此同时，已有的数据挖掘方面应用的研究多是金融行业或生产零售业等商业领域，鲜有对高校等事业单位方面应用的研究。当前对数据挖掘领域的研究涉及到高校资产的研究更是凤毛麟角。有关于高校资产管理的研究多侧重于资产采购环节，而利用数据挖掘技术设计高校资产管理系统方面的研究才刚刚起步，其研究的深度与广度十分有限。如何提高日趋庞杂的高校资产管理的效率，是数据挖掘技术应用方面的一个新的课题。本文旨在引入数据挖掘技术与知识发现对高校资产的需求与使用情况，以及资产的损耗情况进行深层的剖析，以提高高校资产管理的效率。

二、高校资产管理的现状和问题分析

随着高校扩招扩建，其办学规模得到了跨越式的扩大，其国有资产得到了突飞猛进增长，但随之而来的是高校资产管理问题的凸显：高校不同部门间资产雷同，且长期搁置，资产利用率低下；资产购置价格过高，使用期限短，性价比低下；资产浪费严重。高校长期的教学管理过程中，积累了大量的设备、仪器以及耗材等账目问题，形成了庞杂的历史数据记录。高校资产管理人员无法理清各种资产账目，资产购置、报废、外借等无法得到有效及时的动态化管理，数据源混乱。具体来说高校资产管理的问题体现在以下四个方面：

（1）现有的资产管理系统相对落后，无法满足日益庞杂的资产账目问题。

当前，高校扩招扩建严重，国有资产规模日益扩张，形成了庞杂的历史数据记录，而高校采用的资产管理系统多为简单化办公软件，在处置资产时多采取的是简单的计算机信息录入功能，对于资产流转无法进行动态化管理。高校资产管理人员在进行资产数据处理过程中，仅以数据统计为主，缺乏自动化管理和数据分析功能，无法为决策提供有力支撑。

（2）资产管理体制不完善，缺乏合理有效的分工制度。

高校是特殊的事业单位，其经费多由国家或省级财政予以拨款，受到计划经济体制的影响，且官僚风气严重，多年来资产管理体制混乱，管理人员权责分配不对等，造成高校资产账目不清，统计数据存在偏差，资产流失严重。很多高校资产管理体制不健全，政策模糊、分工混乱，教学设备流转混乱，责任落实不到位，出现资产重复采购与提前报废等现象。分工不明，权责不清，资产责任人与使用人分离，约束不足，长此以往造成高校账目混乱、资产流失严重。

（3）资产管理缺乏规划。

在资产的流转过程中需要进行预先规划，而在高校的资产管理过程中，管理者仅凭经验进行采买与使用，缺乏理性分析和事前规划。在进行图书、仪器设备的采购前资产管理人员收集到各部门上报的数据后仅进行简单的统计就凭经验进行购买。缺乏理性的判断和合理的规划，往往造成了相同资产的重复购买和资源的浪费。而在集体采购过程中，管理者根据个人利益与经验选择供应商，事前并不对供应商提供的产品性价比进行综合性分析比较。这种采购方式形成了主观臆断的决策，随意性强，给高校资源造成极大浪费。而在购置后的使用管理过程中，缺乏合力有效的规划，资产使用与报废仅凭经验处置，缺乏长期性规划，造成高校资产大量流失。

（4）信息传递存在障碍。

信息的顺畅传递是高校资产高效率使用的保障。而就当前高校资产管理的形势来看，仅有管理部门才拥有高校资产的全部信息，而各部门之间的信息是闭塞的。每个部门仅拥有本单位资产的信息情况，而部门之间信息与资源不能共享，造成资源的重复购买与闲置。与此同时，不仅部门之间的信息传递存在障碍，管理部门与各资产使用部门之间的信息传递也存在障碍，为保障高校资产的完备性，管理者要在每年进行清查工作，但在资产盘点过程中，资产管理处仅为各使用单位提供账目清单，各单位根据清单进行实物盘点，然后管理处再根据账实情况对设备保管情况进行调整。这种资产盘点方法的信息传递效率低下，无法满足当前高校日益庞杂的资产账目管理的需要。

综上所述，高校资产存在着重复购买与资产流失的问题，亟待科学化与准确化管理。随着高校建校规模的扩大，积累了庞杂的资产，若仍像过去那样无纪律、无规划地进行管理，必然会造成高校资产管理效率的低下。而解决当前问题之关键在于充分利用购置资产过去与现在的数据，利用计算机技术与数据挖掘技术，构建高校资产管理信息化系统，运用自动化办公系统从海量数据中挖掘出各部门资产需求度与资产采购匹配度，并深度分析资产购置价格、使用期限与频率之间的动态关联关系，挖掘出蕴藏在高校资产内部的发展趋势与规律，从而提高高校资产使用率，降低资产购置经费，为高校资产管理提供决策支持。

三、利用数据挖掘技术设计高校资产管理系统

当前，数据挖掘方法主要有关联分析、聚类分析、分类以及时序模式等，综合上述方法能够合理有效地构建高校资产管理系统，能够挖掘出蕴藏在海量的数据源中有价值的信息，从而提高高校资产管理效率。

1.以资产为中心的设计主题

在设计高校资产管理系统的过程中，首先要确定系统中最有价值的决策主题域以及各个主题域的维度。根据对高校资产管理系统的需求分析，明确了数据库系统的主题域包含资产、部门（即系统用户）以及资金这三个主题域。而这三个主题域之间关系是，资产是管理系统主体设计之核心，通过对这一主题域数据分析，能够获得相应的主题域分析结果，从而为决策支持提供信息库。而部门与资金这两个主题域在系统管理过程中起辅助作用，反映一些需要关注的备用信息。具体来说利用数据挖掘技术设计的资产管理系统拥有以下三个主题域：

（1）资产主题，即用来分析各单位的资产运行情况。

各部门的资产数据信息均会录入到资产管理系统中，资产主体会通过对各单位过去与当前的资产运行情况数据进行分析，获取资产更新或升级数据，从而对资产进行全面管理与调配。该数据域不仅录入过去与当前资产信息，还需囊括各部门下一年度的资产购置与更新的财务预算，以为决策者提供完备的信息库。

（2）部门主题，即对高校各部门（系统用户）状况的分析。

不同部门之间的职能不同，使得其购置的资产性质存在一定的差异性。而不同部门之间的工作内容又存在一定的关联性，为避免资产的重复购置有必要了解不同部门之间的关联关系，从而促进部门间资源共享。而部门主题域的设计用途是容纳各部门性质与工作职能等数据信息，从而根据不同部门的特点制定资产管理与购置计划，以在制定下一年度的财务预算时有所侧重。与此同时，还可利用关联规则挖掘各部门之间的内在联系，从而避免资产的重复购置。

（3）资金主题，即是对各部门与各资产的资金运作状况的分析，包括整体资金情况以及各部门资产管理资金配置情况。

资金域中录入的是已购置资产资金花销及来源，资产管理过程中的折旧、升级投入经费情况。不仅如此，这一主题还要涵盖资金分配规划和预处理数据信息。

通常，高校资产管理系统中都要涵盖以上三个基本主题域。但在实践中，有时为了简单化将三个主题域进行合并，即在资产主题域内对部门与资金主题进行考虑，但在数据库设计过程中需要通过增加维度的途径来达到相同之效果。

2.以决策支持与数据挖掘为目标的二级粒度设计

高校资产管理系统设计之目标在于对资产数据的有效挖掘，并为管理者提供决策支持。高校资产管理者为对资产管理系统提出各种要求，而高校资产数据会随着高校规模的扩大而无限增加，自然分化出常调动数据与沉淀数据，在存储上有必要进行区分，即将沉淀数据存储在备用存储器中，并清楚报废多年资产的数据，这就要求粒度级别划分的精准性。经过对各大高校资产管理情况进行反复分析与合理推测，笔者认为可将高校管理系统数据库设计为二级粒度，即详细数据与综合数据。前者是指每天的资产数据，后者则分为轻度综合数据（每部门数据、每月数据或每大类资产数据）与高度综合数据（每年数据或综合大类资产数据）。详细数据冗杂，不宜长期在管理系统中保存；可定期整理生成综合数据并进行转存、清理，而综合数据量较小，数据关联性强，可在数据库中长期保存，并利用其定期生产资产数据报表。

3.资产管理系统逻辑模型设计

资产管理系统逻辑模型由事实表与维度表，前者是模型的核心部分。事实表包括键与详细指标两项，在模型中通过事实表的键将维度表组织连接起来，以为系统用户提供查询功能。事实表用来对设计的主题域多个角度进行描述，而维度表从不同角度对设计的主题域数据进行描述。通过对高校资产管理情况的深度分析，本文认为高校资产管理系统适用于雪花模型，据此设计出资产管理系统逻辑模型。其中“资产数据事实表”和后面的“部门表”、“资产编码表”、“资产分级表”以及“时间表”4个主维度表关联，而“部门表”、“资产编码表”以及“资产分级表”则分别具有“上级部门表”、“资产类别表”以及“资产指标表”3个2级的维度表。这种多层级的维度表降低了资产数据冗余度，节省了资产管理系统的储备空间，提高了系统数据挖掘粒度的灵活性。

模型设计后需要对管理系统进行数据装载（ETL），首先要对资产的源数据进行简单抽取，然后依据预先设定的逻辑模型对源数据进行转换并进行数据仓库的存储。

4.资产数据归约与取值

对数据的属性进行归约，能够使挖掘的数据规则更加简单化，本质来说大户也是对数据库施加的约束，能够缩减生成候选集的数量，从而能够快速发现数据关联规则。教育部规定，高校资产分为16个大类，既包括房屋等地产又包括了图书与器具等教学设备，对其进行管理是十分复杂的工程。为此本文在实际应用中可以确定四个管理指标，即资产购置价格（A）、资产剩余使用年限（B）、资产年使用率（C）以及资产质量评估（D）。

对上述确定的资产管理指标进行统一的分级，即1～5级，分别用1～5表示实现指标数据取值的分类转换。

（1）根据购置价格、购置时间与当前市场行情等因素对资产进行评级。

（2）根据折旧情况与使用年限进行评级，在折旧与使用年限的确定上应根据会计与税务上的规定进行计算，得出资产的剩余使用年限率，并根据资产属性与具体使用情况进行相应调整。将资产使用年限分为五个区间，并根据资产的剩余使用年限率=（税务规定资产使用年限-已使用年限）/税务规定资产使用年限公式，计算出分区化的资产剩余使用年限的区间值。通过对高校资产情况的深度分析，将其区间值定为（1，0.8]、（0.8，0.6]、（0.6，0.4]、（0.4，0.2]以及（0.2，0]，其分别对应着1～5各级别。

（3）依据资产使用率确定资产级别取值。资产使用率源数据来自于资产管理者定期的核查与记录，并据此做出评价，使用率越低则级别越接近1级，即使用期限越长，反之则越接近5级。

（4）根据资产定期的质量检查与评估。

综上，高校资产归约与取值的描述为：（资产编号，购置价格、剩余使用年限率、使用频率、质量评估值）。如编号414011的资产其购置价格是3级，剩余使用年限率是2级，使用频率是2级，而质量评估值为1级，则在数据库中为（414011，A3，B2，C2，D1）。

5.数据挖掘过程

上述通过对高校资产管理系统的设计，获得高校资产的数据库的具体构建，下面将分析如何对源数据进行整理与特征化转换。本文认为通过Apriori算法能够实现对资产数据库关联规则的数据挖掘。而利用高校资产的数据库多指标之间的关联规则就可以实现对高校资产的数据库进行多变量数据集合进行数据挖掘。

（1）在高校资产管理的指标设定下，将高校资产质量评估值作为规则目标，利用Apriori算法的生成频繁数据项集。频繁数据项集中可以确地各个高校资产资产管理系统中变量的信任度和支持度。

（2）通过分析高校资产质量指标数据集合之间的关联性规则，计算出满足最小信任度的相应规则。

（3）挖掘数据间的关联性，即计算出满足最小信任度的规则。

四、资产管理系统决策支持模块的实现

可想而知，利用数据挖掘技术设计高校资产管理系统的目的，在于为资产管理者提供决策支持。而通过管理系统挖掘出的数据越精准，得到的资产的动态数据越有意义，其关联规则对辅助管理者进行决策越具有价值。而通过上述方法设计的管理系统收集的数据十分庞杂，若直接进行数据挖掘其效率与实际价值定会十分低下，信息可信度会大大降低。这样，保证资产管理系统决策支持模块的实现，是利用数据挖掘技术提高我国高校资产管理的效率的关键。资产管理系统决策支持模块是面向业务主管或更高级别管理人员而设定的，通过对高校资产管理系统收集而来的数据进行更深层次的挖掘分析而来，以为管理者提供决策支持。资产管理系统决策支持模块的实现是高校资产数据库建立的重要目标，依赖于资产管理系统，但又与其完全分开，即是高校资产管理系统的有益补充，弥补其系统功能之不足。

1.决策支持模块中的数据挖掘过程

决策支持系统的数据挖掘有别于资产管理系统，具体来说包括了管理问题定义、数据准备与转换、数据挖掘、结果分析以及知识运用等五个过程。

（1）管理问题定义，即数据挖掘的目标，即定义出资产管理过程中需要解决的业务问题。

（2）数据准备与转换，是指根据确定的目标，在上述设定的资产管理系统中提取出特定数据集，并对这些数据集进行预先加工和处理，剔除数据缺值与冗余，并修正其存在的错误，从而完成数据的准备工作。

（3）接下来进行的是决策模块的数据挖掘，即根据上述收集加工的特定数据集的功能与特点，利用相应的数据算法建立分析模型，从而实现对经过转换的数据的挖掘工作。

（4）经过数据挖掘后，要对挖掘的数据进行结果分析，所谓的结果分析及对挖掘的数据进行系统分析、解释与评价，并运用文字或图表的方式将数据蕴含的动态关联规则进行转换与阐释，以被用户所理解与采纳。

（5）最后一步是知识运用，即将通过上述数据挖掘过程获得的知识集成到决策系统的知识库当中，构成决策备用信息库为管理者提供决策支持。

2.决策支持模块中数据挖掘的分类应用

决策支持系统是为高校资产管理提供决策支持的系统，具体来说包括了设备采购、资产配置、维修管理以及报废决策四个方面的决策实现过程。资产管理不同环节的决策依据不同，要根据管理特点选择合适的算法对数据进行有效的挖掘，为管理者提供科学有效的决策依据，是资产管理系统决策支持模块的实现的关键：

（1）资产采购环节的决策支持，采购决策的合理与否关乎后续的维护成本与资产使用效率。在这一环节，要挖掘资产管理系统中已有的海量历史采购数据，与此同时结合当前市场情况，对预采购资产进行技术经济分析与性价比分析，并配合调研选型。在数据挖掘过程中适当采用聚类分析与关系分析相结合的方法，对市场上不同供应商提供的产品进行差异性分析，根据大数据中提供的平均使用寿命与维修频率的综合性评价选择性价比较高的产品进行采购。于此同时，在采购过程中适当使用预测模式，对预购置资产价格进行初步概算，以对部门资产采购资金进行有效控制。

（2）资产配置环节的决策支持。购置后的资产要在各部门之间进行分配，资产的合理配置是提高高校资产管理效率的基础。资产配置的不合理会造成资产的重复购置以及资源的极大浪费。无论是购置资产的初次配置，还是特定资产的二次处理均需要数据挖掘技术为管理者的决策提供信息支持。可采用聚类分析法，以各单位性质为依据，将其分派成不同组别，从而决策分析者根据聚类分析之结果，探索各组别间差异性，并通过建立决策树，来确定预配置资产分配方案。

（3）维修管理环节的决策支持。资产配置后的维修管理对提高资产使用效率至关重要，而“以养代修”是资产保管的重要方法。但何时养护，怎样养护却不能仅凭经验进行判断，在这方面可以利用数据挖掘技术中的时序模式与预测分析方法，对类似资产的使用情况与维修记录的数据进行挖掘与提炼，并结合该项资产的维修记录与具体情况，得出判断信息，从而对资产进行科学维修管理，以保证资产使用性能的充分发挥，提高资产利用率。与此同时，还可以采用预测分析法，促进资产维护经费预算与分配的科学合理化。

（4）报废更新环节的决策支持。资产的报废更新源自于两个方面：一方面是资产性能的下降，已经达到预期使用寿命；另一方面是由于高校教学与科研内容的革新所触发的，对资产性能方面提出了新的技术要求。要采用数据挖掘技术的关联规则分析资产关系，对资产进行动态化管理，通过对已有数据的挖掘及时剔除寿命降至的资产。而对于资产性能无法满足高校教学与科研革新需要的资产，要采用数据挖掘技术制定多种方案进行计算决策，依据技术上先进、经济上合理的资产管理原则，确定对原有资产进行改造升级，还是予以报废更新。

五、结束语

高校资产信息化处理系统在运行过程中会收集大量数据信息，而在实际操作中系统管理员仅具有简单的统计评估与分析功能，而隐藏在数据背后的价值却不能进行深度挖掘与应用。利用数据挖掘技术设计高校资产管理系统是很好的应用趋势，能够为高校资产管理者提供有效的决策支持。但数据挖掘具体工作的开展需要从事资产管理和系统设计人员充分的准备，以及对案例与算法的实际把握与分析能力。在资产管理系统的实际应用过程中，要注重归纳与总结，不断改进完善数据挖掘算法，找出数据背后蕴藏的关联规则，以便挖掘结果更科学化，为管理者与决策者提供便于理解的信息库，适应当前高校资产管理与决策的需要。

参考文献：

[1]袁隽媛.高校资产数据挖掘的研究与实现[D].湖南：湖南大学，2012.

[2]金豆.数据挖掘技术在资产管理系统中的应用[D].吉林：长春理工大学，2010.

[3]江敏，徐艳.数据挖掘技术在高校教学管理中的应用[J].电脑知识与技术，2012（24）：5741-5745，5760.

[4]刘治良，张庾.数据挖掘在设备管理中的应用探究[J].电脑知识与技术，2014（33）：7836-7837.

[5]陈永峰.大数据背景下数据挖掘在高校固定资产统计中的应用研究[J].河北软件职业技术学院学报，2015（2）：6-9.

[6]袁隽媛.数据挖掘在高校资产管理中的应用[J].中国管理信息化，2011（5）：26-28.

篇6

文献标识码： A

文章编号： 1672-3783(2008)-4-0085-01

【关键词】心房颤动 老年人 护理

阵发性房颤（PAF）是临床最常见的心律失常之一，其发病随年龄的增长而增加，关于其临床特点、治疗及护理报告较多，但对高龄阵发性房颤（PAF）患者的临床特点、治疗及护理报告较少。我们根据年龄将268例PAF患者分为3组并进行比较，分析探讨高龄（80岁以上）患者阵发性房颤的临床特点与护理，现报告如下:

1 资料与方法

1.1 病例选择 病例来自1993年6月至2003年6月住院或家庭病床患者，均随访。选择条件为每例患者房颤发作必须3次以上，且首次及随后的大多数发作有心电图或动态心电图证实，无发作期有窦性心律，每次房颤发作时间≤3个月，除外预激综合征、二尖瓣换瓣术后、甲亢等情况。符合条件的病例共268例，其中男170例，女98例，年龄26～91岁，平均57.3岁。59岁以下的患者108例，男78例，女30例，为I组；60～79岁的患者112例，男74例，女38例，为Ⅱ组；80岁以上48例，男38例，女10例，为Ⅲ组。

1.2 方法 根据《实用内科学》（第10版）有关标准[1]，判定所有患者是否有引起房颤的基础疾病，同时判定是否存在心功能不全，用M型超声心动图检查，测左房前后径女性>34mm、男性>35mm为左房大；在房颤发作期和发作间期都使用抗心律失常药物（如碘胺酮、奎尼丁、心律平、洋地黄和β受体阻滞剂等），被认为长期用药；如仅在房颤发作期用药，则为间断用药。患者出院或家庭病床随访12―72个月，了解房颤发作诱因及发作时症状、药物治疗、并发症和生存等情况，若房颤发作>3个月，即认为房颤转为慢性持续性房颤。

1.3 统计学方法 采用χ2检验。

2 结果

2.1 发病诱因 I组在随访期间共发生可记录的房颤672例次，有明显诱因者472例次（70.2%）；Ⅱ组在随访期间共发生房颤936例次，有明显诱因者430例次（46.2%）；Ⅲ组在随访期间共发生房颤398例次，发作前有明显诱因者90例次（22.6%），Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ组发病诱因之间差异有显著性意义（I组与Ⅱ组比较，χ2＝6.73，P

2.2 房颤发作病因 Ⅱ、Ⅲ组患者房颤发作时有明确病因者明显多于Ⅰ组（P

2.3 临床症状与体征 房颤发作时的临床症状主要有胸闷、胸痛、心悸、憋气、头晕等。体征主要有心室率>100次/min、心功能不全、左房增大等。

2.4 房颤的转复情况 房颤的转复主要是通过镇静休息、抗炎药物、抗心律失常药物、电转复等，通过上述转复房颤不能恢复为窦性心律者为失败。

2.5 随访期末患者的情况

2.5.1 转为慢性持续性房颤 Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ组在随访期末转为慢性持续性房颤的患者分别为8例（占7.4%）、21例（占18.1%）和18例（占37.5%），有随年龄增长而增多的趋势，组间比较差异有显著性意义（P均

2.5.2 心因性死亡 Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ组患者在随访期末发生心因性死亡分别为4例（占3.7%）、9例（占7.8%）和8例（占16.7%），组间比较差异有显著性意义（P

3 讨论

房颤作为一种最常见的心律失常，其发病率常随着年龄的增加而增高。国外报道[2]，在成年人中房颤的发生率为0.3%～0.4%，60岁以上可达2%～4%，75岁以上常超过10%。而且随着年龄的增加，房颤发作时能找到明显诱因的现象逐渐减少，这可能与老年人心肌储备能力减退，心功能普遍下降或者老年退行性病变有关。

本资料表明：①Ⅲ组患者房颤发作的诱因比I组患者少，Ⅰ、Ⅱ组患者以劳累、情绪激动为主，Ⅲ组患者以受凉感冒为主。这可能与Ⅲ组患者年龄较大，不能清楚自述诱发因素，加之Ⅲ组患者心脏病史长，心肌损害严重，心脏扩大或心功能差，身体抵抗力也差，较易受凉感冒有关。②随着年龄增加，患者自觉症状逐渐减少，Ⅲ组患者自觉症状明显少于Ⅰ组。③随着患者年龄的增加，通过镇静休息（抗炎）而转复房颤的情况逐渐减少，而用药物（洋地黄等）转复较多。④随着年龄增加，心因性死亡逐渐增多，与老年较多伴有冠心病、高血压病有关，而且高龄患者较多出现“老年退行性心脏病”，心脏结构及心脏储备功能的改变，对心室功能不全适应性的下降都起一定的作用。

总之，高龄患者房颤发作时具有临床症状不典型，发病诱因以受凉感冒为主，较多伴有基础病、左房增大和心功能不全，且较易转为慢性持续性房颤，心因性死亡发生率较高等特点。因此在护理此类患者时要做好卫生宣教、疾病的治疗观察与护理，尽量避免诱因，努力降低高龄患者房颤的发生率和病死率。

参考文献

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企业要想成为技术创新的主体，关键就是怎样激发科技人员的创新活力。科技人员有的是智力资源，缺乏的是资金资源。推进混合所有制以后，可以让科技人员以多种方式持股。这种持股方式并不一定要让其以现金形式入股，可以采用期权激励，分红收益权激励等方式，一方面激发他们取得这种期权的动力，另一方面加快促进科技人员向既懂科技又懂经营管理的复合型人才转变，有利于缩短科技成果从研发到成功转化的时间，尽早产生效益。

二、集中财力，鼓励发展战略性新兴产业

战略性新兴产业具有技术含量高、开发难度大、投资规模大、运行风险高、产业带动性强等显著特点，要想实现重要关键技术突破和国内市场应用，需要投入大量的人力、物力和财力，单纯依靠企业难以维继。建议首先从政府角度，设立战略性新兴产业发展专项基金，支持企业进行市场化开发。在运作机制上可以灵活多样，比如进行重点项目专项拨款支持，也可以先由政府投入一部分资金，待项目开发成功完全市场化后，实施退出机制，这样可以有效避免企业单一投入的巨大风险。

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慧能这句经典的禅语直指人的心灵，意味着一切对于外界的执著都只是心的变现，一切妄念都只是心中之物，正所谓“酒不醉人人自醉，色不迷人人自迷”。

禅是梵语“禅那”的音译，意为“静虚”，就是用静坐思维的方法，获得大彻大悟。

禅是打开心灵解脱之道的一扇门。生活是一种艺术，而禅是探究人生命意义的极高智慧。在喧嚣的红尘中，在缤纷的交际中，洒脱自如是一种境界，而禅可为我们耕耘一片绿色心田，让心灵如鱼游水底、鸟翔天空，自然、自由、自在，不为外物所累，从而焕发出生命的光彩。

禅能帮助我们寻觅到心灵所失去的乐园。在当今的社会里，精神压抑、心灵空虚的人不在少数，人心浮躁而冷漠，功利主义侵蚀着每一个人的灵魂。人们少有闲暇去探求生存的价值和意义，没办法，渐渐成了物质的奴隶。禅如同清风雨露，如同当头棒喝，使我们的生命幡然觉醒，让我们迷途知返，使我们的心灵进入自由洒脱的境界，以平常心自自然然地去生活。

禅为人们提供了一双睿智的眼睛。在尽责中求满足，在义务中求心安，在奉献中求幸福，在无我中求进取，在生活中透禅机。禅既面对现实，又超越现实，既出世又入世。在入世中完成内在的自我超越，引导个人在修炼中成为入世出世的自由行路人。凝聚着东方智慧的禅宗，以其对个体生命和心灵的关注，以其对真实人生的追求，越来越引起了人们的兴趣和青睐。

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读着林清玄的禅语人生《满溪流水香》，我深深地被“掬水月在手，弄花香满衣。云在青天水在瓶”的诗句感动了。读这样的句子，真能让人心境有所开悟，于大自然中于生活中闻到禅语的清芬。

然而，在如今这个躁动的社会里，要保持平静的心态是很难的事情。记得小时候爸爸给我讲过一个故事：说一个年轻人自小远离尘俗，随师父修习剑道，才十八岁，已臻相当高的境界，但是不知为何，再也没有进步。师父让他到江湖上历练，以期能从世事中有所领悟。他在江湖上行走，遇上了意中人，并且爱上了她。从此他的心灵无复平静，虽则他明知修习剑道，必须保持心如止水，不为外物所动。他希望自己是激流中的岩石，尽管有流水、砂石、花屑、草叶等等物事从它身上流过，它亦无动于衷。它发出声响，只因为流水打在它身上；受到腐蚀，只因为岁月消逝。对于流水的浪游生涯，或岸上美好的风物，它既不羡慕也不向往，唯屹然立在水中，坚强冷漠。

想起《洗心禅》里有这么一个典故:唐朝会昌年间，山南东道节度使李翱数次派人请药山禅师进城供养，均被禅师拒绝。一日，李翱亲自登门造访，药山禅师坐在蒲团上，手拿经卷故意不理睬他，李翱愤然道:“见面不如闻名!”说完拂袖而出。这时，药山禅师冷冷地对他说道：“太守怎么能贵耳践目呢!”一句话使得李翱为之所动，遂转身礼拜，并问：“什么是道？”药山禅师伸出手指，指上指下，然后问：“懂吗？”李翱道：“不懂．”药山禅师解释说：“云在青天，水在瓶！”

瓶中之水，犹如人的心一样，只要保持清净不染，心就像水一样清澈，不论装在什么瓶中，都能随方就圆，有很强的适应能力，能刚能柔，能大能小，就像青天的白云一样，自由自在。

这种淡泊而高远的境界，源于对现实的清醒认识，追求的是沉静和安然，是洞悉人世之后的明智与平和，是用超然的心态看待苦乐年华，以平和的心境迎接一切挑战，奋斗之后得之不喜，失之不忧。告诫我们为人处世应该有一颗荣辱不惊、物我两忘的平常心。

拥有一颗平常心，人生的确可以变得平静而从容。可是，生活在繁忙都市中的我们，又有几个人，可以做到像天空中的浮云与瓶中的水那样呢？又有几个人，可以用心来诠释岩石浩然的静态呢？

其实，我们每个人都可以找到自己特殊的灵魂栖息地，对于我来说，书就是我生命的伴侣。我喜欢用墨香来恬淡愉悦自己的精神世界，在岁月寂然的交替中，在时光匆匆的运行里，把心灵里的默契痛快淋漓地挥发，于无怨无悔中在书香里快乐地行走，微风拂面处的怡然自得，常常为书中一波三折的动人情节，人世苍凉的慨叹，不失为一种心情和感动。

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关键词：预警；调度；屏幕；智能；应用

1 概述

燕山石化公司安全生产指挥中心（以下简称“指挥中心”）是负责企业日常生产调度工作的指挥和管理核心，是公司近年来提升信息化管理的一个重要组成部分，是集安全、生产、环保、保卫和处理突发事件的神经中枢，并实现了多部门的“合署办公”。关注预警、处理预警是公司生产调度人员每天的重点监控工作，而原来的预警信息是分散在不同系统里面。针对此现状，公司领导提出开发预警指令调度系统（以下简称“预警系统”），系统将分散开来的所有预警信息按类型有效集成，并与指挥中心监控大屏有效结合，实现“黑屏”管理，调度人员不用时时盯着显示器，一有预警自动弹出，提醒调度人员处理，通过实际应用，有效减轻了调度人员的工作强度，可以说，预警系统的智能化操作初步形成。

2 预警指令调度系统简介

2.1 设计思路

原来预警处理模式预警查询需单独登录各自信息系统，查询后，公司调度人员还需再通知生产调度人员预警情况，最后再由生产调度组织相关技术人员处理预警，操作繁琐，且流程复杂，并不适合公司专业化重组后的生产要求。

现在的预警处理模式预警信息集中在预警指令调度系统中，并自动在公司安全生产指挥中心大屏展示，公司调度、生产厂调度根据预警等级分别处理预警信息，预警信息经过审核后关闭，同时，公司调度、生产调度及审核人员根据预警重要程度互相沟通，并可实现预警信息处理情况的追溯查询。

2.2 系统功能

（1）集成性：将实时数据库、生产运营实时监控、LIMS、炼油化工产供销监控、设备及物资实时监控、消防远程监控等系统有效集成，并划分为炼油、化工、产供销、火炬、可燃气体、安全、设备、质量、环保等9大类预警主题，数据抽取频率与源系统基本一致，预警操作界面简洁直观，适合各个岗位职工操作。（2）预警分级：打破了以往由公司调度统一处理预警的单一模式，按照配置规则，将预警分为公司级、厂级两级预警，公司调度、生产厂调度分级处理。（3）闭环管理：实现预警产生、处理及审核闭环管理。（4）智能性：将同一物料、同一装置重复预警次数较多的，并排在前5名的预警信息通过曲线图、柱状图展示，便于分析原因；与安全生产指挥中心大屏的有效集成，下文详细说明。

3 预警指令调度系统智能应用的效果与实现

3.1 实现效果

当监控屏幕未实现与预警系统智能集成时，所有屏幕都会24小时点亮，公司调度需长时间监控9块预警屏幕是否有预警信息，同时还要通过视频监控系统调用生产装置监控图像，查看是否有火炬报警画面，长时间盯着屏幕图像或长时间看同一页面的内容，很容易造成眼睛疲劳、注意力分散等问题，从而遗漏报警信息，影响公司正常生产任务部署。如图1所示。

针对上述的问题，目前，公司安全生产指挥中心针对预警信息实现了与大屏的智能应用，其主要体现在预警信息及预警图像上，如图2所示。智能应用主要有2种直观效果：（1）效果1：预警信息的“黑屏”操作。9类预警信息，初始状态下全部是“黑屏”，只有当预警产生时，对应的预警屏幕自动点亮；9块预警屏幕不固定预警类型，而是动态分配，保证预警信息“点亮”的屏幕是连续的。（2）效果2：火炬、可燃气预警图像的自动“弹出”。正常状态下，生产装置6个监控图像自动轮循，当有火炬或者可燃气报警时，6个监控屏幕自动变化，实现1、2、4、6、9预警图像切换。

3.2 实现过程

公司安全生产指挥中心经过一次改造，改造后的指挥中心存在多种大屏模式，整个安全指挥中心屏幕模式变换的实现较为繁杂。在此，主要将预警信息、火炬及可燃气图像与监控屏幕的“智能”预警实现过程进行说明：（1）预警系统与大屏控制系统建立网络链接。（2）预警系统接口程序发送预警数据包。（3）大屏控制程序接收并解析预警数据包。（4）查找预警关联的矩阵输入和对应的输出。（5）切换矩阵，控制屏幕。（6）如果是质量、炼油、化工、产供销、安全、设备、环保类预警信息，程序结束，即实现了预警信息的“智能”展示。如果是火炬、可燃气预警，还需进行步骤7-步骤10，实现预警图像的“智能”展示。（7）调用大屏模式。（8）查找视频图像对应的矩阵输入。（9）查找对应的矩阵输出。（10）切换到矩阵，显示预警图像。

4 结束语

近年来，随着燕山石化提出的“打造数字燕山，建设智能工厂”建设目标，信息系统的“智能化”应用越来越突出，越来越重要，传统意义上单纯的监控或者展示系统不再适合燕山使用，“智能工厂”、“智能指挥”建设势在必行。实践证明，文章提到的智能应用满足公司领导及使用人员要求，通过系统梳理了预警处理的流程，减轻了调度人员的工作强度，提高了使用人员的工作效率，同时也受到了总部及兄弟单位的好评和关注。