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题名浙江国际油气交易中心探索油气产业互联网模式的研究
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作者
陈瀛
王白冰
商凯祥
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机构
物产中大集团股份有限公司
浙江国际油气交易中心有限公司
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出处
《中国储运》
2023年第2期63-64,共2页
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文摘
随着新一代数字化技术的发展,人们逐步认识到使用数字化技术提升传统产业或转变商业模式的巨大潜力,产业互联网时代已经到来。传统油气交易中心作为汇聚众多油气产业链买方和卖方的交易场所,天然具备发展成为“产业平台”的优势条件。文章从产业互联网国内外发展历程研究为出发点,进而探讨浙江国际油气交易中心构建“油品产业研究、交易撮合、仓储运输、配套服务”四位一体的产业互联网服务体系。
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关键词
产业互联网
交易中心
仓储运输
产业平台
传统产业
交易场所
数字化技术
四位一体
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分类号
F426.22
[经济管理—产业经济]
F49
[经济管理—产业经济]
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题名浙江自贸试验区油品融资新业态发展研究
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作者
林纲
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机构
浙江国际油气交易中心有限公司
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出处
《浙江金融》
2024年第8期73-80,72,共9页
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文摘
本文在分析中国(浙江)自由贸易试验区舟山片区(以下简称浙江自贸区舟山片区)油品仓储行业发展现状和存在问题的基础上,指出油品仓储行业数字化转型的必要性,并根据油品现货质押融资业务现状和存在的问题,提出解决油品质押融资业务问题的路径。本文认为,通过打造数字化的油品仓储监管系统、委托专业的现货交易平台进行风险管理、提高保税油品可融资额度等方式可以盘活油品现货库存,以创新举措发展油品现货融资新业态。此外,借鉴国际金融市场大宗商品回购业务模式是金融机构发展油品现货融资的探索方向之一。
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关键词
浙江自贸试验区
油品仓储
数字化
质押融资
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Keywords
Zhejiang Pilot Free Trade Zone
Petroleum Storage
Digitization
Pledge Financing
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分类号
F832.7
[经济管理—金融学]
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题名债务风险约束下的美国页岩气公司投资收益研究
被引量：1
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作者
胡紫阳
孙竹
汪如朗
冯连勇
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机构
中国石油大学(北京)
浙江国际油气交易中心有限公司
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出处
《中国矿业》
北大核心
2020年第3期46-52,70,共8页
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基金
国家自然基金项目资助（编号：71874202
71874201）
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文摘
美国页岩气的发展得益于高油气价格,在此背景下,美国页岩气公司通过大量借款来扩大生产。在高油价时期,页岩气产业的高负债经营得以维持,随着油气价格下跌,债务风险开始显现,债务已经成为制约页岩气发展的重要因素。在评价方法上,基于Stine模型,量化了债务风险水平,并在此基础上构建了投资收益模型,同时选择了32家美国页岩气上市公司实际运营数据,来分析不同类型的页岩气公司在债务约束下的投资收益。经过分析发现,在目前较低的天然气价格水平下,美国大型页岩气公司更容易存活下来,中型页岩气公司将面临严重的挑战,小型页岩气公司很可能被市场淘汰。如果气价长期维持在该价格水平,页岩气产业很可能从以中小型页岩气公司为主体的市场结构向以大型页岩气公司为主体的市场结构转变。
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关键词
页岩气
债务风险
投资收益
页岩气公司
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Keywords
shale gas
debt risk
investment income
shale gas company
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分类号
F416.22
[经济管理—产业经济]
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题名基于多智能体近端策略优化的无人机城市高层消防
被引量：1
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作者
赵小虎
吴若诚
江涵立
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机构
中国电子科技集团有限公司电子科学研究院
浙江国际油气交易中心有限公司
安徽省网络空间安全态势感知与评估重点实验室
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出处
《长春工业大学学报》
CAS
2023年第6期552-562,共11页
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基金
安徽省网络空间安全态势感知与评估重点实验室开放基金项目(CSSAE-2021-004)。
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文摘
城市高层消防一直是具有挑战性的问题,利用无人机来执行消防任务是一个有效的解决方案。在这项工作中,我们将城市高层消防问题表述为一个部分可观测的马尔可夫决策过程(POMDP),并提出一种带有β-变分自动编码器(β-VAE)的多智能体近端策略优化(MAPPO)算法来解决它。该算法基于Actor-Critic体系结构,采用包含全局信息的评论家网络和共享信息的行动者网络。β-VAE是处理视觉感知信息的有效手段,有助于深度强化学习(DRL),使无人机因接近火灾区域并成功完成消防任务而获得奖励。为了评估文中提出的方法,基于AirSim和UrbanScene3D构建了一个大规模复杂的城市火灾环境,并将文中算法与多智能体深度确定性策略梯度(MADDPG)进行比较。实验结果表明,MAPPO算法用来解决城市高层消防问题是有效的,并且明显优于MADDPG算法。
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关键词
无人机导航
深度强化学习
多智能体协作
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Keywords
UAV navigation
deep reinforcement learning
multi agent collaboration
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分类号
TP181
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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