石化油服获得发明专利授权：“一种长效抗温随钻堵漏钻井液及其制备方法与应用”

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2026月03月07日

证券之星消息，根据天眼查APP数据显示石化油服（600871）新获得一项发明专利授权，专利名为“一种长效抗温随钻堵漏钻井液及其制备方法与应用”，专利申请号为CN202311663127.7，授权日为2026年3月6日。

石化油服获得发明专利授权：“一种长效抗温随钻堵漏钻井液及其制备方法与应用”
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专利摘要：本发明属于油田化学堵漏技术领域，公开了一种长效抗温随钻堵漏钻井液及其制备方法和应用；所述长效抗温随钻堵漏钻井液，包括基础钻井液和堵漏剂，所述堵漏剂包括颗粒状材料、片状材料、纤维状材料和弹性材料；所述颗粒状材料、片状材料、纤维状材料和弹性材料的质量比为(10～14)：(4～7)：(4～6)：(3～5)；本发明所述长效抗温随钻堵漏钻井液抗温性强，高温高压环境下承压时间长，可以应用于水基钻井液和油基钻井液；并且使用所述长效抗温随钻堵漏钻井液在230℃高温及12.0MPa压力下能够承压7天，有效解决高温高压井下的渗透性漏失及其微小孔缝的漏失问题。

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今年以来石化油服新获得专利授权59个，较去年同期增加了25.53%。结合公司2025年中报财务数据，2025上半年公司在研发方面投入了8.83亿元，同比减20.92%。

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通过天眼查大数据分析，中石化石油工程技术服务股份有限公司共对外投资了14家企业，参与招投标项目165次；财产线索方面有商标信息47条，专利信息6993条，著作权信息1条；此外企业还拥有行政许可2个。

数据来源：天眼查APP

以上内容为证券之星据公开信息整理，由AI算法生成（网信算备310104345710301240019号），不构成投资建议。

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2024年中国电力安全行业产业链的上下游结构及重点企业情况 2024年4月10日 来源：互联网 1025 65 电力安全是指在电力生产、输送、分配和使用过程中，保障人身安全和设备设施安全，防止事故发生以及控制环境污染的目标。电力安全涉及电力生产、电网运行和终端消费等环节，是电力企业的核心任务之一。电力安全事故可能导致人员伤亡和财产损失，因此保障电力安全对于人民图片来源于网络，如有侵权，请联系删除 电力安全是指在电力生产、输送、分配和使用过程中，保障人身安全和设备设施安全，防止事故发生以及控制环境污染的目标。电力安全涉及电力生产、电网运行和终端消费等环节，是电力企业的核心任务之一。电力安全事故可能导致人员伤亡和财产损失，因此保障电力安全对于人民生命财产安全至关重要。图片来源于网络，如有侵权，请联系删除 电力安全包括人身安全、设备安全、电网安全等多个方面。对于电力企业而言，要生存、要发展，必然要注重经济效益，而电力安全生产直接关系到企业的经济效益。如果电力企业的安全生产管理不善，可能会导致成本上升、效益降低。因此，电力安全生产不仅是电力企业的自身需要，也是确保广大电力用户利益和安全，以及影响国民经济健康发展、社会秩序稳定和人民日常生产生活的重要保障。 随着电力工业的发展，电的安全问题逐渐凸显，设备老旧、维护不善等原因可能导致电击事故和火灾等安全隐患。因此，各国政府和国际组织开始制定相关标准和规范，以确保电的安全使用。现代电力工业虽然高度发达，但电的安全问题仍然不容忽视，需要不断加强电力安全管理。 此外，电力企业在网络信息安全管理方面也存在诸多风险，包括网络结构不合理、来自互联网和企业内部的风险、病毒的侵害、管理人员素质风险以及系统的安全风险等。因此，提高电力企业的网络信息安全管理意识和能力，也是电力安全的重要组成部分。 根据中研普华产业研究院发布的分析 电力安全行业产业链的上下游结构 上游主要包括能源资源的开采与供给，如煤炭、石油、天然气等，这些是电力生产的主要原料，其供应情况直接影响到电力生产的安全与稳定。此外，还包括发电设备制造业，这些设备的质量和性能直接关系到电力生产的安全和效率。 中游环节则主要是发电和输电。发电环节是将各种一次能源通过相应的发电设备转换成电能的过程，包括火力发电、水力发电、核力发电等多种方式。输电环节则是将发电厂产生的电能通过高压输电线路传输到各地配电网或直接到大型工业用户，这需要电网公司的运营和维护。 下游则主要涉及电力销售、使用和维修等环节。电力销售是将电力产品卖给最终用户的行业，包括电力营销和电力咨询等。电力使用行业包括各个行业的用电需求，如工业、交通、民用等，这些行业对电力的安全使用有严格的要求。电力维修行业则是为了维护和修复电力设备而存在的，确保电力设备的正常运行和安全使用。 电力安全行业的发展现状 电力安全行业近年的相关数据表明，随着电力需求的不断增长和能源转型的深入推进，电力安全对社会经济的影响持续增大。2020年，全国发生了35起电力人身伤亡事故，造成44人死亡。其中，电力生产人身伤亡事故22起，死亡23人;电力建设人身伤亡事故13起，死亡21人。2021年二季度，全国发生了13起电力人身伤亡事故，造成13人死亡，其中电力生产人身伤亡事故12起，死亡12人。 随着信息化技术在电网生产运行管理中的应用，电力企业面临的数据安全风险与挑战日益凸显。例如，2021年，国网福建电力监测并阻断了超过56万次网络攻击，封禁了6341个高危攻击源地址。 三德科技致力于燃料智能化管控系统的研发和应用，其产品有助于实现火电企业的安全、经济、环保运行。国华网安在电力物联网安全领域有所建树，其子公司推出的泛在电力物联网整体安全解决方案得到了市场的认可。国电南瑞作为我国电力行业的领军企业，在电力设备的研发和生产方面具有较强的实力。 长江电力作为全球最大的水电上市公司，主要从事水力发电、配售电以及海外电站运营等业务，其在电站运营管理和技术创新方面均表现出色。通威股份和隆基绿能则是风电和光伏领域的领军企业，其技术和产品在推动清洁能源产业的发展中起到了重要作用。 电力安全行业还包括电力安防领域的企业，这些企业专注于构建安全防范系统，保障电力设施的安全运行。这些企业在电力安全行业中也占据着重要的地位。这些企业在电力安全领域均拥有各自的优势和特色，通过技术创新和优质服务，为保障电力安全、推动电力行业的发展做出了积极贡献。 了解更多本行业研究分析详见中研普华产业研究院。同时, 中研普华产业研究院还提供产业大数据、产业研究报告、产业规划、园区规划、产业招商、产业图谱、智慧招商系统、IPO募投可研...
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人保伴您前行,人保有温度_2024年景区景点旅游行业的产业链上下游结构及发展现状 2024年4月19日 来源：互联网 692 40 景区景点旅游是旅游行业的重要组成部分，它主要以旅游及其相关活动为主要功能或主要功能之一，满足游客参观游览、休闲度假、康乐健身等多元化旅游需求。景区景点通常具备相应的旅游设施，提供优质的旅游服务，为游客提供安全、舒适、愉快的旅游环境。图片来源于网络，如有侵权，请联系删除 景区景点旅游是旅游行业的重要组成部分，它主要以旅游及其相关活动为主要功能或主要功能之一，满足游客参观游览、休闲度假、康乐健身等多元化旅游需求。景区景点通常具备相应的旅游设施，提供优质的旅游服务，为游客提供安全、舒适、愉快的旅游环境。图片来源于网络，如有侵权，请联系删除 从分类上看，景区景点可以根据不同的标准进行划分。比如按照地理位置和环境特点，可以分为湖泊风景区、山岳风景区、森林风景区、海滨风景区等;按照历史文化和宗教背景，可以分为古镇、古建筑、遗址、博物馆、佛教寺庙、道教庙宇等;而主题公园则是根据娱乐项目的不同，可以分为游乐园、水上乐园、动物园、植物园等。图片来源于网络，如有侵权，请联系删除 根据中研普华产业研究院发布的分析 旅游景区行业的产业链上下游结构 上游环节主要包括景区设计/建设企业、智慧景区技术供应商以及各类型物资/能源供应商等。这些企业负责景区的规划、设计和建设，为景区提供必要的技术支持和物资保障，确保景区的顺利运营。 中游环节则是各类型景区及其配套设施，包括自然类旅游、人文类旅游、主题类旅游等景区。这些景区是旅游产业链的核心，为游客提供丰富的旅游资源和体验，满足游客的多样化需求。 下游环节主要为线上旅社和线上旅游平台等销售渠道，这些渠道将景区产品推向市场，最终面向消费者——游客。这些平台通过提供预订、咨询、评价等服务，帮助游客更好地了解和选择景区，促进旅游消费的实现。 整个产业链中，各个环节之间紧密相连，相互依存。上游企业为中游景区提供支持和保障，中游景区为下游销售渠道提供产品资源，而下游销售渠道则将景区产品推向市场，实现旅游消费。这种结构有助于形成完整的旅游产业链，推动旅游行业的健康发展。 此外，旅游景区行业还涉及到旅游业务，包括交通客运业和以饭店为代表的住宿业等。这些业务与景区景点旅游行业产业链上下游结构相互关联，共同构成了一个综合性的旅游产业链。 根据文化和旅游部的数据，2024年春节期间，全国国内旅游出游人次达到了4.74亿，同比增长34.3%，相比2019年同期的可比口径增长了19.0%，这实现了2024年的“开门红”。 2018年以来，中国A级旅游景区数量持续增长。截至2022年底，中国A级旅游景区数量达到14917个，较2021年底增加721个，增速为4.83%。2019年，中国A级旅游景区游客接待数量接近65亿人次，较2018年增长7.49%。然而，2021年和2022年连续两年下降，2022年A级旅游景区游客接待数量仅为26.3亿人次。 2019年，中国A级旅游景区营收规模超过5000亿元。但2021年和2022年连续两年下降，2022年A级景区营收规模为1818.5亿元，同比下降22.52%。2023年，国内旅游市场进入快速复苏新通道。2023年全国国内旅游人数接近49亿人次，同比增长约90%;实现国内旅游收入约4.9万亿元，同比增长达到140%。 景区景点旅游行业的发展趋势 随着消费者需求的多样化，个性化和定制化的旅游产品越来越受欢迎。景区需要提供个性化的导览、特色活动和定制化的服务，以满足游客的个性化需求，提升他们的旅游体验。 除了传统的观光游览，景区开始提供多元化的体验，如文化互动、生态探索等。游客可以通过参与各种特色活动，更好地了解当地的文化、历史和自然环境。 科技驱动。科技在景区发展中扮演越来越重要的角色。利用虚拟现实、增强现实等新技术，为游客提供沉浸式的观光体验;通过大数据分析游客的喜好和行为习惯，提供个性化的推荐和服务。 可持续发展。随着环保意识的提高，景区将更加注重可持续发展。这包括减少资源消耗和环境影响，推动可再生能源的使用，以及保护生态环境和文化遗产。 文化体验与互动性。游客对文化体验和互动性的需求日益增加。景区可以通过举办文化活动、提供参与性项目和互动展览等方式，增强游客的参与感和体验感。 了解更多本行业研究分析详见中研普华产业研究院。同时, 中研普华产业研究院还提供产业大数据、产业研究报告、产业规划、园区规划、产业招商、产业图谱、智慧招商系统、IPO募投可研、IPO业务与技术撰写、IPO工作底稿咨询等解决方案。 ...
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人保护你周全,人保有温度_2024年大模型市场发展分析与投资战略规划 通义千问推出最大尺寸1100亿参数开源模型 2024年4月28日 来源：中研普华集团、央视财经、中研网 824 50 4月28日，通义千问宣布开源1100亿参数模型Qwen1.5-110B，这标志着该模型成为通义千问全系列中首个达到千亿级参数的开源模型。这一重大进展显示了通义千问在大型语言模型领域的持续创新和领先地位。图片来源于网络，如有侵权，请联系删除 4月28日，通义千问宣布开源1100亿参数模型Qwen1.5-110B，这标志着该模型成为通义千问全系列中首个达到千亿级参数的开源模型。这一重大进展显示了通义千问在大型语言模型领域的持续创新和领先地位。 Qwen1.5-110B模型继承了Qwen1.5系列的Transformer解码器架构，并采纳了分组查询注意力方法(GQA)，使其在推理过程中效率显著提升。这一模型支持长达32K的上下文长度，并具备卓越的多语言处理能力，兼容包括中文、英语、法语、德语、西班牙语、俄语、日语、韩语、越南语以及阿拉伯语在内的多种语言。这种多语言特性使得Qwen1.5-110B模型在全球化的应用场景中具有显著优势。 在性能表现上，Qwen1.5-110B模型在多项基准测评中均展现出卓越的性能，其基础能力可与Meta最近发布的Llama-3-70B模型相媲美。这一成绩进一步证明了通义千问在大型语言模型技术上的实力和突破。 此外，通义千问在开源社区也取得了显著成果。目前，Qwen1.5系列已累计开源10款大模型，通义千问开源模型下载量超过700万，成为最受开发者欢迎的开源大模型之一。这一成就不仅体现了通义千问在开源社区的影响力，也为其在全球范围内的技术合作和生态建设奠定了坚实基础。 通义千问开源1100亿参数模型Qwen1.5-110B，不仅推动了大型语言模型技术的发展，也为全球开发者提供了更多选择和可能性。随着该模型的广泛应用和不断优化，相信未来通义千问将在人工智能领域取得更多突破和成就。 通义千问开源模型具有广泛的应用场景，以下是一些主要的应用领域： 智能对话系统：通义千问大模型能够理解自然语言文本的语义，进行自然对话。这使得它可以被应用于构建智能对话系统，例如智能客服机器人、智能语音助手等，为用户提供更加自然和智能的交互体验。 文本生成和创作：通义千问大模型具有强大的文本生成能力，可以用于自然语言文本的生成和创作。它可以被应用于自动摘要生成、文档自动化生成、创意文案生成等领域，为用户提供更加高效和智能的文本生成和创作辅助工具。 情感分析和舆情监测：通义千问大模型可以对自然语言文本进行情感分析，帮助用户了解文本中的情感倾向和情感态度。这使得它可以被应用于舆情监测、舆情分析、情感智能客服等领域，为用户提供更加全面和深入的情感分析服务。 此外，通义千问开源模型还在多个行业领域得到了应用。例如，中国科学院国家天文台人工智能组基于通义千问开源模型开发了新一代天文大模型“星语3.0”，大模型首次应用于天文观测领域。陕煤建新煤矿等十余座矿山推出了由通义大模型支持的新型矿山重大风险识别处置系统，这是大模型在矿山场景的首次规模化落地。 随着技术的不断进步和应用场景的扩展，通义千问开源模型的应用将会更加广泛和深入，为各行各业提供智能化解决方案，推动社会进步和发展。 据中研普华产业院研究报告分析 大模型行业，作为人工智能领域的重要组成部分，近年来呈现出了蓬勃发展的态势。大模型通常指的是参数规模较大的机器学习模型，它们能够利用大量数据进行训练，以更好地捕捉数据之间的复杂关系。这些模型在计算能力不断提升的今天，已经成为各领域人工智能研究的热点之一。 从应用场景来看，大模型具有广泛的应用前景和商业价值。它们被广泛应用于自然语言处理、计算机视觉、语音识别和推荐系统等领域。在自然语言处理领域，大模型可以用于机器翻译、语言理解和生成等方面;在计算机视觉领域，它能够实现图像分类、目标检测和图像生成等功能;在语音识别领域，大模型可以提高语音识别和合成系统的精度和流畅度;在推荐系统领域，大模型可以将用户的历史行为和兴趣转化为表达式，为用户提供更精准的推荐内容。 从市场角度来看，大模型行业市场规模不断扩大，吸引了众多企业、研究机构和高校等参与者的加入。这些参与者通过不断优化算法、改进模型架构、提高计算效率和数据处理能力来提升AI模型的性能，同时也在探索和开发新的应用场景和解决方案。竞争格局方面，大型科技公司、初创企业、研究机构等都在积极投入资源，力图在这个领域取得突破。 展望未来，大模型行业的发展前景依然广阔。随着技术的不断进步和市场的持续扩...

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