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期刊信息/Journal information
石油化工技术与经济
石油化工技术与经济

任国强

双月刊

1674-1099

shjsjj.shsh@sinopec.com

021-57958244 57932431

200540

上海市金山区北随塘河路72号

石油化工技术与经济/Journal Techno-Economics in Petrochemicals
查看更多>>工业经济刊物。紧密配合国家技术发展方针、政策和生产任务,及时交流该行业国内外新技术、新经验,以提高本行业技术水平,推动行业技术进步。
正式出版
收录年代

    毛里塔尼亚上游油气投资环境及潜力研究

    卫培
    1-4页
    查看更多>>摘要:风险勘探是国际石油公司获取低价优质资源的重要方式,也是实现企业资产保值和增值的重要途径.毛里塔尼亚作为"一带一路"国家,具有良好的近海油气勘探前景,与中国保持着良好的贸易关系,中国石油公司应把握契机,夯实中非油气国际产能合作基础.

    毛里塔尼亚油气工业财税条款

    英力士拟关闭英国乙醇生产装置

    中国石化有机原料科技情报中心
    4页

    仪长企业原油采购及运输优化分析

    张泽
    5-8,18页
    查看更多>>摘要:随着近年来对原油采购、运输和加工日益个性化的需求,现行的采购和运输一体化运作模式已无法满足长江沿线各企业的需要.原油采购品种的局限性、管道调和配输存在的问题、顺序输送的瓶颈、原油加工设防值的限制、精密配输设施的缺失等成为仪长企业追求成本最小、效益最大目标的阻碍.文章介绍了仪长企业原油采购和运输模式的现状,分析了存在的困难以及对企业未来发展的阻碍,并提出了相应的优化措施.

    仪长企业原油采购及运输调和配输

    招标方案标准化模板在框架协议采购中的应用

    陈飞
    9-12页
    查看更多>>摘要:阐述了框架协议招标方案标准化模板在石化企业框架协议采购中的应用.通过对近3年招标文件资料的归纳整理,以招标文件提报流程为脉络,提炼各个大类招标文件的共性部分并加以固化,编制框架协议招标方案模板,模板涵盖了公开招标、邀请招标等业务场景,提高了框架协议招标方案提报的准确性、规范性及可操作性.

    招标方案标准化框架协议物资采购

    我国1,4-丁二醇的市场分析

    崔小明
    13-18页
    查看更多>>摘要:分析了我国1,4-丁二醇(BDO)的供需现状及发展前景.截至2023年12月底,我国BDO的生产能力为3 753 kt/a,2023年的消费量为2 383 kt,预计2027年生产能力和消费量将分别达到9 000 kt/a和3 700 kt.文章同时指出了我国BDO行业未来的发展趋势并提出了今后的发展建议.

    1,4-丁二醇生产消费市场分析

    华理选择性加氢制低碳烯烃催化剂研究获进展

    中国石化有机原料科技情报中心站
    18页

    我国环氧乙烷与乙二醇的市场分析

    佟欣
    19-23页
    查看更多>>摘要:环氧乙烷与乙二醇是乙烯下游两大重要的化工品.近几年来,环氧乙烷行业产能面临扩张局面,但产能增速高于需求增速,供需矛盾加剧,盈利能力减弱,市场价格以持续低位震荡为主;乙二醇行业在炼化一体化以及煤化工的推动下也出现了产能快速增长的局面,市场竞争压力扩大,进口量持续缩减,部分老装置出现长停状态,市场价格维持宽幅震荡运行.文章就环氧乙烷与乙二醇供需情况、市场价格以及未来发展前景进行了分析.

    环氧乙烷乙二醇供应需求价格

    三菱化学优化MMA、丙烯腈装置

    中国石化有机原料科技情报中心站
    23页

    碳纤维/乙烯基酯树脂复合材料界面性能研究

    罗静祺
    24-26,44页
    查看更多>>摘要:采用改性上浆剂对SCF-35S-48K碳纤维上浆,分析了上浆工艺对上浆碳纤维的表面形貌和碳纤维/乙烯基酯树脂复合材料界面性能影响.复合材料的微观结构和层间剪切性能结果表明:上浆层对碳纤维起到了一定的保护作用,碳纤维表面平整、可加工性好,与树脂基体的界面黏结性好,复合材料的层间剪切强度达到68.18 MPa,比未上浆碳纤维/乙烯基酯树脂复合材料高7.56%,满足复合材料应用要求.

    碳纤维乙烯基酯树脂复合材料界面性能

    炼油装置计划优化预测模型的创建

    陈铮
    27-29页
    查看更多>>摘要:随着炼化企业在生产计划的准确性、调度排产精确度方面的要求逐年提高,对于智能化排产软件的需求越来越高.与传统构建装置反应机理模型的方式不同,文章提供了一种基于随机森林算法创建炼油装置预测模型的方法,并在实际运用中取得较好效果.

    计划优化大数据机器学习随机森林