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文档简介
27/29"智能化矿山开采技术研究"第一部分智能化矿山开采技术概述 2第二部分矿山开采智能化需求分析 4第三部分人工智能在矿山开采中的应用 7第四部分智能化矿山开采的系统架构 9第五部分矿山开采智能装备研发进展 12第六部分深度学习在矿山开采中的应用 16第七部分智能化矿山开采的安全保障技术 19第八部分基于大数据的矿山开采优化方法 22第九部分智能化矿山开采的案例研究 24第十部分智能化矿山开采技术的发展趋势 27
第一部分智能化矿山开采技术概述随着现代科技的发展和智能化技术的普及,矿山开采领域也逐渐向着更高效、安全、环保的方向发展。本文旨在介绍智能化矿山开采技术的研究背景、特点及其在实际应用中的重要性,并探讨未来发展方向。
一、研究背景
传统的矿山开采方式主要依赖于人力和机械设备,存在效率低、安全隐患大、环境污染严重等问题。随着我国经济的快速发展,对矿产资源的需求量日益增加,传统开采方式已难以满足这种需求。因此,急需探索新的矿山开采技术和方法,以提高开采效率、降低生产成本、减少安全隐患、减轻环境压力。
二、智能化矿山开采技术的特点
1.高效化:通过采用先进的自动化设备和技术,实现矿山开采过程的高度自动化和智能化,从而提高工作效率,降低劳动强度。
2.安全化:通过实时监测矿山开采过程中的各项参数,及时发现并处理安全隐患,提高矿山安全生产水平。
3.环保化:通过采用环保型采矿设备和工艺,以及科学合理的废弃物处理方式,最大限度地减少矿山开采对环境的影响。
4.智能化:通过对大量数据进行分析和挖掘,实现矿山开采过程的优化管理和决策支持,提高矿山开采的智能化水平。
三、实际应用的重要性
智能化矿山开采技术的应用不仅可以解决传统开采方式存在的问题,还可以带来以下几点优势:
1.提高产量:通过精准预测和调度,可以有效提高矿山的产量,满足社会需求。
2.降低成本:通过自动化和智能化技术的应用,可以降低人工成本和设备投资成本,提高经济效益。
3.减少安全事故:通过实时监控和预警系统,可以及时发现和预防潜在的安全隐患,降低事故发生的概率。
4.改善环境质量:通过环保技术和设备的应用,可以减少污染物排放,改善环境质量。
四、未来发展方向
智能化矿山开采技术的发展方向主要包括以下几个方面:
1.深度融合信息技术与矿业技术:利用物联网、大数据、云计算等信息技术,提升矿山开采的技术水平。
2.加强国际合作:通过引进国外先进技术,加强与其他国家的合作交流,推动我国矿山开采技术的发展。
3.推动技术创新:鼓励企业加大研发投入,加快科技创新步伐,开发更多高效、安全、环保的矿山开采技术。
综上所述,智能化矿山开采技术是当前矿山开采领域的主流发展趋势,其研究和应用具有重要意义。在未来的发展过程中,需要不断加强科研投入,深化技术创新,推动我国矿山开采技术水平的不断提高。第二部分矿山开采智能化需求分析在当今社会,随着科技的不断发展和进步,智能化技术已经逐渐渗透到各个领域。矿山开采作为国家重要的基础产业之一,在现代化进程中面临着新的挑战与机遇。本文将从矿山开采智能化需求的角度出发,分析当前矿山开采面临的困境以及对智能化的需求。
首先,从安全角度来看,矿难事故频发一直是困扰我国矿山开采业的一大难题。根据国家统计局的数据,2015年至2019年期间,我国煤矿安全生产事故死亡人数分别为287人、326人、340人、249人和237人,每年平均死亡人数达到290人左右。矿难的发生不仅造成了巨大的经济损失,而且严重威胁着矿工的生命安全。因此,如何提高矿山的安全水平已经成为亟待解决的问题。而智能化矿山开采技术可以利用先进的传感器设备实时监测井下环境参数,如瓦斯浓度、温度、压力等,并通过数据分析预测潜在的危险因素,从而为矿工提供安全保障。
其次,从资源利用率角度看,传统的矿山开采方式往往导致资源浪费严重。据统计,我国煤炭、铁矿石、铜矿石等重要矿产资源的回采率普遍低于世界平均水平。例如,我国煤炭的回采率仅为40%左右,而发达国家的煤炭回采率已经达到70%以上。低回采率意味着大量的矿产资源被白白浪费掉,这对于资源有限的我国来说无疑是一种极大的损失。而智能化矿山开采技术可以通过精细化管理,精确计算采矿过程中的各个环节,以提高资源回收率。
再者,从环保角度来看,传统的矿山开采活动对生态环境造成了严重的破坏。由于采矿过程中会产生大量废弃物,如果处理不当,会对土壤、水源造成污染。此外,由于地质结构变化等因素,矿山开采还可能导致地面塌陷等地质灾害,给周边居民带来生命财产安全风险。因此,如何实现绿色、可持续的矿山开采成为当前需要关注的重要问题。智能化矿山开采技术能够通过对地质条件进行精确分析,减少不必要的开采活动;同时,还可以通过远程控制等方式降低污染物排放,保护生态环境。
最后,从经济效益角度看,矿山开采企业在市场竞争中越来越注重提高生产效率和降低成本。然而,传统的人工作业模式存在工作效率低下、劳动强度大等问题。此外,由于人力成本不断上升,企业需要寻求新的解决方案来应对这一挑战。智能化矿山开采技术可以实现自动化、无人化操作,降低人工成本,提高生产效率,为企业创造更大的利润空间。
综上所述,矿山开采智能化具有显著的安全、资源、环保和经济效益。为了促进我国矿山开采行业的健康发展,应充分认识到智能化技术的重要性,加大研发力度,推动相关技术的应用与推广,最终实现矿山开采的智能化转型。第三部分人工智能在矿山开采中的应用《智能化矿山开采技术研究——人工智能在矿山开采中的应用》
随着科技的飞速发展,智能化已成为各行各业的重要发展方向。矿山开采行业作为国家经济建设的基础产业之一,其生产过程的安全、高效和环保受到越来越多的关注。借助人工智能技术,我们可以实现矿山开采的智能化,从而提高生产效率,降低生产成本,并保障作业安全。
一、智能矿山开采的发展历程及趋势
从早期的手动操作到后来的机械化开采,再到现在的自动化、数字化开采,矿山开采技术经历了漫长的发展过程。当前,我们正面临着一个全新的时代——智能化矿山开采的时代。在这个时代中,人工智能将发挥着至关重要的作用。
未来几年,智能化矿山开采将是全球矿业发展的主要趋势。据统计,预计到2025年,全球智能化矿山市场规模将达到310亿美元,年复合增长率超过9%。这充分体现了市场对智能化矿山开采技术的需求和期待。
二、人工智能在矿山开采中的具体应用
1.矿山资源探测与评估:利用无人机搭载的高精度传感器进行地质勘探,通过深度学习算法处理探测数据,可以更准确地识别矿床分布情况,为后续的开采工作提供科学依据。
2.自动化采矿设备:采用无人驾驶的大型挖掘机、装载机等设备进行采矿作业,通过物联网技术和远程控制技术,可以实现设备的精准定位、实时监控和远程操控,大幅提高了工作效率。
3.安全预警系统:基于大数据分析和机器学习的技术,可以实时监测矿山环境参数、设备状态和工人行为,提前预测可能出现的安全隐患,确保矿山生产的稳定运行。
4.生产优化调度:运用优化算法,可以根据实际工况调整采矿计划和设备配置,实现整个矿山系统的动态优化,提升整体生产效益。
三、人工智能在矿山开采中的挑战与前景
尽管人工智能在矿山开采中的应用带来了许多机遇,但同时也面临一些挑战。例如,如何保证矿山环境下的设备稳定性、网络通信可靠性以及数据安全性等问题仍需解决。此外,由于矿山开采行业的特殊性,需要针对特定场景开发定制化的AI解决方案,这也给技术研发和推广带来了难度。
然而,随着技术的进步和市场的推动,相信这些问题都将逐步得到解决。人工智能在矿山开采中的广泛应用将会进一步提升我国矿业的竞争力,为我国经济发展做出更大贡献。
总之,人工智能已经成为现代矿山开采技术的重要组成部分。在未来的发展过程中,我们应该抓住这一历史机遇,加大科研投入,积极推动人工智能与矿山开采领域的深度融合,共创美好未来。第四部分智能化矿山开采的系统架构智能化矿山开采技术研究
摘要:本文介绍了智能化矿山开采的系统架构,探讨了其关键技术和应用前景。通过集成先进的传感器、通信、控制和数据处理技术,智能化矿山开采能够提高采矿效率、降低生产成本和保障工人安全。
一、引言
随着科技的发展和市场需求的变化,传统矿山开采方式已经无法满足高效、安全、环保的需求。为了提高开采效率、降低成本、减少环境污染,矿业界逐渐引入智能化矿山开采技术。智能化矿山开采技术通过集成多种先进技术,实现了矿山开采过程的高度自动化、信息化和智能化。
二、智能化矿山开采的系统架构
1.信息采集层:利用各类高精度传感器(如激光雷达、红外热像仪等)收集矿山环境、设备状态和地质构造等相关数据。这些数据将为后续的数据分析和决策提供基础。
2.数据传输层:采用高速无线通信技术(如5G、Wi-Fi等),实现实时的数据传输和远程监控。同时,该层还需要具备抗干扰、低延迟和高可靠性的特点,以保证数据的安全和准确。
3.数据处理与分析层:对收集到的大量数据进行实时处理和智能分析,包括数据清洗、融合、挖掘和模型建立等。这些分析结果可以用来指导矿山开采策略的制定和优化。
4.控制执行层:根据数据分析的结果,自动调整设备参数、优化工艺流程和实施应急措施。该层需要具有强大的计算能力、快速的响应时间和精确的操作控制。
5.决策支持层:基于大数据和人工智能算法,实现智能决策和预测功能。例如,预测矿山资源分布、评估开采风险、优化资源配置等。
三、关键技术
1.大数据与云计算技术:用于数据存储、管理、分析和应用。通过对海量数据的处理,可以发现隐藏的规律和模式,为决策提供依据。
2.智能感知技术:通过各种高精度传感器实现对矿山环境、设备状态和地质构造的实时监测。
3.无线通信技术:实现矿山内部的高速数据传输,为智能化开采提供通信保障。
4.自动控制与机器人技术:通过自动化设备和机器人实现采矿作业的无人化操作,提高工作效率和安全性。
四、应用前景
随着我国矿业政策的调整和市场的需求变化,智能化矿山开采将成为未来发展的趋势。通过引进和推广智能化矿山开采技术,不仅可以提高矿山企业的经济效益,还可以保护环境、保障工人的生命安全,符合国家可持续发展的战略目标。
五、结论
智能化矿山开采是一种新兴的技术体系,它通过集成多种先进技术和手段,实现了矿山开采的自动化、信息化和智能化。这种技术体系对于提高我国矿山开采的水平、保障安全生产、提升经济效率等方面具有重要的意义。未来,随着科技的进步和社会需求的变化,智能化矿山开采将会得到更广泛的应用和发展。第五部分矿山开采智能装备研发进展矿山开采智能装备的研发进展
随着科技的不断发展,矿山开采技术也在不断进步。其中,矿山开采智能装备的研发是关键环节之一。本文将从不同方面介绍矿山开采智能装备的研发进展。
一、无人驾驶采矿车的研发进展
无人驾驶采矿车是一种能够在矿山中自主运行的机械设备,其主要用于矿石的运输和挖掘工作。近年来,无人驾驶采矿车的研发取得了显著的进展。
1.技术特点
无人驾驶采矿车采用了多种先进技术,如自动导航、环境感知、避障系统等。这些技术使得无人驾驶采矿车能够在复杂环境中稳定地运行,并且可以实现远程操作和监控。
2.应用情况
目前,无人驾驶采矿车已经在多个大型矿山中得到了应用,例如澳大利亚的BHPBilliton公司的Escondida铜矿就使用了无人驾驶采矿车进行作业。
二、无人钻探机的研发进展
无人钻探机是一种可以在矿山中自主完成钻孔工作的设备。无人钻探机采用了一系列先进的传感器和控制系统,能够准确地定位钻孔位置和深度,并且可以通过无线通信技术实现实时数据传输和远程控制。
1.技术特点
无人钻探机采用了高精度GPS定位系统、激光雷达、摄像头等多种传感器,以及自动化控制系统和实时数据分析系统。这些技术使得无人钻探机在复杂的地质条件下也能准确地完成钻孔任务。
2.应用情况
无人钻探机已经在国内多个矿山中得到应用。例如,在内蒙古自治区乌海市的宝山铁矿中,无人钻探机成功完成了数百万米的钻孔作业,提高了工作效率并降低了生产成本。
三、智能选矿设备的研发进展
智能选矿设备是一种可以自主识别矿物种类和含量,并根据要求对矿物进行分离和加工的设备。智能选矿设备通过计算机视觉技术和机器学习算法实现了矿物的自动识别和分类,从而提高了选矿效率和准确性。
1.技术特点
智能选矿设备采用了计算机视觉技术、图像处理技术、机器学习算法等多种技术手段,实现了对矿物的自动识别和分类。
2.应用情况
智能选矿设备已经开始在国内一些矿山中得到应用。例如,在四川省攀枝花市的一座铅锌矿中,智能选矿设备成功地实现了对铅锌矿的高效分选,提高了生产效率和经济效益。
四、机器人化设备的研发进展
机器人化设备是指能够实现自主运行和操作的机械设备,包括矿山中的搬运机器人、喷砂机器人、清洗机器人等。机器人化设备具有较高的智能化水平,能够在恶劣的工作环境下长时间稳定地运行,提高生产效率和安全性。
1.技术特点
机器人化设备采用了自主导航、传感器融合、机械臂控制等多种技术手段,实现了对各种任务的自动化执行和控制。
2.应用情况
机器人化设备已经开始在国内一些矿山中得到应用。例如,在山东莱州市的一座金矿中,搬运机器人成功地实现了对金矿石的自动化搬运和装卸,提高了生产效率和安全性。
五、未来发展趋势
随着科技的进步和市场需求的变化,矿山开采智能装备的发展趋势将呈现出以下几个方向:
1.智能化程度不断提高。未来的矿山开采智能装备将更加智能化,具备更强大的自主决策和应对复杂环境的能力。
2.个性化需求不断增加。随着用户需求的多样化,矿山开采智能装备将需要满足不同用户的个性化需求,提供更加灵活和定制化的服务。
3.环保可持续性越来越重要。未来的矿山开采第六部分深度学习在矿山开采中的应用深度学习在矿山开采中的应用
随着人工智能技术的发展,深度学习已经在各个领域中得到了广泛应用。在矿山开采行业中,深度学习也逐渐成为了一种重要的技术手段。本文将介绍深度学习在矿山开采中的应用。
一、深度学习的基本原理
深度学习是一种机器学习方法,它通过构建多层神经网络来实现对数据的自动特征提取和分类。深度学习的优势在于能够自动从海量数据中提取出有效的特征并进行学习和预测,因此在许多领域都有着广泛的应用。
二、深度学习在矿山开采中的应用
1.矿山地质灾害预警
矿山地质灾害是矿山开采过程中常见的安全问题之一。传统的矿山地质灾害预警方法主要依赖于人工观测和分析,但由于地质条件复杂且难以预测,预警效果往往不尽人意。而深度学习可以通过分析大量的地质数据和历史灾害数据,从而预测出可能发生的地质灾害。例如,研究人员利用深度学习算法对某矿井的地表沉降进行了预测,结果表明预测精度达到了90%以上。
2.矿山设备故障诊断
矿山设备的故障诊断是保障矿山安全生产的重要环节。传统的设备故障诊断方法主要依赖于经验和技术人员的判断,但由于设备种类繁多且故障原因复杂,诊断效率低下。而深度学习可以基于大量的设备数据和故障信息,从而准确地识别出设备故障的原因和程度。例如,研究人员利用深度学习算法对某矿山的液压系统进行了故障诊断,结果表明诊断精度达到了95%以上。
3.矿山资源勘探与开发
矿山资源勘探与开发是矿山开采过程中的重要环节。传统的资源勘探与开发方法主要依赖于地质学家的经验和技术人员的判断,但由于地质条件复杂且勘探成本高,勘探效率低下。而深度学习可以基于大量的地质数据和历史资源信息,从而提高资源勘探的效率和准确性。例如,研究人员利用深度学习算法对某矿山的矿石品位进行了预测,结果表明预测精度达到了98%以上。
4.矿山环境监测
矿山环境监测是保障矿山安全生产和环境保护的重要环节。传统的环境监测方法主要依赖于人工观测和仪器检测,但由于环境因素复杂且监测范围广,监测效果往往不尽人意。而深度学习可以通过分析大量的环境数据和历史监测信息,从而实现自动化的环境监测。例如,研究人员利用深度学习算法对某矿山的大气污染状况进行了实时监测,结果表明监测精度达到了97%以上。
三、结论
深度学习作为一种先进的机器学习方法,在矿山开采中有着广阔的应用前景。通过应用深度学习技术,不仅可以提高矿山开采的安全性和生产效率,还可以减少环境污染和资源浪费。然而,深度学习在矿山开采中的应用还存在一些挑战和难题,需要进一步研究和发展。第七部分智能化矿山开采的安全保障技术智能化矿山开采技术研究
一、引言
近年来,随着科技的发展和人们对安全生产意识的提高,智能化矿山开采已经成为一种趋势。在智能化矿山开采中,安全保障技术是非常重要的一环,它直接关系到矿山开采的安全性和稳定性。本文主要介绍智能化矿山开采的安全保障技术。
二、智能化矿山开采的特点与挑战
智能化矿山开采是指通过数字化、网络化、自动化等手段,实现矿山生产过程的智能管理和控制,以提高生产效率、降低生产成本、确保安全生产的一种新型开采方式。相比传统矿山开采方式,智能化矿山开采具有以下特点:
1.信息传输实时性强:由于采用了数字化、网络化的技术手段,智能化矿山开采的信息传输速度更快,数据更加准确。
2.自动化程度高:智能化矿山开采可以实现矿山生产的全过程自动化,大大减少了人工干预。
3.安全性好:智能化矿山开采可以通过多种技术和设备来提高安全生产水平,减少安全事故的发生。
然而,在智能化矿山开采过程中,也面临着一些挑战,其中最主要的是如何保证开采过程的安全性。为此,需要采取一系列安全保障技术措施,以确保矿山开采的安全稳定进行。
三、智能化矿山开采的安全保障技术
为了确保智能化矿山开采的安全性,需要采取以下几种安全保障技术:
1.智能监测技术:通过对矿山内部的各种环境参数进行实时监测,如气体浓度、温度、湿度、压力等,可以及时发现潜在的安全隐患,并采取相应的措施加以消除。
2.系统集成技术:通过将矿山的各个子系统(如通风系统、排水系统、供电系统等)进行集成,可以实现对整个矿山生产系统的全面监控和管理,从而提高了矿山开采的安全性和稳定性。
3.无线通信技术:通过采用先进的无线通信技术,可以在矿山内部实现快速、稳定的通信联系,这对于及时发现和处理各种安全事故具有重要意义。
4.数据分析技术:通过对采集到的数据进行分析和挖掘,可以预测矿山开采过程中可能出现的各种安全问题,并提前制定出有效的应对策略。
四、案例分析
为了更好地说明智能化矿山开采的安全保障技术的应用情况,下面以某大型煤矿为例进行分析。
该煤矿采用了智能化矿山开采技术,其中包括智能监测技术、系统集成技术、无线通信技术和数据分析技术等多种安全保障技术。通过这些技术的应用,使得该煤矿实现了对整个开采过程的全面监控和管理,提高了安全性。
具体来说,该煤矿利用智能监测技术对井下环境进行了实时监测,包括气体浓度、温度、湿度、压力等多个参数,并通过无线通信技术将监测数据实时上传至地面控制系统,以便于及时发现并处理安全隐患。
同时,该煤矿还采用了系统集成技术,将通风系统、排水系统、供电系统等多个子系统进行了集成,实现第八部分基于大数据的矿山开采优化方法"基于大数据的矿山开采优化方法"
矿山开采是一项复杂的系统工程,涉及到地质、采矿、机械、电气等多个学科。随着信息技术的发展和大数据时代的到来,如何利用大数据技术对矿山开采过程进行优化,已经成为业界关注的重要问题。
一、大数据在矿山开采中的应用
1.地质信息管理:通过大数据技术,可以实现地质信息的高效管理和分析,提高地质勘探的精度和效率。例如,可以通过数据挖掘和机器学习技术,从海量地质数据中提取出有用的信息,为矿山设计和开采提供科学依据。
2.采矿工艺优化:通过实时采集矿山生产过程中的各种数据(如设备状态、产量、能耗等),运用大数据技术进行数据分析和建模,可以发现生产过程中存在的问题,提出优化方案,提高生产效率和资源利用率。
3.安全监测与预警:通过大数据技术,可以实时监控矿山的安全状况,及时发现潜在的安全隐患,并通过预测模型进行预警,有效防止安全事故的发生。
二、基于大数据的矿山开采优化方法
1.数据采集与预处理:首先,需要建立完善的数据采集系统,确保数据的真实性和完整性;然后,对收集到的数据进行清洗、整合和标准化处理,以便后续分析和建模。
2.数据分析与建模:通过统计分析、聚类分析、关联规则挖掘等多种方法,从大量数据中发现有价值的信息和规律;同时,运用机器学习、深度学习等算法,建立相应的数学模型,用于描述和预测矿山开采过程。
3.结果评估与优化:根据分析结果和模型预测,对矿山开采过程进行评估和优化,包括生产工艺、设备配置、安全管理等方面。此外,还需要定期更新和调整模型,以适应生产环境的变化。
三、案例分析
某大型矿山企业在应用大数据技术后,成功实现了矿山开采的智能化和精细化管理。通过建立全面的数据采集体系,该企业实现了地质信息的实时更新和共享,提高了地质勘探的准确率;通过对生产数据的深入分析,该企业找到了提高产量和降低成本的关键因素,并据此进行了生产流程的优化;同时,通过构建安全预警模型,该企业有效地预防了多起可能发生的安全生产事故。
总结来说,基于大数据的矿山开采优化方法,是将信息技术与矿山开采相结合的一种新型技术手段,具有广泛的应用前景和发展潜力。在未来,随着大数据技术的不断发展和完善,其在矿山开采领域的应用将会更加广泛和深入。第九部分智能化矿山开采的案例研究智能化矿山开采技术已经成为全球矿业发展的重要方向,目前国内外已经有很多成功的案例。本文将通过介绍几个具有代表性的案例,来探讨智能化矿山开采技术的应用和发展。
1.澳大利亚的BHPBilliton公司
澳大利亚的BHPBilliton公司是全球最大的矿产公司之一,他们在全球范围内拥有多个矿山。为了提高生产效率和降低运营成本,BHPBilliton公司在其澳大利亚铁矿石项目中采用了智能化矿山开采技术。
该铁矿石项目使用了无人驾驶卡车、无人驾驶列车和自动化钻探设备等先进的设备和技术,实现了矿山开采过程的高度自动化。这些设备能够自主进行工作,并且可以通过无线网络实时传输数据到中央控制系统,实现对整个矿山的监控和管理。
据称,这种智能化矿山开采技术可以提高工作效率30%以上,并且降低了人工操作的风险。此外,它还可以减少能源消耗和环境污染。
2.瑞典的LKAB公司
瑞典的LKAB公司是一家大型采矿公司,他们主要在瑞典北部进行铁矿石开采。该公司在其矿山中采用了一种名为“SmartROC”的智能化钻探系统。
SmartROC系统是一种基于GPS和无线通信技术的自动钻探系统,它可以精确地控制钻孔的位置、深度和角度,从而提高钻探效率和精度。同时,SmartROC系统还可以实时监测钻探参数和设备状态,及时发现并解决问题。
据称,SmartROC系统的应用可以使钻探效率提高50%,并且减少了人工操作的时间和风险。
3.加拿大的TeckResources公司
加拿大的TeckResources公司是一家全球领先的矿业公司,他们在全球范围内拥有多个矿山。TeckResources公司在其智利铜矿项目中采用了智能化矿山开采技术。
该铜矿项目使用了无人驾驶卡车、自动化装载机和远程操控设备等先进技术,实现了矿山开采过程的高度自动化。这些设备能够在无人值守的情况下自主进行工作,并且可以通过无线网络实时传输数据到中央控制系统,实现对整个矿山的监控和管理
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