适用范围：本文件规定了煤矿智能化双重预防基础技术要求，明确了基本架构、技术支撑、数据采集、智能化安全风险分级管控、智能化隐患排查治理、智能化不安全行为管理、智能化综合评估与预测预警、信息传递与展示以及持续改进。 本文件适用于煤矿智能化双重预防机制、智能化安全信息系统的建设和运行。

适用范围：主要技术内容:1、范围介绍本文件的主要内容以及本文件所适用的领域。2、规范性引用文件列出了本文件引用的标准文件。3、术语和定义AII/012-2021、GB/T 33745-2017、工业互联网标识解析VAA编码导则，界定了适用于本文件术语和定义。4、基本要求本章节给出了标识解析农产品追溯信息采集的基本要求。5、采集单元本章节给出追溯信息采集单元的基本分类和颗粒度要求。6、采集信息本章节给出了追溯信息划分标准和各环节信息的采集内容。7、载体要求本章节给出了标识载体在农产品追溯过程中的应用要求

适用范围：主要技术内容:1、范围介绍本文件的主要内容以及本文件所适用的范围。2、规范性引用文件列出了本文件引用的标准文件。3、术语和定义列出了适用于本文件的术语和定义。4、系统架构本章描述了基于标识解析的仓储管理系统和标识解析系统对接、数据采集的关系。5、对接要求本章引用了T/CPCIF 0154标准，规范了仓储管理系统和标识解析系统对接的接口组成、接口要求等内容。6、仓储标识数据管理本章规范了仓储管理系统和标识解析系统对接时的标识信息、标识数据模板。7、仓储作业功能管理本章介绍了基于标识解析的仓储作业管理的基础要求，仓储作业过程中入库、库内、出库作业与标识解析的对接技术要求。8、安全防护要求本章引用了GB/T 22239的有关条款，规范了基于工业互联网标识解析的仓储管理系统应具备的安全保护措施

适用范围：主要技术内容:1、范围介绍本文件的主要内容以及本文件所适用的范围。2、规范性引用文件列出了本文件引用的标准文件。3、术语和定义列出了适用于本文件的术语和定义。4、缩略语本章节给出了缩略语。5、系统架构本章描述了基于标识解析的运输管理系统和标识解析系统对接、数据采集的关系。6、对接要求本章引用了T/CPCIF 0154标准，规范了运输管理系统和标识解析系统对接的接口组成、接口要求等内容。7、运输标识数据管理本章规范了运输管理系统和标识解析系统对接时的标识信息、标识数据模板。8、运输作业功能管理本章介绍了基于标识解析的运输作业管理的基础要求，运输作业流程中运输调度和运输作业与标识解析的对接技术要求。9、安全防护要求本章引用了GB/T 22239的有关条款，规范了基于工业互联网标识解析的运输管理系统应具备的安全保护措施

适用范围：本文件适用于山西省行政区域内新建、改扩建、技术改造和生产煤矿。

适用范围：本文件适用于云服务提供者提供公有云服务时与云服务客户的安全责任划分和安全责任共担模型的设计。

适用范围：范围:本标准规定了工业领域金属材料缺陷知识图谱的概念，金属材料生产制造全流程知识量化的技术要求和规范。 本标准适用于规范和指导冶金、钢铁、石油、化工、航空航天等工业企业对金属材料制造生产大数据知识的组织、管理和应用，主要技术内容包括生产过程大数据和生产经验的知识量化、材料组织知识量化、材料缺陷知识量化、流程大数据与知识混杂的挖掘分析与计算、材料组织与性能动态预测与评价; 主要技术内容:以信息化、数据安全基础设施为依托，围绕金属材料信息采集、组织、分类、存储、共享、开放等信息生命周期各环节，以信息资源提供者、管理者、使用者的工作职责，研究定制金属材料缺陷知识量化的标准体系，为工业互联网、智能制造业等现有以及将来新建的金属材料提供产品缺陷知识量化考核标准，有效构建促进工业智能生产。基础设施层：统筹部署无所不在的感知设施，构建宽带、泛在、融合、安全的信息网络，为金属材料缺陷图谱提供基础设施环境。数据源层：图谱数据资源包括存储业务数据的业务数据库、第三方行业已经存在的各类标准的数据库等。数据采集层：实现图谱的业务数据、基础库数据、日志数据、传感数据等的采集功能。大数据平台层：大数据中心建立在基础设施之上，充分利用基础设施，对数据资源进行采集、存储、管理、分析及利用为金属材料功能-缺陷知识分析提供数据资源的数据仓库。知识量化层：知识量化系统主要是实现缺陷知识的集成、统一、规范并量化成行业指标的新标准，知识量化体系数据资源主要来自各类标准数据和生产过程数据，形成产品标准库和缺陷标准库。业务逻辑层：图谱主要包含金属材料知识图谱模型组件、金属材料知识库组件、金属材料数据分析组件三大模块。数据中台：打造基础的、共性的图谱，可以支持企业的数据中台，通过接口服务实现与业务系统的数据共享交换。业务中台：打造基础的、共性的图谱，可以支持企业的业务中台，构建业务模块化。数据管控：建立数据管理组织、管理流程等规范，在管理上约束数据资源的规范。数据标准规范：解决信息资源采集，数据命名、定义、类型、格式差异，部门数据不一致等问题，逐步建立数据格式、命名、编码等一系列标准，覆盖到信息生命周期各环节

适用范围：范围:本标准规定了工业领域金属材料缺陷知识图谱的概念，金属材料生产制造全流程知识量化的技术要求和规范。 本标准适用于规范和指导冶金、钢铁、石油、化工、航空航天等工业企业对金属材料制造生产大数据知识的组织、管理和应用，主要技术内容包括生产过程大数据和生产经验的知识量化、材料组织知识量化、材料缺陷知识量化、流程大数据与知识混杂的挖掘分析与计算、材料组织与性能动态预测与评价; 主要技术内容:以信息化、数据安全基础设施为依托，围绕金属材料信息采集、组织、分类、存储、共享、开放等信息生命周期各环节，以信息资源提供者、管理者、使用者的工作职责，研究定制金属材料缺陷知识量化的标准体系，为工业互联网、智能制造业等现有以及将来新建的金属材料提供产品缺陷知识量化考核标准，有效构建促进工业智能生产。基础设施层：统筹部署无所不在的感知设施，构建宽带、泛在、融合、安全的信息网络，为金属材料缺陷图谱提供基础设施环境。数据源层：图谱数据资源包括存储业务数据的业务数据库、第三方行业已经存在的各类标准的数据库等。数据采集层：实现图谱的业务数据、基础库数据、日志数据、传感数据等的采集功能。大数据平台层：大数据中心建立在基础设施之上，充分利用基础设施，对数据资源进行采集、存储、管理、分析及利用为金属材料功能-缺陷知识分析提供数据资源的数据仓库。知识量化层：知识量化系统主要是实现缺陷知识的集成、统一、规范并量化成行业指标的新标准，知识量化体系数据资源主要来自各类标准数据和生产过程数据，形成产品标准库和缺陷标准库。业务逻辑层：图谱主要包含金属材料知识图谱模型组件、金属材料知识库组件、金属材料数据分析组件三大模块。数据中台：打造基础的、共性的图谱，可以支持企业的数据中台，通过接口服务实现与业务系统的数据共享交换。业务中台：打造基础的、共性的图谱，可以支持企业的业务中台，构建业务模块化。数据管控：建立数据管理组织、管理流程等规范，在管理上约束数据资源的规范。数据标准规范：解决信息资源采集，数据命名、定义、类型、格式差异，部门数据不一致等问题，逐步建立数据格式、命名、编码等一系列标准，覆盖到信息生命周期各环节

适用范围：本标准规定了地质数据库建设规范的基本结构、内容与编写要求。 本标准适用于各类地质数据库建设规范的编写。