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网格化管理论文篇一
数字电视数据传输网络有3种传输途径，即卫星、有线和地面，每种传输方式有各自的特点。卫星数字电视广播网络是当前应用最广泛的电视数据传输方式，它集中了数字电视节目信息，利用微波方式经过卫星地面发射站发射到地球的同步卫星上，再由卫星以微波方式发送回地面，最后用户可以通过卫星制式机顶盒接收数字电视信号。由于模拟电视传输网络无法解决多径干扰、噪声积累等问题，所以，人们需要在室外架设天线，但随着科学技术的快速发展，逐渐出现了公用天线系统。近年来，模拟电视光纤宽带数据传输技术快速发展，基于光纤传输的有线电视、广播、网络取得了较大突破，有线电视、广播、网络管理和运营更加方便，采用一地一网或者一城一网的方式，用户可以通过有线制式的机顶盒接收有线电视广播信号，其应用和发展前景广阔。地面数字传输途径是数字电视传播广播信号最重要的途径，利用电视台天线发射无线电视信号，在信号辐射覆盖范围内的用户可以利用天线接收器接收电视信号，收看电视节目，但是，这种传输方式的信号覆盖范围是有限的`。
网格化管理论文篇二
所谓数据复制，就是将数据库中的数据资源复制到一个或多个不同的物理站点上。数据复制技术可以有效地保证目标数据库与源数据库的中数据的一致性。目前，很多领域都会用到数据通信复制技术，如分布对象系统、移动计算和分布式数据库系统等。
1数据复制的概念
所谓数据复制，就是将数据库中的数据资源复制到一个或多个不同的物理站点上。数据复制技术可以有效地保证目标数据库与源数据库的中数据的一致性。
1.1访问地有效性
我们在进行数据处理里，有时候受到网络的限制无法使用广域网wan，为了可以继续访问本地数据，我们可以采用数据复制技术。在复制时，用户可以直接在本地讯问数据，非常方便，而不用通过数据库之间的网络连接来获取用户需要的数据资源。
1.2缩短响应时间
数据复制可以缩短数据请求的响应时间，其原因如下：
1)由于数据复制的请求是在本地服务器上进行的，不需要访问网络，所以检索速度更快。
2)在本地服务器上处理数据减轻了中心数据库服务器的负担，同时也缓解了对处理器时间的争用。
1.3事务的完整性
确保每个数据库始终保持事务完整性是任何复制系统都面临的挑战。replicationserver和sqlremote按以下方式复制事务日志的各个部分，因此在复制期间可保持事务的完整性。
mobilink合并多个已提交的事务中所做的更改。这些更改以单个事务的方式应用到另一数据库中。
1.4数据的准确性
我们在数据复制时，要使整个系统中的数据保持一致，提高数据的准确性。复制系统在整个体系中将工作时所做的改变以准确无误的方式复制到其他站点上，但是不同的站点在同一时间拥有不同的数据副本。
2数据复制的分类
在数据复制技术中，复制配置和复制类型是两个重要方面，是区别不同复制技术的主要指标。配置，指的是有多少个源服务器被复制到多少个目标服务器，包括一对一复制、一对多复制、多对一复制、多对多复制。复制类型，指的是程序如何在两个系统之间进行数据同步，一个复制解决方案可能根据计划好的时间间隔来使数据保持同步，也可以用同步复制或异步复制的方式连续进行数据复制。数据复制类型主要有以下几种：
1)同步复制
在一个同步复制环境中，为了确保目标系统上最高程度的数据整体性，数据必须在主系统完成写入之前被写入到目标系统中。一方面，同步复制使得无论何时，目标系统上的数据都与源系统数据完全相同;另一方面，同步复制也可能导致源系统的性能延迟，尤其是在两个系统间的网络连接速度比较慢的情况下，延迟问题更为严重。
2)异步复制
在异步复制时，复制软件会对数据进行排队，然后在网络可用期间在系统之间批处理地传递改变的数据，源系统在执行前不会等候目标系统的确认。为了保持数据的完整性，有些解决方案将同步和异步复制操作组合在一起：当发生通讯问题时，同步复制会转为异步复制;当通讯问题解决后，又会转回同步方式。
3)计划复制
对有些用途而言，连续的复制不是理想的方案，采用计划复制更为适宜。在这种复制方式中，变化的数据将按预先设定的时间间隔被同步复制。
数据复制技术的应用范围非常广，不同的范围内，复制的目标数据、数据复制粒度及重要技术都有很大差别。如分布数据库、分布对象和移动计算等，这些应用领域和分布式储存关系非常密切。分布数据库系统的关键技术是非常有效的数据复制技术，它可以帮助我们有效地提高数据库系统的性能，如增强系统容错能力、改善数据访问性能和实现数据系统的负载平衡等。
由于移动环境下网络带宽低、速度慢。如果采用数据复制技术，可以根据当前用户的访问需求和分布情况，进行动态数据复制。这样做的好处是：可以使移动用户就近访问并复制所需的数据，大大提高访问的性能。
3数据网格中的数据复制技术
为了改善数据网格系统性能，我们在网络系统中大范围地使用了数据复制技术。与传统分布式系统应用领域中的复制相比，数据网格中的复制技术在复制目标、复制粒度、复制关键技术等方面表现出独特性质。数据网格系统中，采用数据复制技术的目的是为了节省网络带宽、减少系统的访问时间等。在使用数据复制技术时通过数据在网格中的流动，实现数据网格系统的性能优化，也就是根据用户的访问需求和数据网格系统的数据特征自动将数据流复制到不同的网格节点或服务器上。
3.1在网格中数据复制的特点
数据复制技术可以多个服务器上建立数据备份，如果我们在操作过程中发现某个服务器中的数据出错，就可以使用其他服务器进行操作，这样可以提高数据的准确性和数据的可用性。数据复制技术为了提高使用效率，降低传输负载，一般都会将远程服务器中的数据复制到本地服务器，让用户就近访问并复制所需的数据，大大提高访问的性能。但是，网格中的数据复制技术与分布对象等、分布数据库中的复制技术相比，还有一些问题要注意改进。
1)在数据系统中，用户可以把数据存储为一般文件、xml文件及各类数据库文件等;
4)一方面，数据网格系统中的数据量巨大，且操作频率很高，整个文件的内容会被一个操作改写。这和传统的数据库中副本同步时几个小事务的操作有着很大的不同;而另一方面，数据网格中的数据广泛分布和复制在wan上，更加灵活，一般的保持副本一致性算法并不适用于此。
3.2在数据网格中对复制系统的相关需求
根据网络系统特点和对数据复制技术的分析，我们在使用数据网格下的数据复制系统需要注意以下几点需求：
1)动态性：在创建副本时，复制系统可以按需动态创建副本和删除副本;
3)安全性：在创建副本时，应保证用户数据访问的安全，不让有图谋的他人进入;
5)灵活性：复制系统能够根据操作需要，灵活创建、删除和管理副本。
3.3数据网格复制
globus中数据管理的另一个基本服务是复制(replicamanagement)，globus中数据的复制管理主要是针对远程的大型数据库文件进行访问。replica的原意是指复制品，即在文件复制时要与其本身保持一致性。为了满足这个要求，在复制管理体系结构中，必须要有一个支持wan的分布式数据库。这样就可以在对文件复制时进行修改。同时，在原子操作时对文件进行加密。
在globus项目中没有采用复杂的分布数据库。globus中的复制管理服务实际上没有按照“replica”的一般语义进行实现，而是对“replica”语义放宽了限制，对于文件的多个复制操作，globus的复制服务不会主动执行任何操作来检查确保文件的一致性。而当用户在复制一个注册的逻辑集合文件时，则需要由操作来保持数据文件之间的一致性。
在分布式计算的环境中，有时会遇到计算失败，或网络问题，这就给我们的复制管理服务提出了更高的要求，可以快速从错误中回复，并保持数据的一致性。在globus的复制管理服务功能中只能够保证注册文件的一致性，但不能保证存储在复制管理服务中信息的.一致性。
globus复制目录服务可以使科学应用程序快速地进行数据访问，它是globus复制管理的核。其工作原理是智能地把部分相关数据放置在离科学应用程序最近的位置。复制管理服务的功能主要包括：注册新的拷贝到复制目录中以、创建全部或部分文件集合的新拷贝、允许用户查询复制目录来找到部分或全部文件集合的拷贝。
4基于网格环境中的数据复制具体实现
在网格环境中，我们在数据复制前要对具体问题进行具体分析，做好规划与设计。这就需要我们在设计时必须确定出需要复制的数据对象、数据库站点及类型、冲突解决方案、同步方式等内容。从而设计出一套详实并能满足实际业务需求的合理方案。在进行详细的规划与设计后，我们就可以按计划实现数据复制，具体操作如下：
1)创建数据复制站点;
2)创建组对象;
3)配置合理、详实的解决冲突方案。
下面，我们举例说明相关操作。我们会设置主控站点和共享数据表各两个，采用多主控站点复制方式。
主控站点分别为处理站点()和解释站点();数据表分别为测区(region)和测线(line)。
1)用系统身份进行登录并访问主站点数据库。
2)为每个复制站点创建新用户，并为其授权复制管理员身份，其主要任务是负责创建并管理复制的站点，其代码如下图所示：
3)指定本站点的propagator，其主要职责是将本地的最新数据传播到其他站点上，完成任务。
4)指定本站点的receiver，其主要职责是接收其他站点上的propagator传输过来的数据，其代码如下图所示：
5)为了提高运行速度，我们需要定时清除已经加载的事务，在本例中设定每小时清除一次。这样做的目的是避免事务队列过长。
6)调度数据库链接
我们用同样的方法法创建处理站点()和解释站点()。创建的过程如下：首先，需要先在各个主控站点之间建立数据库链接，我们需要先建立一个公用的数据库链接，让它为其他私有数据库链接提供服务。同时，我们需要在解释站点()上建立与处理站点()的数据库链接。其次，我们要为每个数据库链接定义系统调度的时间。
5解决数据复制中的冲突问题
在进行数据库系统和应用程序设计过程中，设计者会考虑到冲突的问题，在设计时进行优化操作，但是站点之间的冲突问题并不能完全避免。一旦发生冲突，就需要采用冲突解决机制来处理，从而保证各站点数据的一致性。我们可以通过以下几种方法来解决上述问题：
5.1查看出错命令的具体内容
当出现复制冲突问题时，我们要及时了解哪些数据容易出现冲突。在系统中，静态数据很少出现冲突，发生冲突的主要是一些变化较大的动态数据。了解这一情况之后，我们要根据情况来解决冲突问题。其方法有如下几种，方法1：建立各站点间的优先次序，在数据不一致时，系统以基准站点上的数据为准;方法2：当数据不一致时，系统以某个站点上最新更新的修改为准。
虽然数据库中提供了很多解决方案来避免冲突，如针对更新冲突、删除冲突、唯一性冲突等多种冲突的解决方案。这些方案都有相应的适用范围，用户可以根据具体的业务情况来选择合适的方案来解决冲突问题。除了这些系统中的方案以外，我们还可以通过自定义方案的方法来处理冲突问题。
5.2比较数据之间的差异
如果遇到一些查询复制出错的语句，使用人工处理同步失败时相对容易。但是当复制错误的命令很多时，就会比较麻烦，使用以上方法难以处理。这种情况下，我们一般会选择忽略失败的复制命令，然后通过比较订阅表的数据之间的差异来解决问题。
在具体的数据复制应用中，还有许多复杂的问题亟需解决，这些问题需要我们在实际应用中继续研究，深入探索。
网格化管理论文篇三
网格监测数据库包括实时节点监测数据库、动态监测样本库、信号模型特征库、历史统计分析结果库、台站管理数据库、频率规划数据库等。所有监测数据都应该提供采集的时间和地点信息，以便于与地理信息系统相结合。网格监测数据库的建立是一个动态的长期积累和完善过程，主要包括以下3个流程环节。
这是整个监测数据库建立的最基本要素和基础性工作，必须掌握以下采集原则：数据采集要确保一致性和准确性,尽量避免虚假信号和不确定性信号的产生；针对不同的业务频段，制定相应的监测数据采集工作规范，保证监测数据库的有效性；测量参数集和数据采集策略，根据监测地点、时间、内容（业务种类）,选择恰当的测量参数(智能化匹配)。在这个环节，按照数据采集规范和数据采集策略，收集到原始数据并按规范数据格式存储。生成实时节点监测数据库并对异常和可疑信号进行实时快照标注。
采集数据的预处理系统。这是网格监测数据库建立和正常运转的重要保证。预处理系统必须具有很强的兼容性，能够支持各种数据格式；必须能够对原始数据进行筛选和过滤，去除无效、异常数据，避免垃圾数据的产生，考虑到数据的预处理是自动运行的，因此，数据的`筛选过滤策略的研究和设置是非常必要的；系统要对数据进行整合，以达到统计分析的使用目的，整合的方法要依据不同的使用目的，制定不同的整合策略；数据预处理必须支持分布式的数据处理和汇总，以处理各种远程的监测站所采集的数据，同时，数据预处理必须选择合适的处理算法，提高数据处理速度，实现整个监测网络大量数据的快速处理。在这个环节里，主要生成各类数据库表（当月监测频率表单、频段占用度统计报表、业务频谱图谱、数据库数据更新表等）。
基于前面的工作，这一步主要实现以下三项功能：形成网格动态监测数据库：要提高频率管理的科学性、预见性和前瞻性，实现频率资源的实时、动态监管，并最终实现频率资源的充分、合理利用，建立网格动态监测数据库应该算是重要的一个方面。其工作流程简述如下。根据任务要求，制定或选择匹配适当的数据采集规范和数据采集策略，保证数据采集的准确性和可靠性。对采集的原始频率数据要依照一定的数据筛选过滤策略（如按照信号平均电平+频率占用度二维组合过滤标准）进行初步筛选，生成当月监测频率表单。将当月监测频率表单与业务已指配频率数据库（作为原始监测频率样本库）进行比对和频率属性标注（即标示该频率的状态：合法、非法、不明、互调、杂散、信号特征等不同属性），生成并更新监测频率样本库。为了实现监测数据库的实时动态更新，需要制定相关的数据整合策略，即按什么标准添加新数据，剔除旧数据（在实践中，可采用2～3个月的数据循环比对方式来对数据库进行更新，数据库结构由动态频率样本库和月频率表单两部分组成）。通过此系统，监测人员可以动态掌握无线电频率资源的使用情况，为清查非法（未登记）台站提供技术支持，为打击非法设台提供科学的依据；另外，还可实现对监测网覆盖范围（覆盖效率）的评估和校正，为管理工作赢得宝贵的时间和主动权。
建立新信号模型特征档案：随着无线应用领域的发展，越来越多的新技术、新设备不断出现，给不明信号查找和干扰查处带来了一定的困难。通过对不同无线电业务发射信号进行频域分析，我们发现它们各自具有独特的特征属性，就像指纹一样，各不相同。这为我们识别和分析不同业务的信号提供了依据。通过提取相关的信号特征（信号谱图、音频特性、占用带宽、调制方式、寻址方式等），并对其信号特征及相关参数进行标注和描述，就能够方便地建立一个信号频谱特征样本库。为今后类似信号的识别提供方便，同时为监测人员提供了一个认知和提高的平台。
电磁环境分级评估：对特定区域和特定的一个业务频段，需要即时掌握各业务频段占用情况、各频段背景噪声强度及变化趋势，做到即时对相关频段发出预警或发布当前一段时间的电磁环境通报。为更好地辅助用户进行电磁环境评估，在监测数据库的强力支撑下，分析系统必须能够支持在线及离线条件下的不同门限占用度计算；结合电子地图平台和台站数据库，电磁环境评估系统可以对任意时段的监测数据进行抽取、叠加、分析，完成各种形式的电磁环境显示和不同时间段、不同地点、不同频段的电磁环境比较等；可以以直观的形式展现频率在各个地理区域的使用情况，进行模拟场强分析和显示；可以结合地理信息系统来展示无线电“频谱资源地图”的全貌和细节。
网格化管理论文篇四
近年来随着科技水平的不断提高，信息数据量不断增大，并且具有快速的增长速度，用户对于计算机的存储能力提出了更高的要求。而“三网融合”、“物联网”、“智能电网”等应用的快速发展对于计算和数据管理也带来了新的挑战。云计算作为一种正在兴起中的新型技术，可以改变普通用户操作计算机的模式，可以根据用户的需要来提高计算能力和存储能力，使用户像使用水电一样的方便快捷的使用计算机，降低用户的软件和硬件采购成本。云计算是基于分布式系统和网络计算上提出的新型概念，核心功能的提供海量的数据和存储，并且提供高效率的计算能力，由于开发更多的应用形式。而云计算并不仅仅是做计算，还需要融合更多的技术成果，提出云数据的管理概念。本文通过分析云计算和云数据的管理技术，促进云计算和云数据管理技术的发展和提高，方便今后工作的开展。
一、云计算的概念
（一）云计算的定义
云计算是一种近年来兴起的新型计算模型，是在互联网技术快速发展的基础上发展起来的。由于目前对于云计算还没有统一的标准定义，所以出现了很多云计算的定义版本。而通过对于云计算的分析研究，总体的定义方向都是一致的。具体来说，云计算实际上是一种对于虚拟化技术、网络技术和webservice等几种不同的新型信息技术的综合应用。云计算所运用的技术几乎包括了所有的互联网和信息技术。可以说云计算是网络计算的必然发展，虚拟化技术又是云计算得以发展的基础和前提，webservice信心技术为云计算提供了互联网环境的技术支持。随着互联网的发展，计算机用户也越来越专业化，它们对于数据信息的.了解和使用越来越熟练，对于数据信息的要求也发生了变化，提出了各种不同的信息数据需求，云计算正是满足了这类用户的需要，也得到了进一步的使用和发展。
（二）云计算的工作原理
云计算在工作环境下不需要使用本地的计算机，通过互联网联接来进行数据的分布和处理，并且优化数据，然后经过互联网的连接来实现分享数据的目的。这种工作模式可以使企业方便的进行资源利用，并且有效的切换有效资源，根据实际工作的具体要求来访问计算机和存储系统，获得相关的信息和数据。云计算作为一项新型的实用性技术，一定程度上提高了计算能力的商业性，通过网络传播和售卖实现了降低售卖成本的目的，同时还充分发挥了实用性，使企业的相关工作得以全面落实。
（三）云计算的体系结构
云计算的体系结构非常庞大，并且具有很强的复杂性，一般以“云”网络为核心，联接到其他网络和服务器，发送出相关的数据信息。同时通过虚拟技术的支持扩展相关服务器的功能，在云计算的平台上实现各种信息资源的整合，达到为用户提供更多更有效数据的目的，提升了计算能力和储存能力。完善的云计算体系结构应包括云端用户、部署工具、服务目录、管理系统这主要的四个部分。
二、云数据管理技术的主要特点
（一）规模大，海量性
随着近年来互联网技术应用的发展和普及，一些互联网技术是通过传感器来进行数据信息的采集来完成相关的工作。而随着应用技术的发展和推广，数据量变得越来越大，并且还在快速的增长。云计算中的“云”具有规模大的特性，以云计算为基础而构建的信息服务或设备也具有大规模的特点，并且应用于处理海量性的信息数据。另外云计算还可以无限扩展，同时处理成百上千的信息节点。这种可以无限扩大和伸缩的特点满足了不同用户的不同需求，在云计算的数据管理技术中也要注重技术和方法的改进，提高信息数据的管理水平和处理水平，重视信息数据的整合、提取和推理，有助于工作决策的完成。
（二）安全可靠性
云计算的技术包括了虚拟化技术、互联网技术及分布式计算等比较成熟的技术手段，为云计算的可靠性提供了有效的保证。并且云计算在安全性方面也具有优势，云计算采用了不同服务器上的信息数据多副容错的方式，计算的信息节点采用了同构互换技术，这些都极大地提高了云数据管理的安全性。
（三）异构性
由于应用云计算技术的领域和行业的不同，云计算的数据采集设备和方式也各不相同，存在着一定的差异性。每个行业中云计算所获取的结构和数据形态也存在着不同的差别，需要根据具体的实际情况，来判断采取不同的传感器，例如二氧化碳浓度传感器、温度传感器和湿度传感器等。不同的传感器在应用的时候，传递信息和获取信息的形式也是不尽相同的，这些差别会带来数据分析、处理和访问等各个环节的差别，另外数据的多源性也会造成数据的类型各不相同，不同类型的数据信息也有不同的格式，从而会出现半结构化数据、非结构化数据和结构化数据同时存在的情况，使信息数据存在异构性的特点。
（四）不确定性
云计算的运行环境中数据信息具有一定的非确定性，主要表现为信息数据本身、数据语义匹配及数据信息的分析查询等方面具有不确定性。而为了达到保证信息数据准确客观的目的，用户在应用云计算时一定要明辨真伪，去其槽粕取其精华，反映真实的需求完成预期的工作目标。
（五）通用性、便捷性
云计算的使用平台在提供各项服务时，用户在使用中不会受到空间上的限制，也不会受到时间的约束。用户只要具有访问验证信息就可以自由的使用云计算平台，享受云计算的服务，不会受到系统和平台的限制，具有极大的通用性和便捷性。
三、云数据管理技术
用户通过云计算来分析处理大量的数据信息，云计算的数据管理技术必须要能够满足用户的需求，高效及时的管理分析海量的数据和信息。云计算分析处理的数据具有海量性、不确定性，这对云计算数据管理技术的开发和发展不断提出新的要求，需要积极的构造高效可用的信息数据管理系统。
（一）数据信息的组织管理
数据的组织管理可以采用分布式的系统来访问分析海量的分布式数据，例如gfs技术。这种技术可以在差别不大的各种普通硬件上运行，为用户提供了容错功能，并且为用户提供高效可靠的信息数据并行的存储和访问权限。
（二）数据信息的集合管理
数据信息具有海量性、动态性、不确定性等特点，需要采取分布式的数据信息处理技术来进行采集分析，例如bigtable技术可以用于对海量数据信息的处理，提供高效的服务。
（三）数据信息的分析管理
应用云计算的数据管理技术是为了分析和挖掘相关的数据来满足用户的需求。因此需要运用不同技术和布局来从海量的数据中提取挖掘有用的潜在数据，并且理解所挖掘的信息数据同时进行分析，为各种应用提供支持。
（四）数据信息的存储管理
以dynamo技术为例，这是一个具有高可用度的存储系统，具有dht和数据库的特征，为aws提供了基础的技术支持，并不直接展示于外网。dynamo技术设计的存储架构可以使信息数据在框架内均匀的存储，并且各个存储节点之间可以互通，根据数据的具体操作需求在框架内进行转发，具有较强的自主性，而由于有主控点来进行控制，单个节点之间一般不会出现故障。dynamo技术在存储时还具有一些优点，可以通过提供n、r、w这三个参数结合实际情况去调整实例。n即表示副本的个数，r为可完成的数据信息的成功一致个数，w为完成写入的个数。dynamo技术可以记录、处理不同版本的对象，将对象的不同版本来提供给技术应用，使应用可以对这些数据信息进行合理的整合和利用。在这一过程中并不要求将副本个数n全部的成功完成，只需要成功读取的个数r和成功写入的个数w两者相加，大于副本个数n，这样就可以保证数据的最终一致性。这种读取方式比写入一次进行多次读取的系统要麻烦一些，但是写入方式变得更简单，也充分满足了用户的需要。同时dynamo技术也具有负载均衡的优势，由于所采用的dht方式将需要的信息数据都均匀的存储到每个节点，导致每个节点的数据信息访问量和存储量都大致相同，比较均衡。
四、结语
当今社会处于高速发展的信息时代，各种数据信息在全球范围内传递交换，也就需要开发和利用高效可用的信息传播媒介来适应信息时代的发展，云计算和云数据管理技术正是为此而生。作为新型的信息技术，云计算具有广阔的发展空间也面临着不同的挑战。网络互联网技术的快速发展使云计算和云数据管理技术有了更好的机会和支持，也导致了新型应用系统的开发和应用，因此云计算和云数据管理技术要充分把握机会面对挑战，利用本身的优势和时代的发展来实现进一步的提高，解决应用过程中的技术难题，得到长远发展。
参考文献
网格化管理论文篇五
图1为当前我国煤化工产业链中煤化工技术的应用，从图1中可以看到传统煤化工技术与新型煤化工技术的关联与技术的发展。新型煤化工技术实际上是从旧的煤化工技术中发展而获得的。这种技术的应用就是要达到满足社会生产需求、在确保需求的基础上，通过提高转化率来达到满足节能环保的需求，以这些需求为方向，我国深化了旧的煤化工技术，发展了新型煤化工技术。虽然我国新型煤化工技术发展较快，并在部分领域中取得了技术的优势，但是这一技术的应用还存在一些问题：第一，产业项目规划的问题，我国传统的煤化工技术就曾经出现缺乏规划，导致产能过剩的问题，现在新型煤化工技术也存在这样的发展隐忧，并且部分产品已经出现了产能过剩的情况，比如二甲醚、乙稀都存在着产能过剩的问题。第二，产业链的风险问题。自从开始，我国已经从煤炭出口国变成了净进口国，我国煤炭的需求量年年上升。当前我国煤炭的产能已经不能满足社会的需求，即使我国现在能依赖进口来解决原材料缺失的问题，然而未来，可能会因为煤炭资源耗损过多，所以出现原材料供应不足的问题。在开展煤化工产品生产时，我国还存在产业链配套建设不完善的问题，有时有些企业缺少开展工业生产的设备。我国的新型煤化工技术发展过快，导致出现了配套的标准和技术规范缺失的问题，比如甲醇、二甲醚、煤制油的标准和规范已经落后。第三，环境污染的问题，我国已经希望尽可能的通过应用新型煤化工技术减少环境污染，提高产品转化率，然而环境污染的控制还是未能满足环保的需求。我国的新型煤化工技术还是存在污染大、耗能多的问题。如果要解决以上的问题，就要从以下几个方面提高煤化工技术：第一，由政府部门和企业共同合作，优化产品项目规范，集中研发和发展几个最有前景的技术，避免煤化工技术盲目发展。并且在扶植煤化工产业发展时，要筛选企业，让产业发展规模化。第二，完善产业链的配套建设，包括设备的研发建设、法律法规的制定、标准和技术规范的建设，不能让煤化工技术单一发展，孤立应用。第三，结合需求设计产品发展的周期，根据经济效益、发展前景、节能减排等多元化的需求评估项目，分析哪些技术需要重点投资发展，哪些技术需要即时淘汰止损。
4结语
新型煤化工技术，是以旧煤化工技术为基础，结合社会的需求，技术的进行而发展出来的新技术。当前我国的煤化工技术的应用既取得了一定的成果，又存在一定的问题。在应用技术时，必须了解当前存在的问题，优化技术应用的方向。
参考文献：
[1]惠团荣,罗云.煤化工及新型煤化工技术的发展应用趋势[j].化工管理.(25).
[2]王俊理.煤化工技术现状及发展趋势研究[j].世界有色金属.2017(01).
[3]刘祥.煤化工技术的发展与新型煤化工技术研究[j].化工管理.(27).