配电开关柜的电缆室、二次室（如蓄电池室）及低压电表箱等电气设备空间狭小，电气线路复杂，存在较大的火灾隐患。为应对这些问题，本文研究了基于全氟己酮的紧凑型灭火装置，旨在提供高效、环保、安全的电气火灾防护解决方案。通过对灭火剂的选择、装置结构的优化设计及自启动机制的探讨，本文提出了一种适用于电气设备狭小空间的自动化、智能化灭火系统，具备高效灭火、无残留、免维护等优点，显著提升了电气设备运行的安全性。

安全帽佩戴检测是工业安全生产尤其是电力等高危领域的核心防护手段，对保障电力作业人员生命安全、提升电力安全监管自动化水平具有重要意义。针对现有算法在电力复杂场景中，检测精度不足、实时性欠佳的缺陷，本文以 YOLOV8n 算法为基准，设计了可变形大可分离注意力机制用于特征提取，可以在有效地处理上下文的信息的同时保留局部描述符。其次，设计了一种基于数据的感受野的动态适应的自适应方法，将其加入到可变形大可分离注意力机制中，用于改善复杂背景下特征捕捉和理解的能力。实验结果表明，改进后的 DLSKA-YOLOv8n 算法在公开安全帽数据集（SHWD）上，检测精度相得到一定提升，能够有效适配电力复杂场景的检测需求。

传统企业安全管理体系存在风险识别静态化与数据融合能力不足和关联分析缺失等关键问题，难以满足现代工业环境的动态风险防控需求，研究通过系统分析现有安全管理体系的基本构成与不足构建基于深度学习算法的动态风险识别模型和风险传播网络分析框架。提出涵盖技术架构优化和管理流程再造的双重路径设计方案，建立智能预警系统集成模式和跨部门协同管理机制。通过典型企业应用案例验证动态识别模型相较传统方法在风险预警准确率上提升 32.4%，安全事故发生率降低 47.8%。该优化路径为企业构建智能化与精准化的安全管理体系提供系统性解决方案。

在智慧城市建设与应急管理现代化的双重驱动下，传统消防装备在状态感知、协同调度、实战响应与全生命周期管理等方面的局限性日益凸显。物联网技术以全域感知、低功耗传输、云端协同与边缘智能为核心特征，为消防装备从被动值守向主动预警、从独立运行向系统协同、从经验处置向数据决策转型提供了技术支撑。本文以消防装备智能化升级为主线，解析物联网技术在消防装备感知层、网络层、平台层与应用层的落地路径，围绕个人防护装备、救援作业装备、固定消防设施与指挥调度体系展开实践分析，结合典型场景提出可落地的改造方案与运维机制。研究表明，物联网与消防装备的深度融合可显著提升隐患识别准确率、缩短救援响应时间、降低装备故障率与人员作战风险，为城市消防安全韧性提升与消防救援队伍现代化建设提供可行路径。

本研究旨在解决火电机组关键设备传统状态检修的短板，以智慧电厂平台为依托展开实践。通过分析传统检修痛点，利用平台四层架构整合数据、部署 AI 算法，结合分设备应用、技术融合等实践路径开展研究。结果表明，该平台能打破“信息孤岛”，提升故障诊断准确率，降低维护成本，推动检修模式向“数据驱动”转型，有效提升设备可靠性与运维效能。

在我国碳达峰、碳中和战略持续推进、全国碳市场不断扩容的背景下，油气行业作为高耗能、高排放重点管控领域，面临着严格的碳履约约束与绿色转型压力。碳资产已从传统环保附属指标转变为油气田企业可量化、可核查、可交易、可增值的核心经营性资产，碳资产管理能力成为衡量油气企业现代化治理水平的重要标志。传统油气田碳资产管理依赖人工统计、静态核算、台账式管理，存在数据碎片化、核算精度低、监管滞后、资产盘活能力弱、风险防控被动等突出问题，难以适配新时代低碳发展与智能化管控要求。基于此，本文立足于“双碳”政策背景与油气田生产工况特点，系统阐述碳资产智能化管理的内涵与价值，深入分析当前油气田碳资产管理存在的智能化短板，构建完整的碳资产智能化升级路径，为油气田企业实现碳资产精细化、数字化、智能化、市场化管理提供理论支撑与实践参考。

山体滑坡是我国山区最为频繁的地质灾害类型，严重威胁着沿线居民生命财产和基础设施的安全。传统人工巡查方式存在时效性差、覆盖范围有限、夜间和恶劣天气条件下难以作业等不足，构建智能化监测预警体系是地质灾害防治的主流方向。基于此，本文从监测装置选型和点位布设两个方面进行分析，系统探究了地表位移、深部形变、诱发因素监测等多类设备的技术参数和适用领域，结合工程实践提出了主断面控制、分级加密、多设备协同的布设优化策略。

针对煤矿井下电气设备控制技术响应延时大、能耗高及故障先兆预测难等问题，提出一种基于深度学习的煤矿电气设备智能控制技术。建立云边端协同架构体系实现多源感知数据集成的数据链系统，构建 CNN-LSTM 联合深度学习模型完成电气设备状态信息的时空特征提取和控制指令生成，利用通道剪枝与参数量化对深度学习模型轻量化处理并用于边缘侧部署。实验结果表明，所提技术使煤矿带式输送机吨煤耗电降低 33.3%，电气设备故障率减少 54% 以上，平均检测时延不超过 30ms，并优于传统的控制技术，能够为煤矿智能化建设提供技术支持。

针对钻机绞车结构件传统制造模式中普遍存在的生产节拍慢、成品一致性差及对高级技工过度依赖等瓶颈问题，本研究提出一套集成化数字智能制造生产系统的构建方案。该方案以数据作为核心驱动力，规划通过对机器人智能焊接、自动导引车（AGV）物流、制造执行系统（MES）以及数字化工艺仿真等关键技术的深度融合，旨在打造一个从物料入库至成品出库的全链条自动化与信息化管控平台。方案的预期目标是在生产效率、质量稳定性、运营成本控制和管理透明化等方面实现显著优化，预计可将典型结构件的制造周期缩短约30%，并使关键焊缝的一次探伤通过率实现大幅提升。本方案不仅旨在探索此技术路径在重型装备制造行业中的实用性与前瞻性，也为相似的离散型制造企业进行智能化升级提供富有实践指导意义的参考模型。

矿用刮板输送机是煤矿综采工作面的核心输送装备，机身中部槽、机头机尾架、过渡槽等主体结构是设备承载、物料输送、链条传动的关键载体，其加工精度、结构强度与制造稳定性直接决定整机服役寿命与井下开采安全性。传统刮板输送机机身加工多采用通用机床离散化生产模式，存在工序分散、工装通用性差、人工干预度高、加工误差累积、产品一致性差、自动化水平低等诸多弊端。随着智能矿山建设持续推进，大型化、重载化、高可靠性刮板输送机应用需求持续增长，行业对机身结构加工精度、生产效率与智能化制造水平提出了更高标准。本文依托机械制造专业智能制造理论与煤机生产一线实操经验，系统分析刮板输送机机身传统加工工艺的核心短板，融合数控精密加工、机器人自动化作业、在线精度检测、数字化工装夹具、数字孪生仿真、智能焊接校正等智能制造技术，构建覆盖机身下料、机加工、焊接、校正、检测全流程的智能制造工艺体系。通过工艺对比与生产数据验证，明确智能制造技术在提升机身结构加工精度、生产自动化水平与批量生产稳定性方面的应用效果，解决传统工艺精度失控、效率偏低、质量管控滞后等行业痛点。研究形成可落地、可推广的机身智能制造实操方案，能够为矿用刮板输送机智能制造产业化应用提供技术借鉴，同时丰富重型装备结构件智能加工的工程研究体系。