超过设计使用年限的压力容器每年都在增加，如果忽视设计年限问题照常让设备运行，就是对设备可能存在的安全问题置之不理；但直接将设备拆除，意味着更复杂的流程、更长的时间、更多的投入，对于企业来说不是一个经济性选择。只有对超期设备进行检验检测后，经过评估，才能给出更换或者继续使用的意见建议。对于超过设计使用年限的压力容器检验问题，本文给出了较详细的阐述，具有一定的参考价值。

由于电力系统运行过程中产生的电气特征较多，导致传统异常检测技术的准确性与完整性不足，提出炼化企业电力系统运行异常检测技术。提取炼化企业电力系统的电压、电流等异常电气特征，采用 Relief 算法进行特征选择重构异常电气特征集，通过皮尔逊相关系数度量异常特征与正常特征之间的相关性，实现电力系统的运行异常检测。实验结果表明，设计技术检测炼化企业电力系统运行异常事件时，查全率高达 96.05%，证明了该技术具有良好的检测精度与完整度。

机泵作为油气生产系统中的核心机械构件，其运行的安全和稳定会直接影响油气生产状况以及工作人员的人身安全，加强对机泵安全运行管理是增强油气生产稳定性的必然要求。由于机泵工作的高强度、高负荷以及高温高压等特点，机泵机械密封极易出现泄漏等问题，增加安全事故的发生概率。本文主要就机泵机械密封泄漏的原因进行分析，然后根据机泵机械密封泄漏原因制定相应的处理方案，强化机泵机械密封和安全管理，保证石油化工生产的顺利开展。

本文设计了一种基于 Fusion-CBAM 目标检测算法，对其模型结构进行优化以解决复杂场景下的目标遮挡问题。实验结果表明，与原始的 Yolov5 方法相比，该方法添加具备 channel-Spatial dimensional interaction 的注意力模块，以引导模型关注被遮挡的施工机械目标，进一步提升了算法的检测性能。

风能作为一种绿色清洁能源已经越来越受到世界各国的重视，我国大规模风电场工程已相继建成，我国领导人在2021年全球气候峰会提出了“中国将力争2030年前实现碳达峰、2060年前实现碳中和”的宏伟目标，进一步提升了风能在国家能源结构中的重要性。而风力发电机组的风机塔筒作为风力发电机的重要组成部分，支撑着机舱和叶轮，使叶轮等部件在高空中运行，同时吸收机组震动。风机在长期运行过程中，受到基础地质条件、温度、风荷载、日晒、雨淋、腐蚀等外力影响，风机塔筒的机械强度、刚度、塔筒固定螺栓都会发生不同程度衰减：在风载荷、重力、叶片扭力的作用下，风机塔筒不可避免地发生倾斜，因此，采用一定的技术手段，对风机塔筒的倾斜情况进行监测，可以及时发现异常，有效弥补风电机组自身设计不足、运行环境恶劣等因素带来的安全隐患，对风电机组的安全运营具有重大的意义。

随着工业经济的发展，压力容器作为企业用于生产的重要设备已经被广泛使用，然而压力容器常常在高温、高压、腐蚀介质等特殊环境中使用，设备材料内部发生裂纹等缺陷的可能性难以避免，其发生事故危害的可能性及事故的危害性也加大。为了预防事故的发生，企业在强化操作维护、维护保养等管理的同时，对一些内部缺陷还必须有先进的检测手段来分析和识别，需要对压力容器进行专业检验，保证设备始终处在正常工作状态，以降低和减少设备安全事故的发生。因此，本文主要对 TOFD 超声成像检测技术在压力容器检验过程中的应用进行分析，希望能够为压力容器检验检测及维护保养工作提供一些参考和帮助。

若电气设备在变电运行中无法得到有效的监管，工作人员便无法在第一时间获取电气设备的运行参数，电力系统也无法及时传递设备运行异常的预警信号，导致电力系统的运行存在严重的安全隐患。所以，完善电气设备的监管策略，对其运行参数异常等问题做出精准判断，是完成电气设备检修与保养的必要举措，也是减少电气设备运行故障的重要方式。基于此，本文对电气设备在变电运行中的监控及异常诊断做出了一系列分析与讨论。

皮带运输机是煤矿生产中重要的输送设备之一，其稳定运行对于煤矿的生产效率和安全性具有至关重要的作用。然而，皮带运输机在使用过程中常常会遇到一些问题，如皮带打滑、断裂、跑偏等，这些问题会导致皮带运输机停运，严重影响煤矿的生产。因此，本文介绍了皮带运输机的重要性、常见问题以及处理方法，并提出了煤矿机电皮带运输机故障预防策略，以提高煤矿皮带运输机的稳定运行和安全性。

一次风系统流场不均匀易引起电站锅炉两侧风机抢风，出现风量测量准确率下降、设备磨损速率加快、系统阻力增大、炉膛燃烧不稳定等问题，特殊工况下甚至诱发系统误操。通过对一次风系统模拟仿真，分析存在的问题并提出增加导流板等优化改造方案。结果表明，优化后流场分布均匀，缓解了流场紊乱和流动不稳定等问题，消除因抢风带来的风机稳定运行隐患。

当今，图像识别依旧是炙手可热的话题。随着科技的不断进步，图像视觉系统在各行各业的应用逐渐普及。翻车机系统全自动化的首要任务就是摘钩机器人视觉系统的设计，能否准确地识别目标，并且持续地跟踪目标是其重中之重。因为视觉跟踪识别是处理非线性的数据，即目标对象和背景均随着时间的变化而变化，但是目前大多数算法往往通过提取目标的不变的特征，而且仅能在短持续时间和较好的实验环境下才能够跟踪对象。由于跟踪任务目标的外观或跟踪目标的周围环境并不固定，这些算法往往难以准确地跟踪任务目标。又因为跟踪目标的特殊性和不确定性，采用一种鲁棒性强的算法是必要的。本文基于 YOLO-V2 的目标检测算法，针对车钩手柄的追踪识别调整了内部的算法，针对性地优化其损失函数，在不同的环境、气候下，算法模型的抗干扰性、准确性有了显著的提升，在光照强度剧烈变化时的车钩捕捉识别分割能力仍然稳定；通过增设残差网络进一步捕捉关键特征像素点，最终经多重卷积并组合其各类特征，快、准、稳地实现车钩的识别。