石油工业作为全球经济的重要支柱，其发展直接影响着经济的稳定与发展。陆地石油装备制造作为石油工业的重要基础，传统的制造过程存在着依赖人工、生产效率低、成本高等问题。引入智能化与自动化技术后，通过自我感知、自我诊断和自我调节等功能，能大幅提升生产效率、降低成本，并保障生产安全。智能化技术包括人工智能、物联网、大数据、云计算和机器人技术等。它们应用在数据分析、预测性维护、自动决策、设备远程监控、数据处理和存储等方面，提高了设备的自主决策能力和适应性。具体应用包括智能钻井设备、自动化生产线、设备维护与故障诊断、智能供应链管理等，均提升了生产效率和安全性，降低了成本。未来，石油装备制造将继续向技术持续创新、数字化转型、绿色制造和全球合作等方向发展，推动行业进步，增强国际竞争力。

随着科技进步与数字化转型的加速推进，电力行业正站在一个充满挑战与机遇并存的新时代交叉口。为了紧贴这一变革潮流，提升服务质量和效率，从而更好地服务于日益增长的客户需求。基于此，本文旨在深入分析在居民服务中心及营业网点部署名为“电小丫”的电力自助服务终端的可行性和潜在影响。此举意在为公众创造更加简便快捷、高效的用电服务体验，同时为电力行业的长远发展注入新的活力与可持续性。

近年来，人工智能技术频频出现于人们视野中，极大改变了社会生活方式和生产方式，也成为行业领域变革转型的科技新宠，最终为行业的创新发展、跨越式发展提供强力支撑。机械制造业也不例外，在人工智能技术的全面应用下，真正实现了机械设计制造自动化、智能化、高效化，进而极大解放了社会生产力，减轻了工作人员的劳动负担，提高机械制造设计效率、节省设计制造成本的同时也有效保证了机械设计制造质量，进一步塑造了机械制造业发展新动能、新优势。本文主要研究分析了人工智能技术在机械设计制造中的具体应用，希望能为相关从业人员提供参考借鉴，以显著提升机械设计制造水平，赋能机械制造企业和社会经济高质量发展。

随着工业自动化技术的进步，人工智能（AI）和机器学习（ML）在码垛机与套膜机的应用显著提升了生产流程的效率和质量。本文深入探讨了这些技术在 2 种设备中的具体应用，并进行了对比分析。在码垛机方面，视觉识别技术结合深度学习，实现了对物品的高效准确识别；智能路径规划通过优化算法缩短机械臂移动时间；强化学习进一步优化码垛策略，提升操作性能。对于套膜机，实时图像识别与检测确保了包装质量，自适应控制算法动态调整参数适应不同产品需求，增强了系统的灵活性和鲁棒性。尽管码垛机和套膜机都依赖视觉技术和智能算法，但码垛机更侧重于效率，而套膜机则专注于质量控制。

“双高计划”是我国高等职业教育在全球化和科技创新推动下，提出的改革发展先导性计划，而今我国高等职业教育在机遇和挑战并存的情况下，对技术技能人才提出了更高要求。在此背景下，“双高计划”应运而生，强调通过深化产教融合等方式，推动高等职业教育更好地适应新时代国家发展的要求。因此，本研究对双高计划背景下产教融合高质量发展的一些方面进行详细的探析，以期为推动我国高等职业教育的改革发展和产教融合高质量发展提供参考。

对于工业生产来说，工业油污的长期累积会导致设备运行效率的降低，如果不能及时进行清洗处理，会加剧设备磨损，导致设备故障问题，影响正常工业生产的运行。化学清洗技术基于清洗剂的表面活性作用，将油、固、水等三相成分进行分离，并通过剥离、乳化、分散等机制提升去污能力。与物理方法相比，化学清洗技术能够避免对设备表面造成损伤，是去除工业油污的有效手段。

随着新能源汽车产业的快速发展，充电站的竞争重点已从规模扩张转向追求高效运营。本文聚焦充电站电能损耗问题，深入分析了电能损耗的主要来源（包括传输损耗、铁损损耗、铜损损耗和设备损耗）及其影响因素。本文提出通过预见性维护算法来优化充电站运营，该方法通过实时数据采集和设备状态监测，结合大数据分析和机器学习技术，可以预测设备潜在故障并及时采取预防措施。通过建立包含传感子系统、数据分析与预测子系统、策略优化子系统的场站健康监测系统，不仅可以有效降低电能损耗和运营成本，还能提升设备可靠性和服务质量。这种将预见性维护与能量管理相结合的方法，对提升充电站运营效率和实现可持续发展具有重要意义。

提升灭火救援效能，是现代应急管理的核心任务，它深刻影响着公共安全、社会稳定及国家应急响应能力。面对火灾类型日趋多样、救援环境愈发复杂的挑战，必须迎难而上，解决应急响应、资源配置与协同作战等多重难题。为此，应强化应急机制、锤炼救援人员专业技能、优化资源配置、促进跨区域协作，并积极引入科技与智能化手段。同时，合理应用和适配消防设备也至关重要，有助于综合提升灭火救援效能，有效应对复杂火灾风险。

随着金属矿山设备向大型化、智能化方向发展，设备健康状态监测与故障诊断技术对保障安全生产、提高生产效率至关重要。高次谐波诊断技术是利用的非接触式传感器，在电气设备的供电电缆线表面提取电流高次谐波信号，通过对采集的数据进行分析计算并与专家诊断数据库系统进行对比解析，分析诊断电气设备各部位及其负载的健康状况，自动量化各部位劣化指标及诊断报告，实现早期故障预警，并结合趋势管理以指导生产运营管理和设备维修。本文探讨了谐波法在金属矿山设备（提升机、球磨机）健康监测中的应用，实现对电气设备全生命周期管理，从而提高设备利用率、延长设备使用寿命、降低故障率，降本降耗、保障企业安全生产、提高产能。该技术为矿山设备智能化运维提供了新的解决方案，具有较高的工程应用价值。

本文在深入研究工业 CT 技术原理及激光选区熔化增材制造的缺陷机理基础上，精心设计并制作了专用于 CT 检测的对比试件与缺陷模拟试件，这些试件的制作过程严格遵循了相关标准，确保了其结构特征与实际样件的高度相似性。通过与实际样件一同进行 CT 检测发现，对比试件与缺陷模拟试件在检测结果中清晰地展现了孔洞、裂纹等典型缺陷，这一实践充分验证了工业 CT 技术在激光选区熔化增材制造产品品质保证中的重要作用，它不仅具备高度的检测精度，还能为产品的质量控制提供强有力的技术支持，是不可或缺的有效检测手段。