为了进一步提高煤矿作业质量水平，要结合煤矿作业具体要求，积极升级煤矿机电设备应用模式，在降低生产成本的同时发挥技术改造的价值，更好地维系煤矿作业综合效能，共同促进经济效益和环保效益和谐统一。本文简要分析了煤矿机电设备检修与技术改造的意义，并对机电设备检修内容予以讨论，最后着重探讨了煤矿机电设备技术改造的要点。

为了进一步提高煤矿作业质量水平，要结合煤矿作业具体要求，积极升级煤矿机电设备应用模式，在降低生产成本的同时发挥技术改造的价值，更好地维系煤矿作业综合效能，共同促进经济效益和环保效益和谐统一。本文简要分析了煤矿机电设备检修与技术改造的意义，并对机电设备检修内容予以讨论，最后着重探讨了煤矿机电设备技术改造的要点。

本文旨在探讨锅炉能效测试热效率偏低的原因，特别是从锅炉排烟热损失和不完全燃烧热损失两个角度进行深入分析。通过对测试工作过程中遇到的问题与测试数据的分析，本文提出了一系列针对锅炉能效优化的建议。常规测试结果显示，锅炉受热面结垢是导致排烟温度升高的重要因素之一，而通过增加受热面则可以有效地提高锅炉的换热效率，进而降低排烟温度。本文的研究对于提高锅炉能效、减少能源消耗具有重要意义。

随着《“十四五”节能减排综合工作方案》的印发，光伏项目成为中国“新基建”的优先项之一。综合考虑新能源发电在公路交通碳排放上的优势，山西省明确表示大力推进交通能源领域向绿色低碳化方向转型，拟以全省高速公路为载体投资建设分布式光伏电站项目。在光伏发电项目建设过程中，必须结合工程实际采用严格的项目管理措施，以实现经济效益、社会效益最大化，促进新能源行业的良性发展。

变电一次设备作为电力系统的核心组成部分，其运行状态和质量直接关系到电力系统供电的稳定性。变电一次检修是保证设备稳定运行的关键，通过变电一次检修，企业可以及时发现并解决潜在的设备故障，这不仅有利于延长设备的使用寿命，同时，还可以保证电力供应的稳定性和可靠性。针对变电一次检修运行中所存在的问题，理应采取对策进行解决，以提高检修作业的有效性，避免设备安全性能下降，电网运行稳定性受到影响。本文从电力企业视角切入，围绕变电一次检修展开论述，首先分析了变电一次检修的含义及其重要性，而后围绕变电一次检修运行中所存在的问题进行分析，基于此提出解决这些问题的对策，旨在为相关人员检修作业的展开提供一定的参考。

目前，化工炼油设备在原油加工过程中因腐蚀导致的原油降解、设计失误和设备故障时有发生，为了更好地控制腐蚀问题，本文重点通过对常减压、加氢裂化、硫磺回收、乙烯裂解日常腐蚀问题的分析，找出存在腐蚀问题的原因，提出防护建议。全面解决化工炼油设备的腐蚀问题，应从健全选材、腐蚀监测、检测、防控、强化防腐工艺等方面入手，形成科学的腐蚀管理体系，对保障设备的安全生产、延长其使用寿命意义重大。

近年来，随着我国生态文明建设进入以降碳为重点的战略方向，现已将促进经济社会发展全面绿色转型和实现生态环境质量改善作为该时期的关键任务。在城市轨道交通建设中，地铁因运行速度快、单次运量大且使用绿色能源电力牵引，深受各大城市发展的喜爱。地铁列车多在全封闭的线路上运行，且多位于中心城区的地下隧道内，因此，城轨车辆的安全性和可靠性成了各配件制造厂、主机厂和运营公司重点关注的焦点。受电弓是为地铁运行提供稳定可靠电流的重要部件，在车辆正常运行时，其碳滑板与接触网之间以滑动摩擦方式接触，容易受外部环境影响造成磨耗，磨耗后的碳滑板需要及时更换以免造成安全责任事故。因此，碳滑板厚度检测的数据准确性显得尤为重要，这不但关系到碳滑板的更换频率及检修成本，同时，也是保证地铁安全运营的重要指标。本文以成都地铁某线为例，进行受电弓碳滑板厚度检测数据采集，并对数据进行对比，针对误差数据进行统计分析。本文围绕碳滑板厚度检测误差及碳滑板厚度检测方法，优化提升碳滑板厚度检测数据的可靠性及真实性。

消防产品的质量直接关系到社会公共安全，其监督检查和处理机制的完善是保障消防安全的关键。本研究围绕消防产品质量管理的核心问题展开，分析了不合格产品的处理方式、健全的处理机制以及管理长效机制的优化措施。在研究过程中，探讨了召回与销毁、行政处罚、法律法规执行、社会参与和全生命周期监管等多种方法的应用效果。研究结果表明，通过建立动态管理体系和推动行业协作，可以显著提升消防产品质量管理水平，降低安全隐患，为社会提供更可靠的消防安全保障。

本文针对烟支质量自动化检测需求，提出了一套基于图像处理的烟支外观检测技术框架。通过构建包含图像采集、尺寸归一化、噪声滤除与边缘检测的预处理流程，实现了烟支图像的有效增强。创新性地融合颜色-纹理双模态特征，结合小波包分析进行特征降维优化，建立了高效的特征表征体系。在分类模型构建方面，采用支持向量机（SVM）与Adaboost集成学习相结合的策略，通过弱分类器加权融合形成强分类器，有效提升了检测系统的泛化能力。实验结果表明，该方法在烟支外观缺陷检测中具有较高的分类准确率和工程适用性，为工业质检领域的智能化升级提供了技术参考。

针对单个算法（ANN、KNN）在智能电表批次故障分析中准确度不高的问题，本文提出ANN、KNN结合算法以改进准确率。首先，使用ANN算法，以累计故障率（或者分类）为目标变量，对单个自变量指标进行初步预测，得到多个不同自变量指标的初步预测结果集；然后将初步预测结果集作为KNN算法的输入自变量，以累计故障率（或者分类）为目标变量，对样本进行最终预测。结果表明，基于深度学习的多算法结合提高了预测准确性，在分类指标的准确率和连续性指标的误差方面都得到了明显改善。