在高危作业场所，如化工、矿山、建筑等领域，违章行为频发且易导致严重后果，因此对违章行为的及时准确识别至关重要。智能视频分析技术基于图像处理与模式识别算法，通过图像采集、特征提取、行为分析等步骤，实现对违章行为的精准捕捉与识别。该技术在实时监控、提高识别准确性及降低人工监控成本等方面具有显著优势，但同时也面临复杂环境干扰及技术实施成本较高等挑战。针对这些问题，可通过优化算法提升抗干扰能力，探索成本更低的硬件方案及优化软件系统架构等策略加以解决。智能视频分析技术在高危作业场所违章行为识别中的应用，对提升作业场所安全性、降低事故发生率具有重要意义。

建筑信息模型（BIM）技术正在深刻改变幕墙设计和施工领域的传统工作模式。 本文系统研究了BIM技术在幕墙设计与施工中的应用及未来发展趋势。BIM技术 通过参数化设计、碰撞检测、多专业协同、施工模拟、数据导出、施工指导等功 能，有效解决了异形幕墙设计以及工程精度控制等难题。通过分析多个实际工程案例，本文验证了BIM技术在提升设计效率、降低施工错误、节省成本、控制 工期等方面有着不错的贡献。同时，本文也探讨了BIM实施过程中面临的技术 门槛、数据协同等挑战。也展望了BIM与光电测绘、AI智能等技术深度融合的 发展趋势，为幕墙设计行业的技术升级提供参考。

在全球气候变化日益严峻的背景下，碳中和目标的达成成为各国共识，工程项目领域作为碳排放的重要来源，其绿色转型迫在眉睫。本研究聚焦碳中和背景下工程项目绿色供应链的构建与多目标优化，通过文献综述、理论分析与案例研究等方法，深入探讨绿色供应链的内涵、构建原则及多目标优化策略。研究成果表明，构建科学合理的绿色供应链并实施多目标优化，可有效降低工程项目碳排放，提高资源利用效率，实现经济效益与环境效益的双赢。这不仅为工程项目行业的可持续发展提供理论支持，也为实现碳中和目标贡献实践路径，对推动全球绿色转型具有重要意义。

在化工生产过程中，反应釜的温度控制至关重要，其精度和稳定性直接影响产品质量与生产安全。PID控制作为广泛应用的控制策略，其参数优化对提升温度控制性能意义重大。本文首先阐述了PID控制的基本原理，包括比例、积分和微分环节的作用。接着，分析了现有PID参数在控制精度、响应速度等方面存在的问题，并介绍了多种优化方法，如经验法、试凑法、理论计算法和智能优化算法。通过实际优化过程记录与效果评估，验证了优化后的PID参数在稳定性、准确性和快速性上的显著提升。本研究为化工反应釜温度控制系统的优化提供了有效参考，对提高化工生产效率和质量具有重要价值。

本研究旨在探索模糊PID控制在高精度机电伺服系统中的应用及有效的参数整定方法，以提升系统的控制性能。通过结合模糊控制与PID控制的基本原理，利用模糊推理优化PID参数，使其能更好地适应复杂工况。在实际应用中，以某高精度机电伺服系统为实例，采用基于经验试凑法和基于模糊规则的自整定方法进行参数整定。实验结果表明，模糊PID控制相较于传统控制方式，在控制精度和响应速度上有显著提升。合适的参数整定方法能进一步增强系统性能，为高精度机电伺服系统的高效稳定运行提供了有力支持。

随着建筑行业的不断发展，项目规模与复杂度持续攀升，建筑工程全过程造价管理的重要性愈发凸显。BIM（Building Information Modeling，建筑信息模型）技术作为一种创新的数字化工具，以其独特的优势为建筑工程全过程造价管理带来了新的变革。本文深入探讨BIM技术在建筑工程决策、设计、招投标、施工及竣工结算等各个阶段造价管理中的实践应用，并对其产生的效益进行全面评估，旨在为建筑行业更好地应用BIM技术，提升造价管理水平提供参考。

随着工业4.0与智能制造的深度推进，智能机电设备作为生产系统的核心单元，其运行稳定性与可靠性直接决定工业生产效率与安全。传统故障诊断依赖人工巡检与事后维修，存在响应滞后、故障定位模糊、维护成本高等问题，难以满足现代化工业的高效运维需求。数字孪生技术通过构建物理设备与虚拟模型的实时映射，实现设备全生命周期数据的动态交互与可视化管理，为故障诊断与预测维护提供全新技术路径。本文系统梳理数字孪生技术的核心架构与关键技术，深入分析其在智能机电设备故障诊断中的应用逻辑，从模型构建、数据融合、故障预测算法优化等方面提出具体实施策略，并结合典型应用场景验证技术有效性，最终形成一套基于数字孪生的智能运维方案，为提升机电设备运行可靠性、降低运维成本提供理论支撑与实践参考。

随着全球生态环境问题日益严峻，建筑行业作为能源消耗与污染物排放的重点领域，推行绿色施工技术已成为实现可持续发展的必然选择。本文围绕建筑工程中的绿色施工技术展开研究，首先分析了绿色施工技术应用的重要性，随后从节能、节水、节材、环境保护及节地五个维度，详细探讨了各类绿色施工技术的实践要点，包括太阳能利用技术、雨水回收系统、新型环保建材应用、扬尘噪声控制技术以及施工总平面优化等。结合实际工程案例，验证了绿色施工技术在降低能源消耗、减少环境污染、提升工程经济效益等方面的应用效果。研究表明，绿色施工技术不仅能够有效缓解建筑工程对生态环境的负面影响，还能为建筑企业带来显著的经济与社会效益，对推动建筑行业转型升级具有重要意义。

近年来，极端天气事件频发，对电力系统的安全运行构成了严重威胁。暴雨、暴雪、飓风等极端天气可能导致输电线路断裂、变电站损坏以及发电机组停运，进而引发大规模停电事故^[1]。鲁棒调度方法作为一种有效的应对策略，通过考虑极端天气的不确定性因素，构建优化模型以提升电力系统的韧性能力。其核心原理在于将极端天气对电力系统的影响建模为不确定性集合，并采用自适应鲁棒优化技术进行求解^[2]。在实际应用中，该方法能够显著减少系统负荷损失并提高恢复速率，已在多个测试系统上得到验证^[3]。然而，鲁棒调度方法仍面临数据获取准确性和计算资源消耗等挑战。未来，随着极端天气环境的日益复杂和电力系统规模的不断扩大，鲁棒调度方法有望通过进一步改进和完善，成为提升电力系统韧性的重要手段。

目的 探讨复方氯己定漱口液在口腔临床应用中的效果。方法 选取我院2023年1月至2023年6月期间的180例口腔患者为研究对象，随机分为研究组和两个对照组，每组60例。研究组使用复方氯己定漱口液进行口腔临床观察，对照组1使用普通漱口液，对照组2未进行特殊漱口液临床观察。比较三组在口腔清洁度、口腔黏膜损伤、口腔PH值、口腔细菌培养结果、菌斑指数、口腔临床观察时间和舒适度方面的差异。结果 研究组在口腔清洁度上显著优于两个对照组，其中研究组的口腔清洁度Ⅳ（86.67%）显著高于对照组1组（66.67%）和对照组2组（78.33%）。在口腔黏膜损伤方面，研究组仅有少数患者出现Ⅰ级损伤（6.67%），而对照组1组和对照组2组的黏膜损伤发生率较高。研究组的口腔菌斑指数、口腔细菌培养结果和临床观察后口腔PH值也显著优于对照组。特别是研究组临床观察后口腔菌斑指数（0.96±0.14）和口腔细菌培养结果（2.02±0.24）显著低于对照组。研究组的口腔临床观察时间（5.29±0.4分钟）较短，舒适度较高（98.33%）。结论 复方氯己定漱口液在口腔临床应用中表现出显著的效果，能够有效提高口腔清洁度，减少口腔黏膜损伤，降低菌斑指数和细菌培养结果，并提高患者的舒适度，值得在临床中推广应用。

随着物联网技术的飞速发展，其在机电设备监控领域的应用日益广泛。本研究旨在开发一种基于物联网的机电设备远程监控系统，以解决传统监控方式存在的诸多问题。该系统开发过程涵盖系统架构设计、硬件选型及软件设计等多个环节，其实践应用于各类机电设备监控场景中，展现出显著优势。系统通过感知层、网络层及应用层的协同工作，实现了对机电设备数据的实时、精准采集、传输与分析，有效提高了监控准确率与响应速度，为生产效率和设备可靠性的提升提供了有力支持。本研究不仅推动了物联网技术在机电设备监控领域的应用，也为相关行业的发展提供了有益的参考与借鉴。

随着经济的快速发展，工程质量问题日益凸显，传统的工程质量追溯体系在数据真实性、完整性等方面存在不足，难以满足当前工程质量监管的需求。本研究旨在构建基于区块链的工程质量追溯体系，并验证其可信度。通过对区块链技术原理的剖析，明确了其在工程质量追溯中的适用性。在体系构建方面，从数据层、网络层、共识层和应用层进行详细设计，确保工程质量数据的安全、可靠与可追溯。在可信度验证过程中，构建了涵盖数据真实性、完整性和及时性的评估指标体系，并通过实际案例分析进行量化验证。结果表明，基于区块链的工程质量追溯体系显著提升了可信度，为工程质量监管提供了有效的技术支持，对推动工程质量追溯体系的发展具有重要意义。

在低风速地区进行风电机组安装，需要面对风力资源分布不均、自然环境恶劣、气象条件复杂多变等问题，因此，在进行风电机组安装之前需要对其进行场地准备，通过合理规划场址、选择适宜的基础类型和基础施工方案以及科学的设备选型与适配，进而保证机组安装顺利开展。同时，还需要重点关注安装调试阶段的关键技术与注意事项，包括运输与吊装、并网与调试、运行维护策略及远程监控等，通过采取以上措施保证风电机组在低风速地区稳定运行。最后，还需要加强低风速地区风电机组运维管理，建立健全的运维管理体系，从而保证风电机组在低风速地区长期稳定运行。

数控机床主轴热误差对加工精度具有显著影响，约占其总加工误差的40%~70%[5]。为解决传统热误差补偿算法在模型精度、实时性及复杂工况适应性方面的不足，本文研究了基于数字孪生技术的热误差补偿算法优化方法。该优化算法通过建立“热传感-映射-融合与优化-驱动”数字孪生框架，利用无模型自适应控制（MISO-MFAC）实现热误差的动态预测与补偿[1]。实验结果表明，相较于传统算法，基于数字孪生的优化算法在提高补偿精度、实时性及泛化能力方面表现出明显优势，为数控机床主轴热误差补偿提供了新的解决方案。

化工废水是一种较为常见的工业废水，它所含有的污染物较为复杂，不易于进行处理，因此需要将其进行深度处理。现阶段我国对于化工废水的深度处理技术已经有了一定程度上的研究和发展，但是在实际应用过程中仍然存在一些问题。针对化工废水的深度处理技术研究，需要将其与资源化利用技术结合起来，在技术水平提升的同时实现资源的高效利用。文章在对化工废水深度处理技术进行概述的基础上，结合我国现阶段化工废水资源化利用技术发展现状，对其应用进行了进一步研究，旨在为今后化工废水资源化利用工作提供一定的参考价值。

随着我国城市化进程的不断加快，大量的地下空间被开发利用，地质环境问题也随之凸显。由于地质条件复杂，地下水问题在工程建设中容易引发各种工程地质灾害，从而对建设工程造成严重的影响。本文基于对地下水基本概念及分类的阐述，分析了地下水对工程地质勘察结果的影响途径，并结合典型案例进行了系统分析。在此基础上，从勘察阶段、施工阶段以及后期管理与长效机制等多个方面，提出了相应的防控措施建议，旨在为相关从业人员提供一定参考与借鉴。

随着医疗技术的不断进步，微型医疗机器人在疾病诊断、治疗及手术辅助等领域展现出巨大的应用潜力。导航系统作为其核心组成部分，对机器人准确抵达目标位置至关重要。磁控电路设计因具备精确控制与低功耗等优势，成为微型医疗机器人导航系统的关键技术之一。本文研究背景基于微型医疗机器人对精准导航的需求，关键设计环节涵盖磁场生成原理、电路结构选型及元件参数计算等。通过实际案例验证与实验数据对比，证明了设计的有效性。同时，针对电磁干扰与空间限制等挑战，提出了抗干扰措施与小型化策略。未来，磁控电路设计有望与人工智能等新兴技术融合，进一步提升性能，为微型医疗机器人在医疗领域的广泛应用奠定坚实基础。^[1][2][3]

通过分析暖通系统风机在建筑机电系统中的作用，阐述了现有暖通系统风机节能控制技术的现状及问题，指出了风机节能控制技术的理论基础，介绍了目前常用的节能控制技术和实现方法，并探讨了风机节能控制技术在高层建筑机电暖通系统中的应用前景，指出未来应重点关注能源、信息与环境智能感知与数据分析等领域的关键技术研究。

随着我国建筑产业转型升级的不断推进，建筑工程现场管理正面临着新的挑战和机遇。智能化技术作为现代建筑工程管理的重要组成部分，能够帮助现场管理人员及时掌握项目施工状况，提升工作效率，降低运营成本，优化现场管理。本文基于建筑工程现场管理的特点和智能化技术的优势，从施工进度管理、质量与安全管理、设备与材料管理、人员管理和环境监控等方面探索智能化技术在建筑工程现场管理中的应用，并针对当前应用过程中存在的技术集成与兼容性问题、人才培养和数据安全保障等问题提出相应解决对策，以期为我国建筑工程现场管理水平的提升提供有益参考。

随着现代工业的不断发展，电气自动化系统在各个领域的应用日益广泛，其稳定运行对工业生产至关重要。然而，电气自动化系统的复杂性不断增加，使得故障诊断难度大幅提高，传统诊断方法已难以满足实际需求。基于人工智能的故障诊断系统应运而生，其设计思路是通过数据采集、处理及诊断模型构建等模块，利用神经网络、支持向量机等人工智能算法，实现对电气自动化系统故障的精准诊断。在实现过程中，采用合适的编程语言与软件工具进行开发，并经过实际案例验证，该系统在诊断精准度和效率上具有显著优势。研究成果不仅提高了电气自动化系统故障诊断的水平，也为保障工业生产的稳定运行提供了有力支持，对推动故障诊断领域的发展具有重要意义。