关键词： 人工智能   新质生产力   智慧旅游   数字文旅   旅游强国  

摘要： 在“数字中国”战略深入推进的背景下，人工智能（Artificial Intelligence, AI）日益成为推动旅游业高质量发展的核心引擎。然而，目前AI与旅游业融合过程中仍面临技术伦理缺位、数据安全隐患、制度保障不足等多重挑战，亟需系统梳理与应对。文章聚焦AI赋能旅游产业的关键议题，系统分析其在旅游业产品创新、服务重构、治理体系升级中的路径机制与现实问题。研究发现：（1）AI技术重塑了旅游业的运行逻辑，推动产业从要素驱动向智能驱动转型，构建“数据-算法-服务”闭环；（2）AI作为新型生产要素深度嵌入旅游生产函数，通过技术赋能实现劳动增强、资本优化与资源调度智能化；（3）AI驱动文旅融合迈向资源数字化、体验沉浸化、供给个性化与决策智能化的新阶段，催生多元融合业态；（4）AI助力构建“政府-企业-社区-游客”协同治理网络，推动旅游目的地治理向智能生态系统转型；（5）AI发展中的风险与挑战日益凸显，需从制度建设、技术监管、伦理治理与人才培养多维发力，构建包容、安全、公平的技术治理体系。研究有助于厘清人工智能驱动旅游业变革的核心逻辑，为构建以智慧共创为特征的新型旅游发展模式提供理论支撑与政策建议。

关键词： 人工智能   电气工程   自动化控制   智能化技术  

摘要： 在当今时代,智能化技术呈现蓬勃发展之势,其于电气工程自动化控制领域的应用已然成为焦点所在,该技术蕴含多重显著优势,不但能极大增进控制系统的精确程度,而且还可对设计流程予以有效优化,甚至在故障诊断以及智能控制领域皆能彰显卓越性能。本文着重针对电气自动化控制范畴中智能化技术所具备的优势与具体施行流程展开探究。从降低人力依赖以及提升控制精准这两方面维度切入,深刻阐述其在无人操控以及数据处理效能维度的优势所在。与此同时,围绕智能控制与故障诊断这两大关键应用予以剖析,借此彰显其对电气自动化进程的推动价值。期望本文的相关研究,可为相关人员工作提供参考,从而推动智能化技术在电机工程领域的持续拓展。

关键词： 电厂热力系统   性能诊断   能效提升   能源优化策略   机器学习技术  

摘要： 随着全球资源紧张和环保压力加大,电厂热力系统的能效优化已成为电力工业追求的重要目标。本研究针对电厂热力系统性能诊断与能效提升进行了系统分析和技术研究。首先,对目前电厂热力系统的性能进行了彻底的诊断,重点关注了设备效率、操作优化和维修管理三个方面。其次,基于深度数据分析和机器学习技术,开发了一套能效评估模型,识别了关键的影响因素并提出了相应的能源优化策略。在此基础上,引入先进的热力系统优化技术,包括设备更新、节能控制与管理以及热力系统集成等方法,旨在进一步提高系统整体的能效。实验证明,本研究提出的性能诊断和能效提升技术有效提高了电厂热力系统的能效,减少了能源消耗,为电厂热力系统的节能降耗和环保工作提供了重要的理论支持和技术指导。

关键词： 石油化工设备   故障诊断与预防   管理效率   机器学习   故障类型  

摘要： 石油化工设备是石油化工生产的重要组成部分,其管理水平直接影响生产效率和安全。近年来,故障诊断与预防技术在石油化工设备管理中得到广泛应用,大大提高了设备的运行稳定性和使用寿命。本文基于故障诊断与预防的理论与技术,对石油化工设备管理中常见的故障类型进行了分类和诊断,提出了相应的预防措施,并将机器学习等先进技术应用到故障诊断与预防中,取得了显著的效果。研究表明,合理的故障诊断与预防策略可显著提高石油化工设备的管理效率,并为相关领域提供了有益参考。

关键词： 智能检测   电能表接插件   机电领域   机器学习   故障预警  

摘要： 随着智能化技术在各领域的应用与普及,特别是在机电领域,电能表接插件的智能检测与诊断技术逐渐引起人们的关注。电能表接插件作为电力系统中不可或缺的硬件设备,其正常工作直接影响着电力系统的安全稳定。智能检测与诊断技术为保证和提高电能表接插件的使用性能、可用性及安全性提供了有效手段。本研究以电能表接插件的智能检测与诊断为重点,主要通过嵌入式系统以及互联网的方式,进行集中监控和故障预警,便于运维人员做出及时反应。此外,我们还创新性地引入了机器学习方法,通过收集大量电能表接插件的使用数据,对其进行智能分析,以实现故障的提前预测。经实验证明,该方法能够有效提高电能表接插件的可用性和耐用性,减少突发故障对电力系统的影响。研究结果不仅提高了电力行业的运营效率,也为机电领域中智能检测与诊断技术的发展提供了重要的理论支持和实践参考。

关键词： 绿氢化工   过程系统工程   低碳转型   人工智能  

摘要： 利用可再生能源电解水为合成氨、甲醇等化学品提供“绿氢”是化工低碳化转型的关键举措。绿氢供给的间歇性与化工系统的连续性形成矛盾，对绿氢化工的发展提出了新的挑战。过程系统工程集成了多种工具，如计算流体力学、流程模拟、优化和控制等，这些工具在传统化学工业的研究与应用中已被广泛采用。在绿氢化工领域，这些工具同样展现出其优化系统运行、提升效率和经济性的巨大潜力。当前，大量研究工作已经证实了过程系统工程方法论在应对绿氢化工的新挑战和运行特性等方面的有效性。因此，本文从过程系统工程的角度，对绿氢化工的研究进展进行梳理。本文首先概述绿氢化工的电解制氢工段的技术现状；然后梳理不同的绿氢下游工艺路线；接着从过程系统工程的角度梳理当前绿氢化工中应用的各项工具和特点；随后，梳理在人工智能发展的背景下，过程系统工程在绿氢化工中的发展和应用；最后，展望推动绿氢化工的过程系统工程技术的发展方向，提出人工智能对相关技术进步和改造的促进方向。

关键词： 人工智能   供配电系统   故障诊断   恢复   策略  

摘要： 随着社会经济的迅速发展,供配电系统作为现代基础设施的核心组成部分,扮演着至关重要的角色,其稳定性直接关系到各行各业的正常运行和民众的日常生活,供配电系统在长期的运行过程中,常常面临各种突发故障的挑战,这些故障不仅可能导致电力供应中断,还可能带来巨大的经济损失和社会影响,保障供配电系统的高效与稳定运行,故障诊断和恢复的及时性显得尤为重要,随着人工智能技术的迅猛发展,越来越多的先进算法和智能化技术被引入到供配电系统中,用以优化故障诊断和恢复过程,人工智能通过深度学习、数据分析等方法,能够在复杂环境中快速识别故障源并提出有效的恢复策略,显著提升系统的自愈能力与应急响应效率,本文主要分析了人工智能的供配电系统故障诊断与恢复策略。

关键词： 金属-有机框架材料   机器学习   CO   吸附   高通量筛选  

摘要： 金属-有机框架（MOFs）材料在气体吸附、催化和分离等领域展现了广阔的应用前景，但通过实验筛选高性能MOFs材料繁琐且耗时。随着人工智能的发展，机器学习为MOFs材料捕获CO2提供了一种高效、精准的研究手段。综述了机器学习模型筛选MOFs流程及其在碳捕获中的应用进展，提出通过自动化方法提取MOFs特征，或应用可解释性方法增强模型可信度和可理解性是未来机器学习辅助MOFs材料碳捕获的研究方向。

关键词： 人工智能   电子信息技术   智能化社会   数据处理   未来发展趋势  

摘要： 随着信息技术的快速发展,人工智能(AI)在电子信息领域的应用日益广泛,推动了行业的革新与发展。本文旨在分析基于人工智能的电子信息技术发展趋势,探讨其在各个领域中的实际应用与未来前景。首先,文章回顾了人工智能在电子信息技术中的主要应用方向,包括智能通信、数据处理、自动化控制等领域。其次,采用文献综述法和趋势预测法,系统分析了AI技术在提升电子信息处理效率、优化资源配置、增强系统智能化等方面的影响。研究发现,随着深度学习、自然语言处理和大数据分析等技术的不断进步,AI有望在5G通信、物联网、大数据分析等前沿领域发挥更加重要的作用。此外,AI的普及也面临数据隐私保护、算法透明性等挑战,需要在技术进步的同时加强相应的法律法规建设。最后,本文总结了人工智能技术在电子信息领域未来发展的潜力,认为其将持续推动行业的数字化转型,助力智能化社会的建设。研究成果为相关学术研究和产业应用提供了有价值的参考。

关键词： 人工智能   LSTM-TS模型   深度学习   电网调度  

摘要： 针对传统调度方法存在系统集成度差、智能化水平低、任务调度速度慢等问题，设计一种基于人工智能的电网调度系统。所设计系统应用人工智能技术，根据长短期记忆(LSTM)和禁忌搜索(TS)算法建立LSTM-TS模型，保证采集的电网运行系统数据稳定可靠。构建人工智能电网调度系统架构，通过深度学习技术对电网运行状态进行评估分析，通过系统决策自动生成调度任务，实现电网调度岗位作业数据化、业务管控在线化、系统决策智能化。仿真实验结果表明，人工智能电网调度系统可以提高电网调度任务的效率和处理速度，运行稳定可靠，具有较好的应用价值。