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本文对氨制冷系统的危险性进行定性分析,同时对氨系统泄漏后的中毒半径进行定量计算,从加强防护、操作、管理等安全措施进行阐述,对氨制冷系统进行安全评估。 相似文献
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《中国特种设备安全》2017,(5)
我国的电梯工程项目数量巨大,电梯工程项目的安全生产风险尤为严峻。本文注重于风险管理,对电梯工程项目中的风险因素进行识别,采用层次分析法进行分类分析,最后用模糊综合评价法进行评价,得到电梯工程项目的风险评价,最后结合实例进行说明,有利于工程单位有针对性的对其电梯项目的安全风险进行管理。 相似文献
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事故致因理论的比较分析 总被引:5,自引:0,他引:5
本文对事故致因理论进行了总结并对其优缺点进行了介绍,对一些主要的事故致因理论进行了比较,分析了其异同,提出了各自的特点和适用条件,并对其理论发展前景进行了展望。运用事故致因理论对具体事故案例进行了分析,找出了事故原因,提出了预防措施。 相似文献
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通过对焦化厂所发生的事故进行分析,发现危险作业造成的事故概率较大,因此,对焦化厂的作业根据危险程度进行合理的分级,并对每级作业的措施进行预知,将措施以格式化的形式表现出来,进行分级控制,达到减少事故的目的。 相似文献
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基于BP神经网络技术的实验数据分析处理 总被引:2,自引:4,他引:2
许多热灾害实验的危险性和成本相对较高,很难进行多次实验,且数据较少。针对这些的问题,笔者根据BP神经网络基本原理,建立多层反向传播的神经网络,以现有实验数据为训练样本,对神经网络进行训练,利用训练后的网络对待测样本进行预测。以喷射火作用下液化气储罐热响应实验的数据处理为例,利用BP神经网络进行压力值预测。将预测的结果和实验数据进行比较,结果表明了神经网络对实验数据进行处理和预测的可行性。 相似文献
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神经元网络在安全评价中的应用 总被引:4,自引:2,他引:4
利用人工神经元网络进行安全评价可以克服传统的安全评价方法的缺点,提高安全评价方法的精确度和可靠性。笔者在BP神经网络基本原理的基础上,利用机会约束的思想建立了综合安全评价模型;运用反向传播算法和遗传算法对神经元网络进行训练;进而就系统综合安全评价模型进行求解,并对运用神经元网络进行综合安全评价的优点进行了分析。最后,通过对实例进行综合安全评价,得出计算结果,同时也证明将人工神经元网络应用于安全评价的可行性 相似文献
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和谐社会构建中的企业安全文化建设研究 总被引:1,自引:1,他引:0
运用决策树对企业安全文化建设进行最优决策分析发现,企业一般不会自觉地投入资金来进行安全文化建设,而是存在一种侥幸心理,因此,需要对其施加监督外力;通过构建一个由政府安监部门和企业参与的监督博弈模型并进行分析表明,政府安监部门加大对企业不进行安全文化建设的处罚力度并不是最优策略,鼓励并帮助企业进行安全文化建设才是最优选择。和谐社会构建中仍需运用"和谐"原则来指导和帮助企业进行安全文化建设。 相似文献
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《中国个体防护装备》2018,(2)
本文对现有防尘口罩国家标准中主要技术指标及其实用意义进行了论述,对9款市场上常见产品进行了研究测试,并对其测试数据进行了分析及比较,方便使用者对防护口罩中的各项指标有更为清晰的理解,以便于大众更好地进行防尘口罩的选择及使用。 相似文献
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对塔式起重机安全性现状进行了调查,并对国内外塔式起重机安全性研究的现状进行了分析与总结,最后,对塔式起重机的安全性技术的发展趋势进行了展望. 相似文献
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对原煤破碎车间粉尘污染的特点进行了分析:对采用新型移动式颗粒床除尘器的可行性进行了论证;并对除尘系统进行合理设计,取得了满意的效果。 相似文献
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《中国特种设备安全》2019,(8)
对某亚临界锅炉的四大管道进行寿命评估,对主蒸汽管道和高温再热蒸汽管道进行壁厚校核、理论计算,采用等温线外推法对此机组主蒸汽管道和高温再热蒸汽管道剩余寿命进行计算并对计算结果进行分析讨论,并对下次大修提出建议。 相似文献
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结合MOSAR危险源辨识方法和FMEA风险评价方法对高压富氧燃烧工艺进行了火灾爆炸危险性分析。辨识出危险源,总结出火灾、爆炸、中毒、工伤四种事故场景。并对系统进行功能分解,采用FMEA方法进行危险性分析。根据分析结果对危险源进行排序,提出了改进措施。 相似文献
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焦化厂原煤破碎车间粉尘污染治理的研究与设计 总被引:2,自引:0,他引:2
对原煤破碎车间粉尘污染的特点进行了分析;采用新型移动式颗粒床除尘器的可行性进行了论证,并对除尘系统进行合理设计,取得了满意的效果。 相似文献
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为了对重大毒气泄漏事故的后果影响及相关疏散区域进行分析,构建基于GIS的重大毒气泄漏事故区域疏散分析系统,对区域疏散分析业务流程和数据流程进行分析,对系统总体结构和数据结构进行设计,并结合具体案例,进行扩散模拟,对事故影响区域以及区域疏散效果进行分析,研究结果表明:混合通知方式下的疏散效率最高,毒气泄漏事故发生后应尽早通知周边居民疏散。 相似文献