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基于应急避难空间的矿山安全防护体系研究 总被引:5,自引:1,他引:4
提出以应急避难空间为基础的煤矿新型安全防护体系,通过在井下布置救生舱、避难所与矿井各系统结合形成救援网络,可在煤矿事故中为被困作业人员提供应急避难空间避难,降低煤矿事故死亡率。提出了救生舱、避难所在矿井中的基本布置原则,并以山西某煤矿为实例进行安全体系建设研究,指出避难室、救生舱在矿井实际条件中的设置原则和方法,以及新型安全防护体系的发展方向,为我国煤矿新型安全防护体系构建提出指导性依据。 相似文献
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基于2022年6月1日—8月31日河北省石家庄市地面气象要素和臭氧(O3)观测数据,结合O3激光雷达垂直探测数据分析近地层O3垂直变化特征,并利用后向轨迹聚类分析法探讨其污染来源。结果表明:(1)2022年夏季石家庄O3污染天数为6月>7月>8月。影响ρ(O3)变化的主要影响因子是气温,平均气温与ρ(O3)正相关,相对湿度与ρ(O3)负相关。(2)当探测高度≥2 km时,全天、日间、夜间的ρ(O3)变化较稳定,ρ(O3)均在100μg/m3左右。近地层ρ(O3)差异最大,无论是日间还是夜间,ρ(O3)均在0.3 km左右达到峰值,之后逐渐降低。6月的ρ(O3)垂直变化速率较大,7、8月ρ(O3)垂直变化速率逐渐降低。(3)不同垂直高度下,石家庄夏季ρ(O3)日变化情况均成“单峰单谷”型,地面ρ(O3)日变化波动最明显,随着高度的上升ρ(O3)日变化情况趋于平缓。(4)后向轨迹聚类分析结果表明,距离地面10,500,1 000 m高度层的O3后向轨迹均呈散射状分布,距离地面10 m的O3路径来源为河北西南部,距离地面500 m的O3路径来源为河北南部,距离地面1 000 m的O3主要途经地点为内蒙古西南部、西北部和河北东北部。 相似文献
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对化工过程进行在线监测与动态风险预警是降低事故发生的有效途径。提出了一种基于深度学习时序预测与模糊数学定量风险评估相结合的预警方法。针对化工过程数据的动态性、时序性、非线性强,且预测周期短等问题,将卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNN)与长短期记忆网络(Long Short-Term Memory, LSTM)模型结合形成深度学习时序预测模型,实现过程参数108 min的超前预测。将该方法应用于合成氨过程,对温度、压力、流量、氢氮比等6个风险参数进行预测。结果表明,该预测方法具有较高的预测精度,其线性回归相关系数及均方根误差表明所提出的方法具有非常高的精度。同时利用三角模糊数对时序预测结果进行风险评估,得到时序风险变化曲线,实现了化工过程风险预警。研究对使用人工智能和大数据实现过程控制和风险预警进行了有益探索,为实现化工过程的超前预警提供参考。 相似文献