组织支持感对建筑业农民工不安全行为的影响*

为对建筑业农民工的不安全行为进行科学有效的管理，探讨组织支持感、自我效能感与建筑业农民工不安全行为之间的关系，防止因建筑业农民工不安全行为造成的不安全事件发生，从组织行为学和计划行为学视角出发，以218名一线建筑业农民工为研究对象，通过构建结构方程模型进行实证分析。结果表明:组织支持感的3个维度均可直接对建筑业农民工的不安全行为产生负向显著影响，其中关心利益维度影响最大，工作支持维度次之；建筑业农民工的自我效能感在其组织支持感与不安全行为的负向关系中起到中介作用。     

Optimizing mixture properties of biodiesel production using genetic algorithm-based evolutionary support vector machine

Nowadays, biodiesel is used as one of the alternative renewable energy due to the increasing energy demand. However, optimum production of biodiesel still requires a huge number of expensive and time-consuming laboratory tests. To address the problem, this research develops a novel Genetic Algorithm-based Evolutionary Support Vector Machine (GA-ESIM). The GA-ESIM is an Artificial Intelligence (AI)-based tool that combines K-means Chaotic Genetic Algorithm (KCGA) and Evolutionary Support Vector Machine Inference Model (ESIM). The ESIM is utilized as a supervised learning technique to establish a highly accurate prediction model between the input--output of biodiesel mixture properties; and the KCGA is used to perform the simulation to obtain the optimum mixture properties based on the prediction model. A real biodiesel experimental data is provided to validate the GA-ESIM performance. Our simulation results demonstrate that the GA-ESIM establishes a prediction model with better accuracy than other AI-based tool and thus obtains the mixture properties with the biodiesel yield of 99.9%, higher than the best experimental data record, 97.4%.     

A scoping review of post-disaster social support investigations conducted after disasters that struck the Australia and Oceania continent

This scoping review provides a summary of research findings on social support dynamics in the wake of disasters that occurred on the continent of Australia and Oceania between 1983 and 2013. Forty-one studies, quantitative and qualitative, were summarised, investigating different facets of post-disaster supportive interactions. All inquiries assessed disasters resulting from natural hazards, with the majority of them conducted following events in Australia and New Zealand. The review revealed similar patterns of post-disaster social support dynamics that routinely unfold after disastrous incidents all over the world. Consistent with the disaster mental health literature, the documentation of social support mobilisation and social support deterioration processes was common. Salutary direct effects of supportive behaviours on post-disaster psychological distress were also highly evident. Most studies, however, posed research questions or hypotheses that lacked empirical or theoretical grounding. In conclusion, the review offers several recommendations on how to advance research on post-disaster social support.     

基于SVM的矿井通风阻力系数影响因素分析与预测

矿井通风阻力系数是通风安全最重要的基础参数之一，为了实现矿井通风阻力系数简单准确地预测，提出了利用支持向量机（SVM）来预测矿井通风阻力系数的方法。通过分析影响因子与矿井通风阻力系数的相关性关系，并利用MATLAB逐步建立单影响因素与矿井通风阻力系数、多影响因素与矿井通风阻力系数之间的SVM预测模型，对比分析各预测模型的相对误差，确定最佳矿井通风阻力系数预测模型，即当输入模型影响因素为巷道断面积、周长和支护方式时，预测相对误差小于10%的样本数占测试样本的76%，相对误差小于20%的样本数占测试样本的90%。结果表明:该预测方法在矿井通风阻力系数预测中是可行的，并具较高的准确性。     

近20年来中国典型区域PM2.5时空演变过程

近20年来PM_(2.5)污染严重制约了中国可持续发展.长时间序列历史监测数据的缺失阻碍了相关研究.为此,本文以四大典型区域2013~2016年的PM_(2.5)浓度监测值和2000~2016年MODIS AOD数据、边界层高度、温度等气象数据作为基础数据,将反向人工神经网络和支持向量回归机两种算法相结合,构建组合模拟模型,并利用地理空间分析技术实现近20年来PM_(2.5)浓度历史变化过程的情景再现.研究结果表明,组合模型具有较低的误差和更高的泛化能力;时空分析结果表明,2000~2010年京津冀和东三省PM_(2.5)浓度持续增长,珠三角PM_(2.5)浓度缓慢下降,3个研究区PM_(2.5)污染范围呈扩大趋势,长三角PM_(2.5)浓度值及污染范围基本保持稳定.2012年4个研究区PM_(2.5)浓度值降低且污染范围缩小,但2013~2016年PM_(2.5)浓度略微上升后又下降,高污染范围缩小,这与国家采取PM_(2.5)区域联防等治理措施有关.     

地震灾后重建中的多元化资金支持研究

本文以汶川地震为背景,针对灾后重建资金需求量大、持续时间长的特点,提出灾后重建资金来源应以财政资金为引导,走多元化的道路;并分别从财政资金支持、信贷资金支持、社会资金支持、国外资金支持、保险资金支持、证券市场资金支持的角度进行分析,提出了在财政资金引导下,切实可行的多元化资金支持建议.     

纳米TiO_2-Al_2O_3负载CuMnO_x对甲苯的催化燃烧

研究采用改进的溶胶-凝胶法制备了TiO2-Al2O3复合载体,并用浸渍法制备CuMnOX/TiO2-Al2O3催化剂,通过对甲苯废气催化燃烧的实验,分别考察了Cu-Mn负载量、Cu/Mn摩尔比、焙烧温度及载体对催化剂制备过程及催化剂活性的影响。实验结果表明:活性组分负载量25%,铜锰活性组分的配比Cu:Mn=1:2,焙烧温度500℃是浸渍法制备CuMnOX/TiO2-Al2O3催化剂较佳的工艺条件;XRD衍射图谱表明,500℃下铜锰尖晶石的存在是催化剂催化活性优良的主要原因;由复合载体制备的CuMnOX/TiO2-Al2O3催化剂比单一载体制备的CuMnOX/Al2O3催化剂具有更高的甲苯转化率,其T99比单一载体要低20℃以上。     

GIS在化工园区事故应急救援辅助决策中的应用

采用GIS平台与应急决策支持技术相结合,以园区高危工艺和重大危险源作为分析对象,开发化工园区安全管理系统中的应急救援辅助决策模块,针对园区内高危工艺或重大危险源事故后果预测与事故应急救援管理的科学性和有效性,扩展为对整个化工园区的事故风险管理与事故应急救援辅助决策支持。运用该模块可实现园区内突发事故后果预测、最优救援和疏散路径规划、应急辅助决策方案生成,有效提高化工园区事故救援的科学性和效率,减少人员伤亡和财产损失,提高化工园区安全管理水平。     

种族鱼群优化支持向量机序列理论监测尾矿坝

为监测预警尾矿坝的变形位移,提出基于结构风险最小化理论的支持向量机进行学习预测。通过采集有效数据,对时间序列数据进行归一化序列处理,然后采取种族鱼群选择向量机参数,对处理后的数据进行支持向量机回归预测。将该理论应用到某尾矿坝监测系统,得到了较为准确的预测结果,表明该理论充分利用了数据的统计特性,精度和泛化能力都得到了明显提高,可作为尾矿坝监测系统的有效指导。     

不同SAPO分子筛负载MnOx催化剂的低温NH3-SCR性能研究

以磷酸硅铝分子筛SAPO-5、SAPO~(-1)1和SAPO-34为载体,采用乙醇分散法制备了用于低温氨选择性还原(NH_3-SCR)NO_x的分子筛负载MnO_x催化剂.活性测试结果显示,3种分子筛催化剂均展现出优良的NH_3-SCR活性,但三者在低温区间的SCR活性存在较明显差异,其SCR活性顺序如下:MnO_x/SAPO-34MnO_x/SAPO-5MnO_x/SAPO~(-1)1.借助XRD、N2吸附-脱附、XPS、H2-TPR、NH_3-TPD、NH_3FT-IR等技术对催化剂的表面活性物种及表面酸性等进行表征分析,结果表明,MnO_x主要以无定型状态分散于载体上,负载后载体的比表面积和孔体积均有所下降.XPS和H2-TPR分析证实,不同分子筛载体上MnO_x的表面浓度与氧化态明显不同.NH_3-TPD和NH_3FT-IR分析揭示了催化剂表面均存在Bronsted酸位和Lewis酸位,其中,Lewis酸性位对低温SCR反应起着关键作用.研究表明,催化剂的催化性能会因载体不同而存在差异,高Mn4+表面浓度和丰富的Lewis酸性位对催化剂在低温区间实现优良的催化活性尤为重要.