预氧化聚丙烯腈/g-C3N4光催化降解罗丹明B

以聚丙烯腈(PAN)和g-C_3N_4为原料,采用超声波辅助分散的溶液浸渍法及煅烧法制备了具有共轭结构的预氧化聚丙烯腈/g-C_3N_4复合光催化剂(CPAN/g-C_3N_4),采用XRD、SEM、FTIR、UV-Vis DRS、EIS等技术对光催化剂进行了表征,考察了CPAN/g-C_3N_4对罗丹明B(Rh B)的可见光催化降解性能。结果表明:CPAN与g-C_3N_4具有良好的协同作用,使g-C_3N_4片状结构堆叠体颗粒显著减小,明显增强了光催化剂在全部光谱范围内的光吸收,有效提高了光生电子-空穴分离效率;在PAN与g-C_3N_4质量比为1∶200、煅烧温度250 ℃、煅烧时间1 h条件下所制备的CPAN/g-C_3N_4光催化活性最高,且具有良好的光催化活性稳定性。超氧自由基和光生空穴为CPAN/g-C_3N_4复合光催化剂光降解罗丹明B的主要活性物种。     

基于集对理论对鱼刺图分析法的优化研究

鱼刺图分析是定性的分析,没有定量的描述,分析结果存在一定的差异。为了提高鱼刺图分析法的准确性和合理性,在集对理论分析的基础上引入层次分析法的专家打分模式,对鱼刺图中各因素确定权重,得出定量计算公式,确定鱼刺图评价目标的安全等级,并根据结果做一定程度的优化。优化的鱼刺图分析结果显示当不同组的子因素部分相似时,以最大可能0.5计算,μ为0.189;当不同组完全不同时,以-1计算,μ为-0.311,安全等级一致,优化合理;并且acb,为强同势,3个主要因素对同一目标有很强的一致性。     

“3.01”暴恐事件对昆明入境旅游的影响

旅游业是一个对外界环境较敏感的行业,易受到突发事件的影响。暴恐事件属于危机事件的一种形式,由于其突发性、不确定性,对旅游业的破坏力大、持续时间长,因此应积极采取应对措施来降低暴恐事件给旅游业带来的冲击和损失。搜集昆明近三十年来的入境旅游统计数据,建立昆明入境旅游客流量和旅游外汇收入本底趋势线,结合月指数和本底线距平方法,高分辨率地分析了"3. 01"暴恐事件的影响。研究发现:2014年"3. 01"暴恐事件发生之后,昆明入境旅游客流量和入境旅游外汇收入受到了严重的冲击,2014—2016年三年共损失客流量86. 7万人次,损失率高达19. 3%;入境旅游收入损失共计43688. 6万美元,损失率高达26. 2%,该影响持续至今并有逐年扩大趋势。     

突发事件下安全舆情的传播与演变——以江苏响水天嘉宜化工有限公司“3.21”特别重大爆炸事故为例

为明确突发事件安全舆情传播与演变路径，提高企业防控突发事件安全舆情传播风险能力，降低衍生灾害发生概率，在文献分析及事故致因理论基础上，构建突发事件安全舆情传播与演变过程的系统动力学（SD）模型，并运用Vensim软件对以江苏响水天嘉宜化工有限公司“3.21”特别重大爆炸事故为例进行仿真实验，模拟安全舆情传播与演变动态过程。结果表明:突发事件安全舆情传播与演变主要受事件自身、媒体、相关企业监管层、相关企业执行层4个主体的共同影响，其中事件自身因素起效时间最早，相关企业监管层影响作用最大、维持时间最持久，相关企业执行层影响最直接。     

AHP与GA-SVM耦合模型在滑坡预警中的应用*

为了减少滑坡造成的损失，提高滑坡预测的准确性，通过搭建灾害模拟平台获得滑坡的实验数据，在获得多组模拟实验数据后，分析各变量的特性。首先，通过层次分析(Analytic Hierarchy Process，AHP)算法，对滑坡进行危险度划分；然后，通过支持向量机(Support Vector Machine，SVM)建立模型，遗传算法(Genetic Algorithm,GA)再优化SVM参数，提出1种层次分析法与GA-SVM相耦合的模型。研究结果表明:AHP方法划分后的数据，通过GA与SVM结合建立的模型精度较好，实验预测结果与实际结果较为吻合，与单一SVM相比，精度更高，结果更好，更加适用于多变量的复杂非线性滑坡预警。     

某矿低铜废石综合回收利用项目职业病危害预评价

为了对某矿业有限公司低铜废石综合回收利用项目可能产生的职业病危害因素进行辨识、分析和评价，采用检查表、类比法相结合的原则对该项目的铲装、破碎、运输、筑堆等工艺进行分析评价，并利用经验法对浸出、萃取电积工艺进行分析评价。结果表明:类比工程中绝大部分粉尘、噪声检测点的浓（强）度符合国家标准；化学毒物、工频电场接触浓（强）度符合国家标准；电积车间的通风满足要求；萃取车间的事故通风能力不足。评价方法及通风计算方法对同类项目具有借鉴意义。     

基于改进支持向量回归机的污水处理厂出水总氮预测模型

在小样本数据的情况下,采用粒子群优化算法(PSO)对传统支持向量回归机(SVR)进行改进,将其应用于北京某大型污水处理厂出水总氮浓度预测上。预测结果精度对比分析表明,PSO-SVR模型预测结果平均相对误差为1.836%,决定系数为67.76%,均方根误差为0.693 9,各评价指标均优于多元线性回归模型、BP神经网络模型。因此在小样本情况下,利用PSO-SVR模型对污水处理厂出水总氮浓度进行预测是可行有效的,为应用数据驱动模型对污水处理过程进行建模模拟提供了一种新方法尝试。     

基于航测数据的空间视距计算方法研究

为研究道路空间视距对重特大道路交通事故的影响,首先,根据无人机航测影像重建事故现场的三维模型、恢复道路线型数据;然后,提出基于三维重建模型及道路线型恢复数据的空间视距计算方法;其次,在Open Scene Graph(OSG)三维渲染引擎中搭建基于航测数据的空间视距计算平台;最后,以2016年8月贵州某地发生的一起重特大道路交通事故为研究对象,对所提出的空间视距计算方法进行案例分析及验证。研究结果表明:用所建立的计算方法,能够解决护栏、标志牌和路侧景观等道路附属设施对视距的影响及道路实际情况与施工图或竣工图数据不一致等情况下的空间视距计算问题。