溧阳电站整流锥支撑系统施工安全影响因素识别研究

溧阳电站整流锥施工难度大,支撑系统安全性的高低直接关系整流锥浇筑安全。为实施安全重点监控,基于人员操作、工作环境、设备设施、现场管理等四个方面,系统分析整流锥支撑系统施工安全影响因素;综合运用二元语义基本理论,集结专家语言评价信息,结合DEMATEL(传统决策试验和评价实验法)核心思路,提出一种考虑因素间关联性的影响因素识别方法;辨析溧阳电站整流锥支撑系统施工安全影响因素重要程度与因果关系。结果表明:现场监督是影响其施工安全最重要的外部因素,基本素质是最易影响其他因素的原因因素,验收管理是最易受其他因素影响的结果因素。     

江苏省排污许可实施情况及对策建议

构建以排污许可制为核心的"一证式"固定污染源监管制度体系,是推动生态环境治理体系和治理能力现代化的重要举措。本文结合作者参与实际管理工作的心得体会,回顾了排污许可管理体系的构建情况,总结了江苏省排污许可制度实施成效,剖析了江苏省排污许可管理实践中存在的问题,从优化技术支撑体系、完善法规体系、加强数据融合等方面提出了改进的对策建议,并提出了江苏省排污许可管理实践的下一步工作展望。     

线性工程切割耕地的权属调整方法及系统实现——以保阜高速顺平段沿线土地整治项目为例

论文以高速公路切割的耕地地块为研究对象,根据权属调整的不同方向,将权属调整分为所有权置换和使用权流转两种类型,并将权属调整的方法分为面积法和价值法;在GIS服务软件SuperMap iServer支持下,建立了一个交互式权属调整应用系统,以保阜高速顺平段沿线的高于铺镇、腰山镇土地整治项目区中的切割耕地为案例,应用系统生成了项目区高速公路沿线切割耕地的权属调整方案。研究结果表明,线性工程切割耕地需进行权属调整以保障农业生产,研究采用的权属调整方法符合当地实际情况,利用权属调整系统可以自动生成推荐权属调整方案,并可以根据用户需求进行调整,同时系统可以对权属调整相关数据进行动态管理。     

巷道超前支护装备的防冲击控制策略研究

针对冲击地压会对巷道超前支护装备产生冲击等不利影响,提出一种基于改进型扰动观测器的控制方法。该方法在常规扰动观测器基础上,增加两个控制器,对理想模型控制器的输出进行动态补偿。使控制器不仅能够对频率较低的外界扰动进行抑制,同时能够对高频的测量噪声干扰进行消除。对其进行数值仿真与模拟实验,结果表明改进后控制方法能够有效降低冲击地压对超前支护装备产生的不利影响。     

安全生产技术支撑体系建立的研究

为了解决安全生产事故预防和事故处理方面的技术保障问题,加强对安全生产的监督和监察,必须建立各级安全生产技术支撑体系专业中心。建设的目的是围绕加强灾害事故的鉴定分析、灾害预防、安全技术的研究以及直接为国家各级安全生产监管监察机构履行职责提供技术支撑等。就省级企事业中非矿行业的安全生产技术支撑体系的建立作了初步研究,提出自己的观点,为各级工业安全生产技术支撑体系中心的建立提供可参考的依据。     

模糊支持向量机在煤与瓦斯突出预测中的研究

模糊支持向量机(FSVM)综合了模糊理论和支持向量机(SVM)的学习理论,不仅继承了SVM在小样本情况下所具有的较强识别能力的特点,并且比SVM拥有更好的学习能力。在FSVM算法中,每个样本被赋予一个隶属度值,使得构造目标函数时不同的样本有不同的贡献,达到最大限度的消除噪声或者孤立点的效果。运用了灰色关联分析(GRA)对煤与瓦斯突出指标进行提取,引入了一个合适的模糊隶属度函数,并在此基础上提出了基于FSVM的煤与瓦斯突出预测的模型,通过实际数据的验证和其他预测方法的对比,证明了FSVM模型能够满足煤与瓦斯突出预测的要求。最后,将FSVM和传统SVM对同一组数据进行训练,证明了FSVM相比较传统SVM拥有更高的精确度。     

基于非结构模糊决策支持系统的建筑施工安全管理体系研究

基于建筑施工特点和前人的研究,确定建筑施工的安全管理要素及决策准则。运用非结构模糊决策支持系统确定建筑施工安全管理体系中各要素的权重,从而对各要素进行优先级排序。研究结果表明:建筑施工安全管理体系中各要素优先级排序为事故隐患排查与治理、现场监督、安全宣传、各级管理人员参与、安全教育培训、安全审查、建立健全安全政策。该研究为建筑企业进行资源优化配置提供了重要的依据。     

矿山法双线地铁施工仿真及地表沉降数值分析

研究了左右双线矿山法隧道施工时的短期地面沉降。采用矿山法进行双线掘进,两隧道中心距13.2m,V级围岩CRD法进行施工,两侧隧道断面对称开挖。使用FLAC3D进行沉降分析,该软件能模拟地下隧道的掘进、支护和掌子面支护等。针对某地地质特征进行预测,这些特征是决定地面沉降量的关键因素。通过模拟左右双隧道对称掘进施工的暗挖隧道施工过程,得到了施工时的地面沉降规律,即沉降可分为两个阶段,且第一阶段沉降大于第二阶段沉降。最终为在市内建筑物密集区域修建地铁隧道提供安全可行的方法。     

全尾砂絮凝沉降参数GA-SVM优化预测模型研究

为了得到经济、高效的絮凝沉降参数,建立GA_SVM预测模型进行优化选择。在优选过程中,以供砂浓度、絮凝剂单耗和絮凝剂添加浓度作为输入因子,以沉降速度作为综合输出因子,通过室内试验,建立训练、验证样本集;建立支持向量机（SVM）回归预测模型,用训练集对模型进行训练,进而以验证集预测值的均方误差作为适应度函数,通过遗传算法（GA）对SVM模型参数进行优化选择,应用优化得到的SVM模型对絮凝沉降参数进行预测、优化。以湖南某铅锌银矿为例,通过建立的GA_SVM模型对全尾砂絮凝沉降参数进行预测,优选出该矿最佳絮凝沉降参数为:供砂浓度20%-25%,絮凝剂单耗8g/t,添加浓度009%。经实验对比,该模型对絮凝沉降参数预测结果的相对误差能控制在5%左右,精确度较高,可以作为絮凝沉降参数优选的一种新思路