基于改进YOLOv5s算法的隧道初期火灾检测模型

为提升公路隧道初期火灾的检出率与检测精度,考虑初期烟火特征量小且不易侦测的特点,提出一种基于改进YOLOv5s算法的公路隧道初期火灾检测模型。首先,在YOLOv5s特征检测层并入变压器预测头,在原有3个特征检测头的基础上新增第4个160×160尺度的特征检测头,以增强多尺度识别能力;同时,引入加权双向特征金字塔网络(BiFPN)结构,用于融合高低层火焰和烟雾的语义信息;然后,采用完全交并比(CIoU)替换距离交并比(DIoU),并在置信度损失中采用Focal Loss改进YOLOv5s的损失函数,从而提升新模型整体的训练效果和检测精确度;最后,在真实隧道内开展初期火灾模拟试验,获取50 000幅训练集样本,并结合2022年3月1日江苏镇江观音山隧道真实火灾视频数据,对比分析YOLOv5s-Opt和YOLOv5s算法模型。结果表明：YOLOv5s-Opt对初期火灾的平均检测精度达到90.38%,比YOLOv5s提高2.06%;对于同一段火灾实测视频,YOLOv5s-Opt的检出率比YOLOv5s高出3.63%。YOLOv5s-Opt算法模型更擅长初期火灾小目标的检测和识别,在检测精度和检...     

改进YOLOv3算法下通航机场场面运动目标检测

为获得更好的检测精度和更快的检测速度,保障通航机场场面运行安全,提出一种改进的YOLOv3算法,分别从网络结构和损失函数2方面进行改进。首先,在主干网络中使用深度可分离卷积代替原卷积,构建基于距离交并比(DIoU)的目标框回归损失函数;然后,以某通航机场为研究对象,搭建通航机场场面目标检测场景,采用迁移学习和冻结训练相结合的训练方法,以提升场面目标检测的速度;最后,比较分析所提算法与传统的YOLOv3、YOLOv4算法的识别效果。结果表明：飞机目标的检测效果明显优于车辆和人员目标,改进的YOLOv3算法对目标的检测精度、召回率、全类平均精度(mAP)分别达到92.96%、80.51%、91.96%,图形处理器处理速度高达74帧/s,较传统的YOLOv3、YOLOv4算法性能均有明显提升,可实现通航机场场面运动目标的有效检测。     

煤与瓦斯突出过程中煤体层裂演化特征实验研究

为了探究煤与瓦斯突出过程中煤体层裂演化特征,利用自主研制的煤与瓦斯突出实验模拟系统,研究突出过程中煤体层裂结构特征、煤体裂隙厚度演化特征和煤体质点运动演化特征。研究结果表明:在轴向应力0.9 MPa、瓦斯压力0.4 MPa时,煤体层裂发展时间持续85 ms,煤体共计出现11处裂隙。层裂从煤体后方的弱构面出现并向前方发展,其位置大多集中于突出腔体中后部,煤体层裂形式均为纵向贯通,在第9处出现最大纵向断裂裂隙。煤体裂隙总厚度约为75.6 mm、单处裂隙平均厚度约为8.4 mm,二者均呈现随时间递增的趋势。层裂过程中煤体单处裂隙厚度并不都是沿程递增的,部分煤体中部裂隙厚度呈现先增大后减小的特征。煤体的运动表现为靠近突出口端的运动速度更快、运动距离也更长。研究结果可为揭示煤与瓦斯突出层裂机制提供参考。     

基于动态贝叶斯网络的民航空中停车事件安全风险评估

为探究组织和人的因素对发动机空中停车事件的影响及其演化情况,评估航空公司空停事件的风险水平,基于动态贝叶斯网络(DBN),构建一种适用于民航空停的风险评估模型。首先,运用主动与被动相结合的方式,识别影响发动机发生空停事件的组织和人的因素;其次,利用毕达哥拉斯模糊和决策试验与评估实验室(DEMATEL)方法,探究各个风险因素之间的因果关系;然后,基于得到的风险因素因果关系构建民航空停DBN,依据统计分析和专家经验确定民航空停的DBN参数,通过GeNle概率推理,进一步得出空停事件发生的概率;最后,以S航空公司的CFM56-5B发动机为例,评估民航空停事件安全风险。结果表明：2020—2021年,S航空公司的CFM56-5B发动机发生空停事件的概率分别为1.260×10^-6、1.352×10^-6;导致民航空停事件安全风险变化的主要原因是资源投入减少导致教育培训效果降低进而影响作风意识和合作沟通。     

中小企业个体防护装备管理探讨

中小企业不仅在国内企业总数中占有很大的比例,而且就业人员数量占比也很高。但中小企业由于规模的原因普遍存在安全生产基础薄弱,企业主体责任落实不到位,从业人员职业安全和健康意识差,个体防护装备配备不充分和缺乏系统管理等特点。本文立足于探讨中小企业职业危害及个体防护装备管理现状,分析其个体防护装备管理中存在的主要问题,提出中小企业改进个体防护装备管理的对策。     

高斯混合模型下建筑工人高空作业失稳检测方法

为防止施工现场高处坠落事故,实现个性化矫正管理,在考虑个体异质性对运动信号造成的差异化影响基础上,提出一种基于高斯混合模型(GMM)的实时检测方法,可及时识别建筑工人高空作业失稳状态。首先,采用姿态传感器实时采集加速度和角速度数据,以刻画建筑工人的高空作业姿态特征;然后,基于GMM算法,建立建筑工人高空作业的个性化失稳检测模型,获得个性化阈值,以判断姿势失稳状态;最后,通过试验对比基于个体数据集和公共数据集2种方式构建的模型。研究结果表明：生成的个性化检测模型在准确度P、召回率R和综合评价指标F₁值上,均远优于公共数据集模型,具有更好的个性化检测效果。该失稳检测方法能够从工人的作业姿态习惯探究个性化的高空失稳风险,促进差异化安全预控和精准化安全培训。     

煤矿岗前人员不安全状态智能检测系统研究*—以红柳林煤矿为例

为从根本上降低煤矿从业人员实施不安全行为的概率,在充分考虑煤矿从业人员不安全个体状态是诱发其不安全行为的主要原因的基础上,设计开发一套矿工不安全状态智能检测系统。首先,对2007—2022年期间各高危行业安全事故调查报告和专家研究进行归纳,总结得出煤矿从业人员不安全状态的影响因素,构建包括生理状态、心理状态以及个体能力状态在内的3个一级指标和15个二级指标体系;其次,通过相应的表征模型对不安全状态影响因素进行深入剖析;最后,基于构建的从业人员不安全状态倾向数据库,建立煤矿岗前不安全状态智能检测系统。研究结果表明:在下井工作前对从业人员个体状态进行智能检测,能够实现矿工不安全状态“早发现、早干预”,能够有效地降低人因事故发生率,研究结果对煤炭行业安全管理具有重要的参考价值。     

高压储氢系统泄漏爆炸事故的动力学演化*

为研究燃料氢气泄漏、爆炸的特性和规律,预防高压储氢系统中氢气泄漏爆炸事故发生,以加氢站为背景,数值仿真45 MPa高压储罐氢气泄漏并引发爆炸事故,分析泄漏爆炸动力学性质以及爆炸波在非均匀氢气浓度中的传播机制。同时,基于泄漏爆炸事故演化的力学机理,开展氢气泄漏爆炸动态风险分析,针对氢气不同泄漏量,建立泄漏扩散形成的气云体积、气云爆炸产生的冲击波与空间x,z方向上危害距离之间关系。研究结果表明:氢气泄漏过程中,气云氢气浓度变化与流场雷诺数具有较好一致性;氢气扩散受到高压储氢罐周围装置影响,流场中氢气浓度分布不均匀;当发生燃烧爆炸事故时,冲击波参数和湍动能变化梯度大;得到复杂布局区域冲击波超压峰值与比例距离之间关系式,其相比于理论方法更精细、计算结果更准确。研究结果可为降低高压储氢系统泄漏爆炸事故后果、采取有效防护措施提供一定依据。     

论水环境中的重金属监测方法

本文从水环境污染中的重金属污染现状入手,分析重金属污染对环境的危害,进行分析重金属污染在水污染中的特点。根据其特点,采用不同的检测方法。主要的检测技术有ICP-MS技术、物联网理念下的自动化监测技术和对水生物的检测等,这些不同的检测方法将根据不同的水环境中重金属污染的不同状况而有针对性的选择。