基于FTA的高校实验室安全事故风险识别

风险识别是高校实验室安全管理工作的重要内容之一,对于保障实验室安全意义重大。事故树分析(FTA)是风险源辨识的有力工具,基于高校实验室安全管理工作的实际,通过编制实验室安全事故的事故树,能够实现对风险源的有效分类,进一步对事故树进行定性分析,得到风险因素的重要度排序,确定主要风险因素,从而完成对高校实验室安全事故风险因素的识别。     

船舶螺旋桨射流对湘江河床底泥扰动影响分析

船舶航行时螺旋桨产生的射流会对河道水流产生扰动,这种扰动是否能引起河床底泥的再悬浮需要更深入的论证分析。通过对比分析螺旋桨射流发展规律的研究成果,以湘江典型河段为研究对象,结合实船测量结果和此段河流地质资料,探讨了螺旋桨射流对湘江长株潭段河床底泥扰动的影响,并对此段河床底泥起动和悬浮条件进行了理论分析。结果表明:在周围环境流速较低的条件下,螺旋桨射流初始速度、河床水深及泥沙粒径是决定泥沙是否运动的主要因素。湘江长株潭河段已基本库区化,大部分河道平均水深远大于航道的标准水深2.8 m,河床泥沙平均粒径大于0.87 mm,其中细颗粒泥沙很少,由于螺旋桨射流断面平均流速小于泥沙起动流速,悬浮指标计算值远大于4,因此可以判断船舶正常航行在该段河流时底泥难以起动和再悬浮。     

基于BIM的装配式建筑并行施工作业空间冲突识别

为识别装配式建筑施工并行作业之间的空间冲突，分析装配式建筑施工项目现场各类作业空间占用需求，利用BIM技术模拟作业空间占用，引入混合轴向包围盒（AABB）与有向包围盒（OBB）算法，建立施工现场并行作业空间冲突检测模型。结果表明:所建立的模型可有效预测施工现场并行作业之间的空间冲突，为进一步的空间资源优化与项目安全管理提供支撑。     

危害与可操作性研究在长北项目井丛设计的应用

危害与可操作性分析(HAZOP)是一种危害识别方法,它可以对工程设计进行较为全面的风险评估,找出系统中设备、装置、管道工艺参数的偏离以及故障或者误操作引起的潜在风险,分析偏离、故障产生的原因,根据后果、原因和已设计的保护措施,修改和完善安全设计和操作管理。本文介绍了长北项目井丛危害与可操作性分析(HAZOP)过程,分析了HAZOP分析在天然气开发过程完善安全设计和操作管理的优势。     

基于模糊聚类关联分析法的煤与瓦斯突出程度分析

运用模糊聚类分析方法对煤与瓦斯突出的样本集合进行分类,建立了不同突出程度的模糊模式.用关联分析确定待分析样本与模式的关联程度,以此预测预报样本的煤与瓦斯突出危险程度.实例分析表明,与模糊聚类分类后、将模式与待预报样本组成新样本集合进行聚类分析并以此分类结果进行预报的方法相比,这种预报方法不仅可靠程度高,而且能定量描述待报样本与模式的亲和程度.     

基于深度学习的地铁施工作业人员不安全行为识别与应用

为有效识别地铁施工作业人员不安全行为,基于深度学习与计算机视觉技术,提出融合行为和身份识别的不安全行为识别方法。首先,对更快速的基于区域的卷积神经网络(Faster R-CNN)算法进行优化,引入高效通道注意力(ECA)模块提升行为识别的准确性;其次,将基于人脸超分辨率算法的人脸识别方法与行为识别相结合,提升图像像素水平并准确输出不安全行为执行人员相关信息;然后,行为识别与人脸识别并发进行,识别结果回流至数据库最终输出工人不安全行为报告;最后,选取某地铁施工项目的4种不安全行为进行识别方法的实证应用。研究表明：该方法可在地铁施工场景下进行有效应用,不安全行为识别和执行人员身份识别的准确率均达0.85以上,具有较高的准确度。     

基于BERT-BILSTM-CRF模型的电力行业事故文本智能分析*

为解决电力行业事故报告文本较长、语义复杂,难以进行有效文本识别问题,提出1种以BERT作为底层的预训练模型,并设计1种双重注意力机制编码器,结合BILSTM-CRF深度挖掘事故文本语义特征,从而实现文本智能分析。首先构建电力词典,通过对BERT预训练,进行BIO标注,然后引入BILSTM-CRF模型实现对文本标签智能分类,最后将该模型与现行其他4种深度学习模型进行对比。研究结果表明:该模型智能识别精确率、召回率及F1值(查准率)均达到约97%,较其他4种模型中效果最好的模型分别提高0.02,0.03,0.02。研究结果可为电力行业事故报告文本分析提供1种新思路。     

基于数据挖掘的施工危险识别注意投入与分配研究*

为分析施工情境中危险识别注意资源动态投入分配规律,基于动态时间规整算法,挖掘危险识别注视轨迹序列,以表征注意资源投入分配变化,并采用k-means聚类、注视熵、Needleman-Wunsch全局序列对齐算法和统计等方法,深入挖掘注意资源在危险目标中投入和分配等时空变化规律。研究结果表明:当事人危险识别各阶段注意资源呈现从显著目标到高危目标的投入变化趋势,危险识别注意资源分配随情境复杂因素呈现零散、均匀的空间特征,分配无序程度提高。     

大气颗粒物来源解析

内涵解析何谓大气颗粒物来源解析?大气颗粒物来源解析是指通过化学、物理学、数学等方法定性或定量识别环境受体中大气颗粒物污染的来源。这是一项长期复杂且系统的技术性工作,涉及多种技术方法、模型选择、样品采集与分析、化学成分谱的科学构建、模拟运算以及解析结果评估与应用等,是科学、有效开展颗粒物污染防治工作的基础和前