危险源与事故原因关系及危险源分类研究

为更全面准确地识别危险源,本文参考美国国防部系统安全标准等文献,深入分析危险源与事故原因的关系,然后依据事故致因模型分析危险源的分类和内容,最后结合安全评价实践,确定组织范围内的危险源识别方法.研究表明:危险源和事故原因的含义和分类是等同的;借助事故致因模型可得到危险源的分类、具体内容和识别方法.此研究可更全面、准确、方便地以组织为范围识别危险源,为事故预防工作提供良好途径.     

纳米铁/石墨烯插层复合材料制备及Cr6+去除

近年来纳米铁(nZVI)技术用于废水处理受到广泛关注,因该技术具有廉价、高效、无二次污染等特点被认为是Cr~(6+)去除最有发展前景的方法之一。但nZVI技术在还原Cr~(6+)过程中因其颗粒微小易团聚、表面易钝化,导致nZVI的还原效力降低,限制了其在环境治理中的应用。为此,借用具有良好分散性的石墨烯为载体,设计nZVI纳米粒子插入石墨烯层间,构建新型纳米铁/石墨烯复合功能材料(G/nZVI)。通过探讨复合材料制备条件对G/nZVI去除Cr~(6+)效果的影响,优化制备过程,并利用红外光谱、XRD衍射光谱和TEM透射电镜技术对G/nZVI进行表层官能团、组成元素和表观形态进行研究;同时将G/nZVI应用于Cr~(6+)的去除效果分析。结果显示,将nZVI插层石墨烯片层结构可以有效地改善nZVI的分散能力,同时一定程度上提高了nZVI的抗氧化性,进而使Cr~(6+)的去除效果也得到很大提高。     

黄河干流表层沉积物铁形态的分布特征及相关性分析

应用颗粒物中铁的连续浸提技术研究了黄河干流表层沉积物中铁形态的分布特征及相关性,研究结果表明:表层沉积物中总铁(∑Fe)含量范围在14.01~30.98g/kg,最小值和最大值分别出现在黄河柳林段(H13)和渤海近海(H21);各形态铁中以残渣态(Fe-6)含量最高,占∑Fe比率92.55%~98.44%,有效态铁(BFe)含量仅占1.56%~6.98%,与∑Fe呈现显著正相关,并且三者含量高低沿程变化趋势一致;有机质(OM)与BFe、铁锰氧化物态铁(Fe-4)呈现显著正相关系,BFe与Fe-4呈现极显著正相关系,说明BFe含量主要受Fe-4和有机质的控制;黄河水体总颗粒物(TPM)浓度增高,如黄河中游大禹渡段H15和三门峡段H17,表层沉积物∑Fe与Fe-1含量高,TPM浓度降低,如黄河上游乌海段H7和三盛公段H8,表层沉积物∑Fe与Fe-1含量低,说明黄河流域广泛的人工筑坝,导致水体TPM浓度改变,对黄河铁循环产生了不可忽视的影响.     

基于吕梁山隧道爆炸事故谈我国工程建设安全管理

1工程事故概况2012年12月25日14时40分左右,中铁隧道集团二处山西吕梁山隧道六标段在距离洞口约5000m的隧道中发生了爆炸事故,爆炸及其产生的有害气体导致现场8人遇难,5人受伤。据调查,这是一起因施工单位违法销毁爆炸物品导致的责任事故。有关人员为了省事,在事发当日将原本存放在地面炸药库里的     

高原深水湖泊抚仙湖溶解氧分层特征及驱动因素

深水湖泊特有的“表水层-温跃层-深水层”的热力学分层结构,决定了湖内溶解氧(DO)的垂直分布和混合交换,影响着湖内生态系统的健康.然而,目前对于深水湖泊耗氧与复氧过程及其驱动因素的研究还不够深入,尤其对高原深水湖泊的研究更为缺乏.为此,本研究于2021年1月-2022年2月进行了分层采样和逐月监测,探究了典型高原深水湖泊抚仙湖的溶解氧分层特征及驱动因素.结果表明：(1)抚仙湖热力学分层周期分为两期,即分层期和非分层期.分层期为3月下旬至11月上旬,混合期为11月下旬至3月上旬.(2)在湖泊热力学分层的驱动下,湖内DO垂直分层明显.表水层DO浓度年内变化范围为6.67～8.64 mg/L,而温跃层和深水层DO最低浓度分别可降至3.15和1.26 mg/L.(3)抚仙湖不同水层DO浓度变化的驱动因素及效应占比不同.表水层DO受到水温、光合作用、大气复氧和气象条件的综合影响;温跃层DO主要受分层强度和浮游植物生命活动的影响;深水层DO主要受分层强度、有机质沉降分解、沉积物有机质分解的影响.研究显示,抚仙湖底层水体长期处于厌氧状态,由此带来的湖泊生境的改变以及底部营养盐释放的风险值得关注.     

事故致因“2-4”模型的内涵解析及第6版的研究

为使事故致因“2-4”模型(24Model)在追溯事故原因和制定事故预防对策时取得更好的应用效果,有必要对24Model的内涵进行科学解析。通过文献分析和对比研究,阐述24Model的逻辑结构、原因模块的科学内涵、主要特点。研究结果表明:24Model的主要理论基础,一是HEINRICH、BIRD等提出与改进的多米诺骨牌系列模型,二是REASON提出、SHAPPELL等具体化的瑞士奶酪系列模型和人因分类系统,三是STEWART提出的卓越安全管理模型;静态24Model的逻辑结构以因果关系建立,它属于因果顺序类事故致因模型;静态24Model中事故的直接、间接、根源、根本原因的含义可以从上述3大类事故致因模型、管理体系标准和安全文化的定义中找到根据;动态24Model靠行为演化关系建立逻辑结构,其充分表达自身的系统性、动态性、非线性,并且依靠组织行为即影响行为、个体行为即操作行为,构成一个行为演化系统。