基于动态风险平衡的海洋平台事故连锁风险研究

针对海洋平台事故风险特点,提出动态风险平衡概念,以此建立事故动力模型,并将该模型运用到墨西哥湾"深水地平线"井喷事故。动态风险平衡表征事故动力与事故阻力之间的动态平衡状态,具有动态性和暂时稳定性。事故动力模型以海洋平台可能发生的重大事故为研究对象,从工艺、技术和管理等角度分析事故可能致因和事故发展可能影响因素。该模型首先分析对象的初始事故动力,建立事故连锁风险图,然后计算初始动力发生情况下,传递动力和传递阻力的概率分布,最后提出相应风险控制措施。实例分析表明,基于动态风险平衡建立的事故动力模型能有效分析海洋平台事故连锁风险。     

COVID-19管控期间气象条件变化对京津冀PM2.5浓度影响

2020年初新冠肺炎疫情（COVID-19）暴发后,中国多地实施了严格的管控措施,导致污染物排放量明显下降.但在减排实施的情况下,京津冀PM_2.5等污染物浓度较过去5 a同期却明显增长,出现了两次PM_2.5重度污染事件.利用欧洲中心ERA5再分析资料分析发现,相对于过去5 a, COVID-19管控期间京津冀地区的气象场表现为偏高的相对湿度、偏低的边界层高度和边界层内异常的辐合上升运动,有利于颗粒物的吸湿增长和二次转化,不利于污染物垂直方向上的扩散.此外,利用WRF-Chem模式开展敏感性试验发现,在京津冀中部地区气象场的变化导致2020年管控期间ρ(PM_2.5)升高了20～55μg·m^-3,升高比例高达60%～170%.进一步利用过程诊断分析法得出,增强的气溶胶化学过程和不利的湍流扩散条件是2020年COVID-19管控期间PM_2.5浓度升高的主要原因.在当今减排的大背景下,边界层高度和相对湿度的变化可能成为预报预测京津冀地区PM_2.5污染事件的重要指标...     

海外石油工程公共安全风险预警方法研究

近年来,我国海外石油工程项目蓬勃发展的同时,面临公共安全极大挑战。现阶段我国石油企业的公共安全风险管理体系不尽完善,此方面的研究重点主要集中在应急救援等领域,为了及时应对复杂多变的公共安全风险,开展公共安全风险预警研究有着重要的现实意义。综合考虑现阶段海外石油工程项目面临的公共安全风险现状,从社会安定、自然灾害、公共卫生、事故灾难和综合管理五个方面系统分析其存在的公共安全风险,借助层次分析法和模糊综合评判,建立并计算公共安全风险预警指标体系的标准权重,确定预警评判集,最终提出一种海外石油工程公共安全风险预警方法,并给出应用步骤。将该风险预警方法运用到非洲某国,结果显示,与实际高度吻合,具有实际应用价值。     

基于图论的海洋平台连锁风险评价

为控制海洋平台连锁风险,基于图论(GT),提出一种新型定性风险评价方法,将分析对象的复杂风险分析转化为图形分析运算。该方法综合考虑研究对象的风险,重点考虑事故可能的发展模式,建立并转换可能发生的事故的连锁图,用图论算法进行图形运算,得到造成结果事故发生的关键路径、最短路径和点割集,设置并优化安全屏障,防止初始事故发生。最后,结合墨西哥湾事故,建立事故连锁图,通过图形变换与运算得到2条最短路径、3条关键路径和2个点割集,并提出风险控制措施。     

ARIMA时间序列分析模型在臭氧浓度中长期预报中的应用

近年来,京津冀地区近地面臭氧浓度呈现上升趋势,臭氧污染超标情况严重.目前由于前体物源排放清单、臭氧生成和扩散的物理和化学过程机制存在不足等原因,导致了数值模型在预报夏季臭氧浓度时仍然存在较大偏差,而时间序列分析方法由于具有建模简单、计算成本低的特点,在臭氧污染预报中具有很好的应用前景.本研究利用华北区域大气本底站上甸子站点和环境监测总站天津和保定站点的臭氧观测数据,采用ARIMA时间序列分析模型开展臭氧浓度中长期预报研究.结果表明,季节性ARIMA模型在预报臭氧长期月均值时,预测值和观测值的相关系数R可达0.951,均方根误差RMSE仅为10.2 μg·m^-3.加入了日最高气温及二次项作为协变量的动态ARIMA模型,对臭氧日最大8 h滑动平均值的预报效果得到了很大提升,预测值和观测值的相关系数由0.296~0.455提升至0.670~0.748,RMSE得到了有效降低.     

北京冬季疫情期间空气质量及气象影响分析

针对北京地区2020年冬季疫情防控期（1月24至2月29）的空气质量及两次持续性重污染过程进行分析,探究了该时段的大气污染特征及其气象影响.与过去5a同期相比,2020年疫情防控期间北京冷空气强度偏弱,活动频次偏少50%,气温偏高0.73℃,风速和混合层高度偏低17.8%和32.5%,相对湿度和露点温度增加60.9%和48.1%,偏北风频率减少7.5%,而偏南风和偏东风频率均增大6.0%;气象条件较历史同期明显转差;虽然降水量偏多,但整体降水强度弱、时次集中,因而颗粒物的整体清除作用有限.两次重污染过程（1月24~29日和2月8~13日）分别维持59和75h,两个过程累积阶段（1月24~25日和2月9~11日）均受区域输送影响较大,输送占比为70%和58%,分偏东和偏南两个通道.针对污染过程的源解析显示,本地污染贡献占比为67%和48%,可见在维持和加重阶段颗粒物的吸湿增长和二次生成占比增加.经分析,“高湿静稳”的不利气象背景下,大气垂直动力和水平辐合的叠加使PM_2.5和水汽在北京平原累积,将其压制在边界层内快速增长;升高的污染物也与静稳的边界层气象因子双向反馈,导致污染进一步加重.根据EMI指数计算,2020年冬季疫情防控期的气象条件约引起70.1%的PM_2.5浓度增加;而与过去5a同期相比,疫情防控期间排放的减少抵消了约53%的不利气象条件影响;两次污染过程与过去5a同期的9次过程相比,EMI分别偏大26.9%和19.7%,但PM_2.5浓度基本持平或略有降低.可见,在目前的排放基数上,即使出现特殊情况下的城市封锁,排放量的减少将削减污染浓度峰值,但仍不足以完全抵消不利气象条件的影响.     

北京地区偏南风和偏东风条件下污染特征差异

为探究污染的控制风向特征差异及其长期演变趋势,对2014~2019年北京地区逐小时气象要素和PM_2.5浓度统计分析.结果表明,研究时段内北京地区67%的污染发生在偏南风和偏东风的控制下,且冬季最易出现污染,其次为春季和秋季,各自对应的冬、春、秋和夏季平均污染概率为45.2%、34.1%、32.1%和26.1%及47.0%、45.8%、39.7%和29.6%.北京偏南风频率更高,但偏东风下污染概率更大,污染差异在春季最明显11.7%（2.8%~18.6%）,冬季最小1.8%（-7.6%~13.9%）.过去6 a,偏南风和偏东风下的污染概率分别以每年4.6%~8.0%和5.5%~7.9%的速度降低,很大程度体现在中度及以上程度污染占比的减少.偏南风下污染发生时,能见度和混合层高度偏高、风速偏大、小时风速≥3 m ·s^-1的时次偏多、相对湿度和露点温度偏低,春季、夏季和秋季的PM_2.5平均、峰值和75%百分位浓度显著低于偏东风控制下的污染,而冬季PM_2.5浓度则偏高.这表明,污染发生时,偏南风下大气对污染物的承载和扩散能力略好于偏东风,且偏东风下大气含水量的增加有利于污染的维持和加重.而冬季,原有排放加上城市供暖的影响,偏南风输送的污染气团可能更有助于PM_2.5浓度的升高.此外,春季、夏季和秋季的污染逐渐向"偏东风型"发展,但冬季一直保持"偏南风型"污染.     

海洋钻井平台事故致因分析与评价指标研究

该文在广泛调研国内外已发生的海洋平台事故基础上,从人因失误、工艺设备、物料危险、管理缺陷和危险环境五个方面系统分析事故致因因素,提出海洋钻井平台事故致因评价框架,提出5个一级评价指标和24个二级评价指标,根据层次分析法,计算确定各指标的标准权重值.最后针对某在役海洋钻井平台,开展实例研究.为实际评价海洋钻井平台事故风险提供一种新方法,具有一定的实际应用价值.