欧洲发达国家安全管理特点与启示

德国、法国和英国等欧洲发达国家都是老牌的工业强国,仍有许多高危行业,但在过去的30年里,这些国家的生产安全事故发生率一直保持在较低水平,其在安全生产的法制化、科学化、规范化和长效化管理方面有着丰富的经验和做法。     

针对供热系统的安全节能自控系统设计与开发

针对供热系统存在的水力失衡、能耗高、故障多、事故风险大等问题,分析了系统中的主要能耗环节和危险性,提出了安全节能自控系统的结构,详细研究和分析了主系统和子系统的工作原理及节能机制,设计开发了集实时智能自动监控、预警报警、故障诊断、数据管理、安全分析等功能于一体的安全节能自控系统。所开发系统的工程示范应用表明达到了一定程度的节能降耗、安全稳定和经济运行的良好效果。     

油气集输站安全监控预警及管理信息系统的开发

提出油气集输站安全监控预警及管理信息系统建设的调研内容、需求分析以及安全相关控制系统的风险分析流程。设计了该系统建设的4层结构框架和拓扑图,深入研究了实时参数监控、分级报警与安全保护控制、智能诊断与预警、多媒体监控、安全生产管理信息子系统的主要开发内容和功能实现。     

城市烟花爆竹安全监控与业务管理综合信息系统的研究和开发

对城市烟花爆竹安全监控与业务管理综合信息系统的需求进行分析;提出了网络化信息管理系统的设计架构和功能设置;并设计开发了城市烟花爆竹安全监控与业务管理综合信息系统,将先进的网络通讯技术、数据实时采集技术、组态技术、安全监控与预警技术和基于W eb的信息管理软件开发技术进行集成设计;实现了基于烟花爆竹仓库现场实时数据监测结果的多媒体联动、多用途智能报警监视硬件设备和配套的业务管理软件的信息融合。     

重大危险源事故风险排序研究

本文将风险管理领域中风险排序的概念引入重大危险源安全管理中，提出了基于事故情景发生概率和造成死亡人数的风险评估和排序模型，并给出了基于统计分析的事故发生概率、基于死亡半径的死亡人数的确定方法。对某开发区的20个重大危险源进行了风险评估和排序，结果表明提出的方法对重大危险源的事故风险产生了明显的细分作用。研究成果对有关政府部门或企业确定重大危险源重点监察和管理的优先序，优化资源配置，提高管理效率具有一定的指导意义。     

重大危险源动态监管与应急救援平台建设研究

由于缺乏相关的国家及行业标准规范,各地重大危险源监管与应急救援平台建设中主要存在如下问题:其一,只重视硬件建设,而忽视软件和信息建设;其二,重大危险源安全监管数据采集标准不统一,采用的相关软件和硬件技术不规范,难以在各级平台间实现数据共享。笔者参照重大危险源4级监管与应急救援体系,将国家科技攻关课题的相关研究成果同安全生产工作的实际需要有机地结合,提出重大危险源动态监管和事故应急救援平台建设方案。分析我国重大危险源监管及应急救援系统的建设现状及存在的主要问题;提出平台的设计原则、实现数据共享的主要思路;设计软件系统总体规划及各部分的功能。     

重大危险源安全监控预警系统应用研究

从重大危险源安全监管的现实需求出发,对重大危险源安全监控系统进行全面系统地研究,及时掌握重大危险源安全监控技术的最新发展,是安全科研工作的必需.……     

化工园区安全规划方法与应用研究

如何进行科学合理的园区安全规划,整体上提高化工园区的安全水平,是当前化工园区发展过程中的一个关键问题。中国安全生产科学研究院研发的化工园区定量风险评价(QRA)技术及其软件通过化工园区各类事故后果计算、事故概率分析获得园区个人风险、社会风险和安全容量等园区整体性风险评价结果,可用于园区选址规划、园区布局规划、园区企业准入规划和园区安全生产一体化规划等,为化工园区土地使用安全规划提供了实用技术方法,在国内几十个化工园区推广应用,取得了良好实际应用效果。     

基于信息融合与GM的石油罐区安全监控预测模型

近年来,石油罐区安全事故发生频率呈不断上升趋势。为有效增强罐区安全监控预警系统监测数据的可靠性,并实现对事故的早期预警,基于多传感器信息融合技术和灰色模型(GM)理论,建立出石油罐区安全监控预测模型。首先,研究了基于递推最小二乘法改进的最优加权融合算法,并将其作为一级(特征级)融合模型,其次,介绍分析了灰色预测理论及GM(1,1)模型的实现过程,最后建立出基于GA-BP神经网络算法的二级(决策级)数据融合模型,并得到石油罐区安全监控预测模型。     

基于多源数据融合的石油罐区安全监控模型

由于单一传感器在石油罐区安全监控中容易受到外界因素影响从而产生误差,为提高传感器检测结果的可靠性和罐区安全监控预警的准确性,基于多源数据融合技术,建立罐区安全状态预警模型。首先,介绍了多源数据融合技术的3个层级:数据级融合,特征级融合和决策级融合,以及目前各领域常见的数据融合方法;其次,建立了基于最优加权融合算法的一级融合模型和基于BP神经网络算法的二级融合模型;最后,得到石油罐区安全监控数据融合模型,并为进一步的实践应用打下了理论基础。