煤矿事故因素的自组织映射分布研究

为进一步明确煤矿事故致因因素间的复杂耦合机制,引入自组织映射(SOM)神经网络。首先利用24Model分析煤矿事故因素,构建事故属性数据集;其次通过SOM算法,可视化分析因素与事故间的耦合关系,最后结合K-means聚类算法,研究煤矿事故致因中单因素及多因素耦合对事故的映射特征,并计算因素间的耦合程度。结果表明：“事故—单因素”映射分布可反映出单因素对事故影响程度的差异性,其中管理落实不到位、安全培训不到位以及制度文件不健全等因素对煤矿事故的影响较大;“事故—多因素耦合”映射分布得到直接因素类别中违章指挥、违规作业、操作失误和不安全物态4种因素的耦合作用较强;因素耦合度分析中“体系文件不健全、安全文化欠缺—人员组织不合理”、“配套设施不齐全—安全习惯不佳”等多对因素的耦合度大于0.8,存在较强的耦合关系和因果性。     

辽宁西南典型城市冬季大气细颗粒物水溶性无机离子污染特征及来源解析

本研究于2018年12月3日—2019年1月1日在辽宁省西南典型城市葫芦岛市和朝阳市分别布设3个城区采样点,在区域传输点龙屯水库布设1个采样点,采集大气细颗粒物PM_2.5样品(n=201)。使用离子色谱检测样品中的Na⁺、Mg²⁺、Ca²⁺、K⁺、NH₄⁺、SO₄^2-、F^-、Cl^-和 NO₃^-的质量浓度。观测期间PM_2.5的平均浓度为葫芦岛市(54.25±26.14)μg·m^-3>朝阳市(45.38±20.64)μg·m^-3>区域背景点龙屯水库(33.73±21.64)μg·m^-3。水溶性无机离子是PM_2.5中的主要成分,朝阳市、葫芦岛市和龙屯水库中的水溶性离子分别占PM_2.5质量浓度的49%,52%和49%。其中NH₄⁺、NO₃^-、SO₄^2-是PM_2.5中最主要的水溶性离子.葫芦岛市和朝阳市的SOR(硫氧化率)、NOR(氮氧化率)值均大于0.1,说明两个城市存在明显的气溶胶二次转化过程。在不同污染状况下,朝阳市污染天中F^-、NH₄⁺、Cl^-和K⁺均为清洁天的2.5倍左右,葫芦岛市污染天中NH₄⁺、SO₄^2-和NO₃^-均为清洁天的3倍左右。朝阳市和葫芦岛市污染天SOR分别为0.13和0.18,分别为清洁天的0.76倍和1.5倍;NOR值分别为0.17和0.23,分别是清洁天的1.13倍和1.91倍,除朝阳市SOR外,污染天的SOR和NOR均大于清洁天,表明污染天中SO₂和NO₂向SO₄^2-和NO₃^-的二次转化增强。主成分分析结果表明,葫芦岛市和朝阳市PM_2.5的主要污染源来自于二次转化和燃煤、生物质燃烧;龙屯水库的主要污染源来自于二次转化。后向轨迹说明气团主要由内蒙古、俄罗斯及蒙古国传输至辽宁省。