基于改进Apriori算法的塔吊事故致因动态关联网络分析北大核心CSCD

为研究塔吊事故致因及其相互作用,采用人因分析和分类系统(HFACS)模型、关联规则挖掘和复杂网络理论相结合的方法,对塔吊事故致因进行定性分类和定量分析。首先,收集241份塔吊事故调查报告,并根据塔吊事故特点调整HFACS模型框架,以此确定46个影响塔吊事故发生的因素,再运用改进的Apriori算法挖掘事故致因之间的关联性;然后,结合关联规则挖掘结果构建塔吊事故致因动态关联网络,并综合探究塔吊事故的关键影响因素。结果表明：人员岗位与能力不匹配、监管人员未按要求进行安全检查、部分岗位人员配备不齐等是造成塔吊事故发生的关键因素。改进后的方法实现了人为因素的量化分析,可为预防塔吊事故的发生提供决策依据。     

LNG接收站管道泄漏修复方案比选

山东LNG接收站在投产前夕发生LNG管道泄漏,针对管线泄漏制定了四套方案,并从作业安全性、修复质量、修复速度等多个方面进行方案比选,最终选择了在泄漏部位增加1吋法兰短管,焊接完成后法兰封堵的方案进行泄漏处理,顺利完成修复并按时投产,效果良好.     

资源亮出“黄牌”

我国是个发展中国家,许多重要的矿物资源人均占有量只有世界人均占有量的1/2至1/3。加之目前我国经济建设正处于一个对矿物资源需求增长最快的发展时期,因此,所面临的物资形势十分严峻。     

吊装作业方案与应急预案编制原则

正当前,不少施工单位在一些大型构配件吊装之前,都没有制定专项施工方案,无法给起重吊装操作人员提供科学合理的指导办法,以致吊装作业存在较大安全隐患。如能在起重吊装之前制定相应的吊装方案和应急预案,则可有效防止生产安全事故发生。吊装方案的编制吊装过程能否顺利进行,关键在于所采用吊装方法是否科学合理,所谓的吊装方案是指用于指导吊装工程实施过程中的技术文件。吊装方案的编制依据     

简青霉对水溶液中碱木质素的吸附和降解的机理

通过一系列实验研究碳源浓度、培养箱转速、碱木质素浓度以及菌体活性等因素对简青霉菌丝球在溶液中吸附碱木质素的影响,并探讨其生物吸附机理;确定最佳碳源浓度和转速,分别为10 g/L和150 r/min。当碱木质素浓度小于0.5 g/L时,吸附效果较好,由菌丝球活性对照实验以及电镜照片可知吸附作用主要是由菌丝球的物理结构决定的,与其是否具有活性关系不大。通过吸附等温实验确定菌丝球的最大吸附量为30.3 mg/g,且吸附过程符合Langmuir等温吸附模型。另外,过氧化氢对木质素降解酶影响的实验证明,木质素过氧化物酶和锰过氧化物酶均需要过氧化氢的启动才能催化降解木质素,并且在降解过程中,木质素过氧化物酶和锰过氧化物酶的作用远远大于漆酶。     

以人为本 提高安全监察工作水平

本文从安全监察人员的政治觉悟、职业道德、知识结构、政策与法律水平等六个方面论述了如何提高安全监察人员的素质，并阐明了强化安全监察机构队伍和制度的建设。     

“z值评价-风险评估-技术核验”统计评价模型用于低样本量能力验证——以水质监测为例

为解决低样本量下的能力验证z比分数评价结果可能偏离参加者真实能力水平的问题,建立了"z值评价-风险评估-技术核验"统计评价模型,以"一带一路"共建国家"水中铁和氟化物的检测"国际能力验证项目为例进行了验证。结果显示:样本量为14家(低样本量)、指定值与样本真值相对误差的绝对值大于4%时,铁检测项目获得"满意"评价结果的14家参加者中,5家存在数据"不准确"中/高风险;氟化物检测项目获得"满意"评价结果的11家参加者中,7家存在数据"不准确"中/高风险。技术核验反映出的突出问题是参加者未按照检测方法的要求实施质量控制措施,标准曲线绘制、试剂配制、关键仪器参数设置记录缺失,原始记录可追溯性较差。由此证实了数据风险点的存在,同时也印证了该统计评价模型的可靠性和必要性。     

基于Stacking集成学习模型的气态亚硝酸预测

建立了基于Stacking集成学习下气态亚硝酸（HONO）预测模型.利用非相干宽带腔增强吸收光谱（IBBCEAS）系统获得的北京城区HONO的浓度,结合HONO的来源,选取了O₃、CO、SO₂、NO、NO₂、NO_y、温度（T）、相对湿度（RH）、风速（WS）、j（HONO）、j（NO₂）、j（O¹D）作为特征数据,通过对HONO的平均日变化分析,将测量时间按小时转换为新特征.分别以极端梯度提升（XGBoost）、轻量化梯度促进机（LightGBM）以及随机森林（RF）算法构建基模型,采用5折交叉验证的方式划分训练集,将基模型输出的结果作为新特征集,并将新特征集作为第二层线性回归模型的输入,通过对这两层中的模型进行训练,最终得到Stacking集成学习HONO预测模型.通过对模型的特征重要度分析和计算夜间交通直接排放所占的贡献,表明CO是模型预测中重要的影响因子,说明机动车的直接排放是该区域冬季时期HONO的重要来源.利用测试集分别对单模型和融合后模型的预测性能进行评估,3个单模型的预测结果与测量值的相关系数都达到了0.91以上,其中Stacking融合后的模型性能最好,相关系数达到了0.94,平均绝对误差和均方根误差分别为0.307×10^-9和0.453×10^-9,结果表明基于Stacking集成学习方式下HONO预测模型的可解释性和推广性.     

基于RF-PSO的塔吊事故可能发生阶段预测与分析

塔吊在高层建筑的施工现场较为常见,为了探索塔吊事故的影响因素,对塔吊事故可能发生阶段进行预测,建立了塔吊事故的人为因素分析分类系统（HFACS）模型框架,明确了塔吊事故的影响因素;利用卡方检验对事故致因进行特征选择及量化分析,提出了一种基于粒子群优化算法优化随机森林预测模型（RF-PSO）。结果表明：RF-PSO模型的预测是可靠的,训练后的RF-PSO模型可以预测塔吊事故可能发生的阶段,影响因素塔吊安装不符合设计要求、缺乏沟通和个人防护设备缺失发生的概率越大,塔吊事故分别在安拆阶段、吊装阶段和攀爬阶段发生事故的可能性越大。研究结果可为塔吊施工现场管理提供理论依据。