基于PTVA模型的房屋多灾种耦合物理脆弱性评估

为解决因诸灾害间相互作用导致房屋多灾种脆弱性评估较难实现的问题,提出一种基于修正的Papathoma海啸脆弱性评估(PTVA)模型的多灾种耦合物理脆弱性评估方法。首先根据不同灾种影响下承灾体脆弱性指标的差异性,构建指标体系;然后运用修正的PTVA模型,计算单灾种初始脆弱性指数和耦合后的脆弱性指数,经综合计算后,得到2个综合脆弱性指数;最后以福建某市典型区域为例进行实证分析。研究表明:该方法在多灾种耦合物理脆弱性评估中具有可行性,提高了评估的准确性。     

考虑人因可靠性的安全仪表功能SIL验证方法研究

油气站场一般设置有紧急停车系统（ESD）等存在操作员介入的非常规安全仪表功能（SIF）,为解决已有的安全完整性等级（SIL）评估方法不能针对此类SIF进行功能安全评价的情况。对存在操作员介入的非常规SIF进行研究,将其中的人为因素细分为观察、决策和执行3个阶段;根据各类人因可靠性分析方法优缺点,筛选CREAM和HCR方法分别分析紧急情景环境和应急响应时间对非常规SIF人因失效概率的影响,建立考虑人因可靠性的SIL验证模型;基于此模型选取某输油站典型SIF开展SIL评估,分析人因失效对SIF整体可靠性的影响水平,并提出改善措施。结果表明:将操作员应急响应过程中的人因失效概率引入传统的SIL验证模型中,可实现对非常规SIF的功能安全评价;人因失效对非常规SIF具有显著影响,筛选的人因可靠性模型可准确计算人因失效概率。     

洪水灾害下化工装置的脆弱性评估

针对洪水灾害下化工装置的脆弱性评估,提出了综合考虑洪水类型、装置结构特征和危险物质泄漏模式的脆弱性定量评估方法。该方法在厘定化工装置结构破坏模式、破坏等级和物质泄漏风险等级的前提下,构建洪水作用下装置的结构极限状态方程,获得结构极限状态曲线和结构失效控制参数阈值,进而得到结构破坏概率和危险物质泄漏频率,并将这两个参数作为洪水灾害脆弱性快速评估指标。以常压立式储罐为分析对象,对上述方法进行详细阐述,并结合实例验证了方法的适用性。结果表明,结构极限状态曲线可以用于快速区分结构安全状态和失效状态,临界装量系数是决定储罐洪水脆弱性的关键工艺参数,随罐壁高度和储液密度增加,洪水灾害脆弱性逐渐降低。     

基于投影寻踪的地铁车站工程暴雨内涝脆弱性评价

为科学评价地铁车站工程暴雨内涝脆弱性,增强暴雨内涝灾害的预防和应急能力,减少人员伤害和财产损失,首先,基于压力-状态-响应(PSR)模型,全面识别地铁车站工程暴雨内涝脆弱性影响因子,并据此构建评价指标体系;然后,将投影寻踪方法、粒子群算法等方法相结合,构建地铁车站工程暴雨内涝脆弱性评价方法;最后,选取成都地铁11号线的所有车站工程进行实证分析。研究表明:不良周边环境要素、挡水墙高度以及救援物资储备情况对地铁车站工程暴雨内涝脆弱性影响显著,应予以重点关注;适应性是其脆弱性的关键构成要素;实证分析结果与2018年汛期内各车站工程受灾情况基本一致。     

基于DPSIR模型的天津滨海新区生态环境安全评价研究

根据"驱动力-压力-状态-影响-响应"模型框架,提出了一套系统的区域生态安全水平度量的指标体系和评价模型,对天津滨海新区生态环境安全状态进行评估.首先选取能够反映区域驱动力、压力、状态、影响、和响应的32个指标构建评价指标体系; 其次,根据国家、行业和地方标准,结合国内外先进地区的现状进行指标的标准化赋值; 最后,建立区域生态环境安全综合评价模型.研究结果表明,2006年滨海新区的生态环境安全指数为0.49,2010年为0.55,2020年为0.67,分别处于警戒、警戒和较好状态.说明在滨海新区社会经济发展过程中,污染物的集中处理、物质的循环利用等响应措施的实施能够有效提高区域生态环境安全水平.     

城市地铁网络系统运行脆弱性分析

为提高城市地铁网络系统(UMNS)运行的抗风险能力,降低事故造成的经济、社会损失,对UMNS运行脆弱性进行研究。通过对UMNS的特点和事故案例统计分析,将UMNS的运行脆弱性分解为物理、结构和社会功能3类脆弱性,解析UMNS运行脆弱性在事故发生过程中的作用,定义UMNS的运行脆弱性为UMNS在运行阶段抵御来自系统故障、人为失误、社会干扰的能力中的缺陷。通过案例分析,解释运行脆弱性的发生机理,提出降低UMNS运行脆弱性的相关建议。研究表明:UMNS运行脆弱性对地铁事故的发生、蔓延和最终损失有关键性影响;物理和社会功能脆弱性在事故发生的初期影响较大,结构脆弱性对事故在网络中的蔓延有较大影响,社会功能脆弱性则影响着最终事故的损失大小。因此,降低UMNS运行脆弱性应从结构、网络和社会功能3个方面综合展开。     

城市地铁网络脆弱性对比分析

为保证地铁网络的安全运行,降低突发事件后果的严重性,从事故后能相互到达的站点数、破坏站点会对整条线路带来的影响2个角度,构建地铁网络脆弱性评价模型。运用Matlab仿真模拟破坏性事件的攻击过程,结合5种地铁网络类型,通过与已有研究结果对比,分析不同评价方法和网络类型下地铁网络脆弱性的差异。研究表明:某个站点的失效对整条线路造成影响,进而影响整个地铁网络的脆弱性;地铁网络对于节点介数的蓄意攻击有较大脆弱性;不同的地铁网络结构类型对攻击表现出不同的脆弱性。     

城市生态安全评价及部分城市生态安全态势比较

以我国35个大中城市生态环境系统为研究对象,选取资源环境压力、环境状态和人文环境响应3个亚系统的23个指标,通过数据标准化处理、指标权重确定和生态安全评价指数模型构建,测算城市生态安全水平;再选取不同生态安全等级的福州、深圳等9城市,分析环境压力、状态和响应3项目对我国城市生态安全影响大小.结果表明,3项目的权重分配差异不大,反映这3个方面对城市生态安全的重要程度相似.按评价指数大小排序结果显示,福州、深圳两城市生态环境的安全态势居所有城市之首;有7个城市生态环境达到安全等级;其余26城市为生态临界安全或不安全状态.我国城市环境状态对于决定城市生态环境安全程度具有重要的作用.各城市压力指数值差异不大,人文环境响应指标值相对较低,反映我国城市环境压力、状态和响应指标对城市生态环境安全贡献的差异,其中人文环境响应项目的贡献最小.     

新冠肺炎疫情下的高校复课综合风险评估

为评估新冠肺炎疫情下的高校复课综合风险,辅助高校进行复课组织决策,探讨一种高校复课风险评估方法。首先,引入压力-状态-响应(PSR)模型,分析各要素互相影响机制,并建立高校复课新冠肺炎疫情综合风险评估指标体系;然后,利用风险的致灾因子与受灾体的脆弱性衡量疫情综合风险度,提出一种高校复课新冠疫情风险的评估方法;最后,以西安市某高校为例,验证风险评估模型的可行性和有效性。结果表明:本模型能准确评估高校复课新冠肺炎疫情综合风险;学校所在地疫情风险等级、人员管控措施、学校应急演练与评估开展状况分别是P、S、R系统的主要影响因素,应重点关注。     

融合天气因素的交通路网脆弱性综合评估模型研究——以杭州亚运路网为例

为研究强降雨、大雾等天气影响下交通路网呈现出的脆弱性,避免关键部分失效带来的大面积拥堵甚至瘫痪,融合降水、能见度、风速等天气因素,提出涵盖路网拓扑结构、运行性能、出行需求的路网脆弱性综合评估模型。采用度分布、集聚系数、道路长度等分别表征交叉口和路段脆弱性,采用主成分分析、局部加权回归、层次分析法量化天气影响和获得脆弱性排序,结合杭州亚运主要路网进行案例分析。研究结果表明：与无降雨相比路网脆弱性增幅约为24.8%,路段脆弱性变化受天气影响更为显著。研究结果能够帮助交通管理者明确路网脆弱特性,有效应对复杂天气交通系统效能降低,为改善交通韧性和提升应急能力提供参考。     

软质聚氨酯泡沫阴燃前期热解特性研究

采用DSC-TGA(差示扫描量热-热重分析)同步热分析仪对软质聚氨酯泡沫(聚氨酯软泡)在不同氧气体积分数(0、10％、30％、50％)和不同加热速率(10 K/min、20 K/min、50 K/min)下热解到800℃的过程及其对阴燃的影响进行了研究.结果表明,当氧气体积分数介于10％ ～ 50％时,聚氨酯软泡热失重DTG曲线只有1个峰;当氧气体积分数降低到10％时,DTG曲线开始逐渐分离为2个峰;当氧气体积分数降为0(即氮气气氛)时,DTG曲线已经明显分为2个峰.这表明氧气体积分数对聚氨酯软泡热解特性具有重要作用.氧气体积分数和加热速率降低均对聚氨酯软泡的热解有抑制作用,均能减小阴燃传播速率和向明火转化的可能性.加热速率降低主要是延长了聚氨酯软泡的热解周期,从而减小了热解可燃气体积分数和放热速率.氧气体积分数降低对聚氨酯软泡热解的影响相对复杂的多:当氧气体积分数从10％降低到0时,主要提高了聚氨酯软泡的分解温度,而对热解速率影响不大;当氧气体积分数介于10％～50％时,氧气体积分数减小主要会降低聚氨酯软泡的热解速率、放热速率和放热量而对热解温度影响相对不大.氧气体积分数和加热速率降低抑制了多元醇的分解,而多元醇是聚氨酯软泡维持阴燃或向明火转化的主要物质及能量来源.     

不同螯合剂对花生富集污染土壤中Co的影响

采用模拟Co污染土壤的方法,分别投加2.5 mmol/kg、5.0mmol/kg、7.5 mmol/kg的EDDS、NTA、CA和OA,研究了其对花生生长与吸收土壤重金属Co,以及对土壤中Co的活化能力的影响.结果表明:整合剂处理使花生的生物量降低,在高浓度整合剂处理时,降幅最大;EDDS的添加比NTA、CA和OA更显著地增加了土壤Co的有效态质量比,同时明显提高了花生的富集系数和转运能力;在螯合剂处理下,花生的转运系数最高达到0.916,具备了修复土壤重金属污染的能力;根系和地上部富集Co能力最强时分别达到58.64 mg/kg和46.33mg/kg,是对照组的1.29和3.63倍;各处理花生根系中的Co质量比要高于茎叶中的质量比,花生植株Co质量比与土壤有效态Co质量比呈显著(p＜0.05)或极显著相关(p＜0.01);综合来看,螯合剂的投加能有效活化土壤溶液中的Co,促进植物吸收、转运重金属.     

基于模糊层次分析法的编队内碰撞风险评价模型研究

编队内碰撞是编队飞行最大的安全威胁。为解决编队飞行灵活性与编队飞行安全的矛盾,建立了编队内各机碰撞风险评价模型指标体系,使用模糊互补判断矩阵确定了各指标的碰撞权重,实现了编队内各机碰撞的风险评估。以空军航空兵某部一架机型G与一架机型H混合双机编队为例进行了实证研究,结果表明,该模型简便易操作,可提高编队飞行训练效率。     

基于模糊可拓层次分析法的在役混凝土桥梁耐久性评估

对在役混凝土桥梁的耐久性研究是目前学术界的热点问题。使用科学的方法对其耐久性进行合理的评估,是解决该问题的关键。考虑到在役混凝土桥梁耐久性评估中的不确定性,利用改进的三标度层次分析法及模糊可拓理论,建立了基于模糊可拓层次分析法的在役混凝土桥梁耐久性评估模型。首先,根据桥梁的结构及所处环境的特点,建立了在役混凝土桥梁耐久性评估指标体系。其次,运用改进的三标度层次分析法确定指标权重。然后,使用模糊可拓理论确定耐久性等级。最后,通过具体的实例分析,证明了该评估方法的科学性和有效性。     

物流企业员工安全参与行为演化路径研究

为确定影响物流企业员工安全参与行为的因素与演化路径,推动对物流企业员工的安全监管,在员工和物流企业具有有限理性的前提下,从物流企业与员工之间的博弈机理出发,构建了员工安全参与行为的演化博弈模型。采用系统动力学方法分析模型的演化趋势,通过数值仿真分析物流企业员工安全参与行为及演化路径。结果表明,奖励力度、惩罚力度等参数影响着员工策略的变化,物流企业可加大对员工不积极参与安全行为的处罚力度,并适当提高奖励力度,从而提高员工的参与安全活动的积极性;物流企业还应建立奖励与惩戒相结合的管理制度,同时通过技术创新降低监督成本,实现对员工安全的有效监管。     

Y型通风沿空留巷巷道围岩活动规律研究

为掌握沿空留巷围岩活动规律,以谢桥矿12418工作面轨道顺槽为工程背景,采用多点位移计及钻孔窥视仪等设备进行实测研究,并结合数值模拟对其进行分析.结果表明:沿空留巷巷道表面围岩变形具有典型的近场效应,留巷前距工作面60 m以外的巷道基本无表面位移,随工作面的推进,巷道表面位移逐渐增大,距工作面10～15m范围内,表面位移变化速率显著增加,留巷后巷道表面位移与留巷前变形趋势类似,但表面位移量较留巷前有明显增加;从顶板钻孔窥视结果可以看出,留巷前仅在孔深2 m处发育单一离层裂隙,留巷后在孔深1.2m、2.4 m、3.8m和5.3m处发育多层离层裂隙,且随滞后工作面距离增加裂隙逐渐增大;尾巷充填体应力在充填材料固结后逐渐升高,并一直维持较高应力状态,因此,巷旁充填体既要确保有一定的强度和刚度,又要有一定的适应变形能力.     

采空区上覆火成岩断裂致灾机理研究

为了解释采空区影响下火成岩断裂破坏诱发地表裂缝的形成原因,通过建立两种采动影响下的火成岩断裂物理力学模型,推导出采动影响下火成岩初次断裂和周期性断裂判据。结合铁法晓南矿开采出现的地表裂缝,分析了火成岩断裂破坏机理,并对火成岩断裂破坏进行了预测。通过与现场实测地表裂缝位置加以验证,证明了所建力学模型的可靠性,并给出了后续生产中关于地表裂缝的规避性建议。     

露天矿采空区爆破合理孔底填塞长度与起爆位置确定

为研究孔底填塞长度与起爆位置对露天矿采空区上覆岩石台阶爆破的影响,进行了数值模拟和工业试验。运用ANSYS/LS-DYNA软件构建了爆破模型,分析了存在采空区时台阶的爆破机理,通过对比分析不同孔底填塞长度、不同起爆位置下爆破时岩石拉应力及动能变化,揭示其对采空区爆破效果的影响,确定了采空区上覆岩石台阶的合理爆破方法,并通过工业试验进行了验证。结果表明:采空区的存在导致爆破能量的利用效率降低;中间起爆技术适合采空区上覆岩石爆破;孔底填塞长度在一定临界范围内时,爆破能量的利用效率是最佳的;确定了武家塔露天煤矿采空区上覆岩石台阶爆破采用中间起爆技术且孔底填塞长度为2 m。     

基于多传感器融合的林火监测

为了提高近距离火灾监测的准确率,建立了基于Arduino平台的多传感器实时监测系统.此系统安装在移动机器人身上以探测火灾.在林火发生期间,会产生CO、C02明火火焰及其他产物,并引起周围环境温度的升高.因此,选择合适的传感器,检测出以上参数,就有可能据此判断实际环境是否有火.通过在Arduino上搭建火焰传感器、温度传感器、气体传感器和烟雾传感器,可以实时监测环境参数.在无火和有火环境中进行了多次试验,进行数据采集,得到了大量原始数据.无火环境的数据是在不同的天气条件下测得的;有火环境由试验火堆模拟得到.在模拟的过程中,进行人为操作以模拟不同的火情.如通过浇湿底部的可燃物模拟预热阶段,试验数据因此更有代表性.数据分析表明,单个传感器的输出值波动大,且在有火环境和无火环境中的输出值有重叠.因此,用单一传感器来检测火灾的准确率很低.而同时分析3个传感器的输出值时,其输出值随所检测火堆的不同呈现出一致的变化规律.最后,利用神经网络进行多传感器数据融合.涉及5个输入变量,由神经网络实现对多变量的非线性问题进行模式识别.将前述试验所得数据划分为训练数据和测试数据,两类数据均包含一定比例的有火样本和无火样本.用训练数据对BP神经网络进行训练,可得到林火识别模型.用测试数据检验模型,结果表明,该BP神经网络对试验火的识别准确率为98.625％.     

基于QSPR方法的烃类物质苯胺点预测

烃类物质在石油工业中有着非常广泛的应用.在石油工业中常用苯胺点来衡量有机溶剂的溶解性能.基于定量结构-性质相关性(QSPR)原理,根据分子结构计算反映分子结构信息的结构参数,应用遗传函数算法从大量结构参数中优化筛选出与烃类物质苯胺点最为密切相关的结构参数作为表征相应化合物结构特征的分子描述符,采用多元线性回归方法对分子描述符与苯胺点之间的定量函数关系进行关联,建立了预测烃类物质苯胺点的理论模型.最后,对模型进行了内部及外部验证来检验模型的可靠性.在此基础上,对所建立的预测模型进行机理解释,分析了影响烃类物质苯胺点的主要结构因素及其影响规律.研究表明,所建模型具有较高的稳定性和预测能力.