石化企业火灾危险性模式识别模型研究

石化企业具有易燃、易爆危险性等特点,一旦发生事故,后果相当严重.考虑到影响石化企业火灾危险性因素较多,从生产过程、储存过程、运输过程、消防设施与安全管理五个方面探讨了石化企业火灾危险性模式,运用层次分析法确定了石化企业火灾危险性模式识别指标的权重.将SPA理论与最优化原理相结合,提出了同异反最优模式识别模型,并将其与现有的最大联系测度方法应用于某石化企业危险性模式识别中.实例应用表明,同异反最优模式识别模型从整体上判断石化企业危险性模式,较最大联系测度方法更为科学、合理.     

基于模糊模式识别的模糊综合评价在高层建筑火灾危险评价中的应用

针对高层建筑火灾危险的特点,建立了高层建筑火灾危险评价的指标体系,并应用层次分析法确定了其权重。根据高层建筑火灾危险评价系统具有多因素、多层次的特点,采用模糊综合评价方法;针对模糊综合评价的不足之处,提出把权广义距离之和最小模糊模式识别运用到模糊综合评价当中,建立了基于模糊模式识别的模糊综合评价模型;该评价模型避免了单因素矩阵的确定和模糊算子的选择问题,用安全状态特征值来表征最终的评价结果,能使评价结果更加准确,可操作性强。通过对陕西某高层建筑火灾危险评价实例证明,该模型具有较好的应用价值,为日常的安全管理和性能化防火设计提供了有用依据。     

一种加权2DPCA方法在人脸识别中的应用

在二维主成分分析方法的基础上,结合拉普拉斯算子提出了一种新的加权方法.这种方法不同于非监督学习的二维主成分分析方法,突出了各聚类间的差异,在强调人脸重要部位信息的同时保留了人脸轮廓信息,从而更有利于分类和识别.使用这种二维加权主成分分析方法在ORL数据库上与二维主成分分析方法进行对比测试,实验结果表明,该方法比普通的二维主成分分析方法具有更优的性能,并且在提高识别率的同时算法的复杂度并没有明显增加.     

主成分分析在重大危险源风险评价中的应用研究

为了帮助管理部门快速识别重大危险源,评估其危险程度,从而达到对重大危险源的分类监管和有效布控,在对众多风险评价指标检验和筛选的基础上,建立了基于主成分分析的重大危险源风险综合评价模型.     

浅谈监控设施在火灾调查中的应用

在火灾调查中,监控设备能够实时提供数据信息和图像信息。在具体调查工作中,利用监控设备提供的信息能够辅助判定火灾诱因、火灾源头,为进一步调查事故原因提供重要支持。在火灾调查中,调查研究人员要充分利用监控设备提供的信息,直观准确对火灾事故现场情况进行准确判断,充分发挥监控设备在火灾调查中的积极作用。具体来讲,火灾调查监控设备可辅助挖掘潜在信息、判定火灾的原因、对比分析事故信息,最终为查明原因、做好灾后预防重建工作提供参考。     

PCA-SVR在煤层瓦斯含量预测中的应用

针对煤层瓦斯含量与其影响因素之间存在着复杂的非线性关系,建立了基于主成分分析和支持向量回归机的煤层瓦斯含量预测模型。该模型有效地解决了小样本、非线性预测的问题,并发挥了主成分分析法消除输入变量间相关性的优点,减少了输入变量个数,提高了预测精度和收敛速度。通过实证分析,该模型的预测精度高,能够直接用于煤矿现场预测煤层瓦斯含量。     

模糊模式识别模型在某矿植被复垦适宜性评价中的应用

通过构建矿山植被复垦适宜性评价体系,运用改进的层次分析法确定指标权重,并引入模糊模式识别模型对安徽某矿排土场进行植被复垦适宜性综合评价.结果表明,排土场在林业恢复方向上的适宜程度为中等适宜.对基于层次分析法定权的模糊综合评判模型计算进行了比较.结果表明,基于改进的层次分析法定权的模糊模式识别模型具有更好的区分度,计算结果更合理、更稳定.     

基于PCA-RBF的高校学生宿舍火灾安全评价及应用

为减少我国高校学生宿舍火灾隐患,采用PCA-RBF神经网络模型进行高校学生宿舍火灾安全评价.首先,获取高校学生宿舍火灾发生的主要影响因素,建立火灾安全评价指标体系.进而引入智能化评价方法,构建了基于径向基函数神经网络(Radial Basis Function Neural Network,RBF)的高校学生宿舍火灾安全评价模型.同时,为避免评价指标的冗余性和神经网络评价中维数爆炸的局限性,引入主成分分析法(Principal Component Analysis,PCA)对指标体系进行降维处理.最后,通过实例分析验证该评价模型的可行性和有效性.结果表明,引入主成分分析方法有效解决了 RBF神经网络在高校学生宿舍火灾安全评价上存在的多种局限性问题.     

PCA-SVM模型在煤层瓦斯涌出量预测中的应用

针对煤层瓦斯涌出量影响因素众多且各因素间呈复杂非线性的特点,文章利用主成分分析法(PCA)和支持向量机(SVM)的理论基础,构建了PCA-SVM的煤层瓦斯涌出量预测模型,该模型利用SPSS20.0软件中的主成分分析模块对影响煤层瓦斯涌出量的12个因素进行降维,提取其中3个最能反映原始数据本质特征的主成分因子,再将主成分因子的前25组数据作为训练集,后10组数据作为测试集,借助MATLAB中的LIBSVM工具箱进行支持向量机预测,最后将PCA-SVM、SVM及使用较为广泛的多元线性回归3种方法的瓦斯涌出量预测结果进行对比,预测结果表明PCA-SVM模型在预测精度、稳定性方面都优于其他两种预测方法,更适合煤层瓦斯涌出量的预测。     

现代信息技术在火灾调查中的应用

阐述数字影像技术、计算机火灾模拟等现代技术在火灾事故调查工作中的应用前景和意义,提出利用现代信息新技术,加快火灾调查信息化建设,提高火灾调查工作的技术水平和技术含量的设想。     

Improvement in the prediction of gasoline pool fire behaviour: CFD modelling and validation

The development and implementation of mathematical models through Computational Fluid Dynamics (CFD) techniques has been acknowledged as a promising tool for the prediction of hydrocarbon pool fires behaviours. In this sense, different approaches, with different assumptions and simplifications, and accounting for different phenomena, have been developed in the literature. However, the deviations in the predictions of the experimentally determined parameters, such as temperatures profiles, flame heights and radiative heat flux, by the implemented models are still high. Therefore, the implementation of these models to predict combustion phenomena and flame behaviours for various scenarios is limited. In this work, the software C3D is used to model gasoline pool fires of different diameters, and under different wind conditions, in order to improve the quality of the predictions of the flame behaviour. The modelled cases correspond to the experimental studies reported in literature. The results from the implemented model show an improved predictive quality when compared with other modelling works reported on literature for the same experimental cases. The deviations in the time averaged temperature, flame height, surface emissive power and radiative heat flux, has been calculated to be 5.0%, 0.05%, 6.32% and 3.82%, respectively.     

The concept of degraded images applied to hazard recognition training in mining for reduction of lost-time injuries

Introduction: This paper discusses the application of a training intervention that uses degraded images for improving the hazard recognition skills of miners. Method: NIOSH researchers, in an extensive literature review, identified fundamental psychological principles on perception that may be employed to enhance the ability of miners to recognize and respond to hazards in their dangerous work environment. Three studies were conducted to evaluate the effectiveness of the degraded image training intervention. A model of hazard recognition was developed to guide the study. Results: In the first study, miners from Pennsylvania, West Virginia and Alabama, who were taught with the aid of degraded images, scored significantly better on follow-up hazard recognition performance measures than those trained using traditional instructional methodologies. The second and third studies investigated the effectiveness of the training intervention at two mining companies. Data collected over a 3-year period showed that lost-time injuries at mines in Alabama and Illinois declined soon after the training intervention was instituted. Impact on Industry: Further exploration of the hazard recognition model and the development of other interventions based on the model could support the validity of the steps in the hazard recognition model.     

博弈论在公众聚集场所消防工作中的应用

公众聚集场所火灾危险性大,发生火灾后人员疏散困难,极易造成群死群伤事故.本文针对公众聚集场所火灾隐患整改问题,对火灾隐患单位和公安消防部门之间的关系进行博弈分析,建立了一种符合现状的简单罚款监督博弈模型,并分析其存在的缺陷,即对于单位违反规定不治理火灾隐患只进行简单的罚款不足以约束单位的消防安全行为.又在肯定其作用的基础上,进一步完善并提出单位承担责任的监督博弈模型.通过对这两种博弈模型的计算、对比和分析,论证了监督博弈模型的可行性,认为监督博弈模型能更加有效地约束单位的消防安全行为,得出监督力度、惩罚尺度与检查概率的相互制约关系,并有针对性地提出改进的具体要求和措施.认为应扩大单位承担责任范围和增大处罚力度,并应将部分罚款作为消防监督部门的奖金和补助,以提高公安消防部门监督的积极性.     

SPME/GC-MS在对火场残留物分析中的应用及其数据分析

本文利用固相微萃取(SPME)的高富集性和气相色谱-质谱(GC-MS)的精确性,采用SPME/GC-MS方法对模拟纵火现场中的常见火灾残留物进行分析,并通过比较其特性化合物,很大程度上提高了判断的准确性.利用二甲基苯、三甲基苯、四甲基苯及甲基萘类化合物各自异构体的特征比值,可以很好地减少分析过程中背景干扰.通过向量夹角法进行相似度分析可以帮助判断干扰物的影响.     

基于炭化痕迹的火灾数值重构及应用

利用试验方法建立了炭化痕迹的数学模型,与火灾流体动力学软件FDS相耦合,实现对炭化痕迹的再现,同时,进行了较为接近真实火灾的火灾场景试验,并用新编译的FDS软件对试验进行重构。结果表明:火势发展变化趋势基本一致;起火后,火场热释放速率迅速上升,100 s左右达到约2750 kW,随后开始下降,直至434 s降到700kW左右,与火势进程基本吻合;试验得到的密度板炭化痕迹未被烧损的区域(横向30.2~86.8 cm、纵向0~18.6 cm)略小于重构得到的密度板炭化痕迹未被烧损的区域(横向33.4~91.6 cm、纵向0~18.9cm),但分布规律基本一致,验证了新编译的FDS软件的有效性。将该软件应用于消防工作,不仅可以作为一种定量方法来描述炭化痕迹的形成过程,还可以通过火场中的炭化痕迹来反推起火点位置,辅助火灾调查工作。     

飞机货舱低气压环境对火灾探测参量影响研究

旨在为飞机货舱火灾探测系统设计和研制提供理论支撑,在飞机货舱环境模拟实验舱内开展了70kPa、80kPa、90kPa和100kPa下正庚烷火灾实验,分析了低气压环境对顶棚温度、烟气密度和气体浓度火灾探测参量的影响规律。低压下空气密度较小,卷吸系数减小,导致顶棚最高温升增加,顶棚温度衰减变快。同时,低压下烟气密度降低,并与压力呈指数关系,指数系数约为0.946,扩展了前人研究结果的应用范围。CO浓度最大值随压力降低而增加,且CO增长速率与压力呈负指数关系。CO2增长速率随着压力降低而略有减小。     

火灾数值模拟技术在核电厂防火设计中的应用研究

火灾数值模拟技术作为新兴的火灾分析手段,近年来得到越来越广泛的应用.旨在分析我国主要在役、在建各类型核电厂所使用的火灾分析技术,从技术成熟度、知识产权情况、研发关键技术等角度,全面分析火灾数值模拟技术在我国核电厂推广应用的可行性和亟待解决的问题,并探讨形成自主化的分析评价方法的思路和方向.     

人工神经网络技术在林火重灾年预测中的应用前景

通过对人工神经网络技术先进性的论述,说明了神经网络模式识别方法存在着传统模式识别方法所不个备的优越条件,应用它对林火重灾年进行中长期预测是完全可行的,而且应用前景十分美好。