二阶模糊安全评估方法及其在油库安全评价中的应用

通过分析油库安全因素的层次关系,将影响油库安全的因素划分为人员、装备、管理以及环境因素等不同的层次,并对油库安全指标、各层次间的评估方法以及模糊运算方法进行研究,建立针对油库安全的二阶综合模糊评估模型,给出评估的整体流程。评估过程中以改进的层次分析法确定不同层次和因素的重要度,以加权平均方法为模糊运算准则。利用建立的评估体系对某油库的安全状况进行评估,并根据总体评估结果和各层次评估结果中的不足,提出了油库安全整改意见。评估实施过程表明:该二阶综合模糊评估模型避免了评估中的主观因素,并且可操作性好,评估过程易于实现。     

基于危机理论的煤矿安全教育培训体系考核评估研究*

为解决传统煤矿安全教育培训流于形式,考核评估体系出现行为层与效果层内容长期缺失,反应层及学习层考评手段单一、考评结果模糊、无法具体衡量等问题,基于危机理论,提出以微信小程序为载体的含课程资源、主题培训、海量题库、我的设置4个版块的煤矿信息化安全教育培训体系,以经典柯氏4级评估模型为基础,对考核评估模型进行针对性创新设计,构建适合煤矿从业人员的定量化安全教育培训效果4级考核评估模型,在反应、学习、行为、效果4个层次均提出相应的计算公式。结果表明:定量考核评估可准确反映教育培训活动效果和目标完成度。     

模糊综合评价法在液氯运输过程安全性评估的应用

将模糊综合评价方法和层次分析法用于危险化学品运输过程安全性评估,综合考虑在过程中危化品、人、车、路、环境等五个方面因素对整个过程安全性的影响,得到运输过程安全性等级。运用现有的泄漏模拟公式定量计算发生泄漏事故后所产生的危险区域,为人员疏散提供了决策帮助。最后以液氯运输过程为例进行安全评估,并计算泄漏后危险区域的范围。     

兰坪县某尾矿库建设项目地质灾害危险性评估

以兰坪县某尾矿库建设项目为例,通过调查该评估区的地质环境条件和现状地质灾害发育情况,结合区域地质环境资料查明区内地质灾害的危险性特征,对评估区内拟建工程在建设过程中和建成后可能引发地质灾害的危险性进行预测评估和综合评估,最后提出合理性防治措施及建议。     

石油化工企业过程安全管理评估系统的设计与应用研究

为了提升国内石油化工企业过程安全管理水平,借鉴国内外过程安全管理经验和优秀实践,提出了一种应用于石油化工企业过程安全管理的评估思路和方法。根据石油化工行业特点,构建了由16个要素组成的过程安全管理评估体系框架。同时,介绍了该评估体系的评估准则设计、评估方法设计,以及评估系统的应用。实践表明,此石油化工企业过程安全管理评估系统,既能评估石油化工企业过程安全管理绩效,又能指导企业设计和运行一套过程安全管理系统。     

基于粗糙集-模糊评判-神经网络的隧道施工安全状态评估

为了有效地对隧道施工进行安全状态评估,建立了以人-机-环-管理系统为基础的隧道施工安全状态评估指标体系,构造了基于粗糙集-模糊评判-神经网络的隧道施工安全状态评估模型.该模型通过粗糙集约简输入变量,提炼学习样本,再利用神经网络对其进行训练和评价,提出了使用层次分析法和模糊数学的方法对隧道施工安全整体综合评判,得到的评价值作为神经网络训练目标值的方法.实际结果表明,通过使用该模型方法,神经网络训练的条件属性由原来的17个变成6个,训练周期由原来的2 992次减少为1 637次,泛化能力、安全状态评估的结果都优于约减前,能够对隧道施工安全状态做出有效的评估结论.     

突发事件应急预案的评估研究

对突发事件应急预案进行有效地评估,是提高应急预案实效性,保证预案能够发挥其理想效果的关键环节。目前国内应急预案的评估多为模板式评估研究,评估的依据和内容有待完善,文章探究对照法在应急预案评估中的应用,以提升应急准备能力为目的,重点对预案的充分性、可行性、完整性、可接受性、符合性这5方面进行评估,提出预案修订建议,并以真实应急预案为例具体描述评估过程。     

广州市内环路工程环境影响后评估研究

为了评估重大交通项目(全周期)对环境的影响,需要对交通项目进行环境影响后评估.以广州市内环路工程为例,介绍了工程概况和在工程的准备、施工和运营过程中各项环境指标的监测结果以及采取的环保措施.建立了交通项目环境影响后评估的指标体系,指标体系包括3个阶段的22项具体指标.指标体系考虑了交通项目准备、施工和运营过程中的环境影响,并加入了公众参与和居民满意度等指标来反映居民意愿.根据各指标的监测值和专家意见,结合定量和定性分析,利用AHP-模糊评价方法对内环路工程进行环境影响评估.评估结果为72.322,评价等级属于一般.相对同时期同类项目评价结果较好,但对环境造成了一定的影响,环保方面仍有改进的空间.评价方法具有很好的实用性和科学性.     

矿山地质环境安全评估的Bayes判别分析法及应用

从矿山地质环境的实际特性出发,应用Bayes判别分析方法评估矿山地质环境问题。选用13项影响矿山地质环境的区域地质条件、环境现状、矿产资源开发规划、生态恢复治理状况的具体评估指标,以大量实测资料作为学习样本,并按各总体的样本比例确定先验概率,建立了矿山地质环境评估的Bayes判别分析模型。将该模型用于预测样本的评估中,采用回代估计法对判别结果进行验证,误判率为零,判别结果和实际一致。研究结果表明,Bayes判别分析模型是一种结构稳定、判别准确率很高的评估模型,能够用于矿山地质环境的评估。     

企业安全法规在线培训系统

当前,安全法规数量日益增多且更新速度快,传统以单部法规宣贯为特点的培训方式难以调动学员积极性,培训效果欠佳.笔者提出一种安全法规在线培训方法,即通过一种基于在线系统的开放式课程设计方式,促进学员形成有关安全法规适用性、符合性及符合性保持的系统思维.并以此为原理,开发了企业安全法规在线培训系统,利用系统的开放性,在教学过程中以课程设计的形式,将学员分组、分专业进行安全法规适用性识别、符合性评估体系创建及符合性评估,真正做到主动学习,学以致用.系统目前已在多家培训机构使用,应用结果表明在线课程设计的方式可提高学员学习安全法规类课程的积极性,基于web的设计和移动终端的应用使该系统表现出较好的现场应用性,可有效提高企业安全法规类课程的培训效果.     

基于BP神经网络在森林防火专家系统不确定推理中的应用研究

提出将改进的BP神经网络应用于森林防火专家系统的不确定性推理中,其良好的自学习和泛化能力,可以解决基于可信度规则的知识表示在实际应用中导致的规则激增,推理速度缓慢的问题。该方法将不确定的知识用可信度区间表示,通过知识编码,设计并训练BP网络,最后用MATLAB进行仿真。实验结果表明:BP神经网络可以自动学习专家的典型经验,并且能将之准确的推广,隐含层神经元个数的确定和典型样本的选取决定了准确精度。在实际的专家系统不确定推理应用中具有应用价值。     

BP神经网络技术在交通工具火灾预警中的应用

通过对交通工具火灾成因机理以及现有典型交通工具火灾实例的分析研究,建立了预警评价指标体系。根据非线性理论和模式识别原理以及交通工具火灾的特点,采用基于BP神经网络的智能灾害诊断方法,对交通工具火灾发生的可能性和危险性进行评估和预测。研究表明:BP神经网络方法是解决非线性系统问题的一种有效方法,与传统的预警方法相比,该方法具有速度快、效率高、可信度好、自学能力强等特点。采用BP网络进行交通工具火灾预警时,只需输入影响交通工具火灾发生的相关指标因素,网络便可在较短的时间内得出可靠的预警结果。     

基于神经网络建立煤与瓦斯突出的预测模型

基于神经网络，提出了建立煤与瓦斯突出预测模型的方法，给出了网络系统的构造方式及算法，预测结果表明该法具有很高的容错性和准确性     

Development of novel combustion risk index for flammable liquids based on unsupervised clustering algorithms

Current liquid flammability classification mainly relies on flash point and its risk is largely dependent on consequence and probability. However, combustions of liquefied marine fuels have their uniqueness, leading to a less consistent with the common classification. This work aims at classifying flammable liquids in compression ignition engines for further safety evaluation. Besides liquid flammability characteristics, flame propagation and aerosol formulation are considered. Two unsupervised machine learning clustering algorithms, k-means and spectral clustering, are applied to the collected liquid compounds database. To consider both cluster cohesion and separation, the global mean silhouette value is used to find the optimal number of clusters and to evaluate the clustering performance. The results show that the spectral clustering outperforms k-means on classifying the risk ratings for all proposed models, while the clustering accuracy of the optimal model has been doubled by employing spectral clustering algorithm. Moreover, principal component analysis and star coordinate diagrams are presented to visualize high dimensional data to 2-D graphs. Finally, the overall liquid safety performance is evaluated by a novel combustion risk index via the weight values determined by the information entropy approach. This index can be used to explore inherently safer fuels in the process industries.     

基于安全学习志的安全管理信息系统构建

通过分析论述安全学习志及安全管理信息系统的发展与特点,提出基于安全学习志安全管理信息系统的逻辑结构、总体构架和功能结构,以及从方法和技术角度为“安全学习志”在企业安全管理的应用提供一个全新的实现方案。本文把安全学习志这种理念融入到企业安全管理中,并对安全应急决策系统综合理论及安全管理信息系统建立技术方案的研究,目的在于为今后进一步的安全管理信息系统开发作理论和技术方法探索。     

基于模糊控制理论和神经网络的建筑火灾报警系统

针对目前建筑火灾事故频发及事故后果严重、影响大的现实问题 ,提出并介绍了基于模糊控制理论、人工神经网络的火灾安全报警系统 ,以及系统的作用原理。该系统依靠模糊控制理论提高了灵敏度 ,减少了误报率 ,并结合神经网络具有自学习功能的特点 ,提高了整个系统的智能化程度。     

The impact of a standard enforcement safety belt law on fatalities and hospital charges in Ohio

Introduction

The purpose of this study was to analyze linked crash and hospital data to determine the effect that enactment of a standard enforcement safety belt law in Ohio would have on hospital charges and direct medical costs due to motor-vehicle crashes, focusing on the impact to the state's Medicaid system.

Method

The linkage and analysis was conducted as part of the Ohio Crash Outcome Data Evaluation System (CODES) program. Current safety belt usage in Ohio stands at 82% with its secondary enforcement safety belt law.

Results

Assuming an increase in usage to 92% through standard enforcement, over $15.3 million in medical costs to Medicaid for injuries that occur in a single year could be prevented over a 10-year period. Cumulative savings could reach more than $91.2 million during the 10-year period. In addition, 161 fatalities could have been prevented in one year had all unbelted occupants who sustained a fatal injury instead chosen to wear their safety belt.

Summary and Impact on Industry

Clearly, substantial progress can be made in reducing the number of deaths and injuries, as well as medical costs associated with motor-vehicle crashes, by strengthening safety belt laws and increasing safety belt usage in Ohio.     

降雨入渗对基坑工程安全性影响的研究

很多市政工程以及基坑工程在降雨入渗后 ,出现滑坡等事故 ,本文应用非饱和土壤水分运动基本理论 ,建立了降雨入渗模型并编制了计算程序。在计算模型中 ,考虑了降雨过程中土壤入渗能力的变化 ,在此基础上 ,采用非饱和土强度理论 ,编制了可考虑基质吸力影响的边坡安全系数计算程序 ;讨论了降雨强度、降雨持续时间、土壤初始含水量和土的渗透系数等参数对降雨入渗及边坡安全性的影响。     

Integration of data analytics with cloud services for safer process systems,application examples and implementation challenges

Emerging sensors, computers, network technologies, and connected platforms result potentially in an immeasurable collection of data within plant operations. This creates the possibility of solving problems innovatively. Because most of the data appear to be unstructured or semi-structured, organizations shall design and adopt new strategies. Further, workflow architectures with data analytics are needed including machine learning tools and artificial intelligence techniques before proto-type solutions can be developed. We shall discuss several prospects of using (big) data analytics integrated with cloud services to produce solutions for improving plant operations. The paper outlines the vision and a systematic framework highlighting the data analytics lifecycle in the area of plant operation, process safety, and environmental protection. Four rather diverse example case studies are demonstrated including (1) deep learning-based predictive maintenance monitoring modeling, (2) Natural Language Processing (NLP) for mining text, (3) barrier assessment for dynamic risk mapping (DRA), and (4) correlation development for sustainability indicators. It further discusses the challenges in both research and implementation of proposed solutions in the industry. It is concluded that a well-balanced integrated approach including machine supporting decisions integrated with expert knowledge and available information from various key resources is required to enable more informed policy, strategic, and operational risk decision-making leading to safer, reliable and more efficient operations.     

道路交通事故BP神经网络预测研究

在分析道路交通事故影响因素的基础上,确定道路交通事故评价指标体系。该体系包含交通事故次数、死亡人数、受伤人数3个输出指标及12个影响因素。利用人工神经网络具的强非线性逼近、模糊推理、自学习的优点,建立道路交通事故BP神经网络预测模型。模型对我国2006年、2007年、2008年的交通事故情况进行预测,其中,2006年、2007年预测精度较高,2008年预测误差稍大,可能的原因为2007年12月修订的《中华人民共和国道路交通安全法》对减少交通事故起到较大作用。