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32.
企业突发事件应急预案作为指导企业应对各类事故的有效指导文件,是企业应急管理工作最重要的载体。企业需要不断优化应急预案体系和完善应急预案内容来提高应急准备水平,提升应急处置能力。国家“一案三制”的建设和完善历经了一个长期的发展过程,且随着应急法律法规、制度标准的不断出台,应急预案的重要地位不断凸显。文章从导致预案出现问题的原因和预案本身容易出现的问题两方面入手,梳理了企业应急预案编制存在的企业重视不足、应急人员能力不足、风险辨识不到位、预案体系设计不合理等问题,并针对问题提出落实责任、加强培训、加强预案动态管理等优化对策,以便为应急预案质量提升提供参考。 相似文献
33.
李娜 《安全.健康和环境》2019,19(10)
在油气回收中应用的抽气设备既要保证运行正常,又要满足潜在爆炸环境的安全运行需要。根据GB25285-2010、GB25286-2010标准要求,对防爆离心通风机的机械部件开展了点燃危险分析。主要讨论了机械火花、热表面以及静电等非电气类点燃源产生的危险部位和原因,从材料、结构、工况等方面介绍了相应的防爆措施和技术方法。 相似文献
34.
以长春为例研究环境空气中TSP、PM_(10)和PM_(2.5)的相关性 总被引:2,自引:0,他引:2
选取长春市解放大路与人民大街的交叉口为研究地点,分别进行TSP、PM10和PM2.5的采样和分析.然后利用相关系敷法和t检验对测定结果进行相关性分析,得到备元素的含量在三种污染物中的相关系敖:在TSP与PM10中为0.9349;在PM2.5与PM10中为0.8797;在TSP与PM2.5中为0.7824.得到各元素含量在三种污染物中的T检验统计值,在TSP与PM10中为0.90103;在PM2.5与PM10中为0.04745;在TSP与PM2.5中为0.047986.从分析结果可以看出,各元素含量在TSP与PM10中的相关性最好,在PM2.5与PM10中次之,研究结果为相关环境管理提供科学依据. 相似文献
35.
铜渣堆积会造成资源浪费和环境污染等问题,利用铜渣与磷酸盐反应制备铜渣基磷酸铁化学键合材料(CBIPCs),并用其固化重金属Pb。研究铜渣与磷酸二氢铵(m(CS)/m(P))配比、缓凝剂以及硝酸铅掺量对CBIPCs固化重金属Pb的影响。结果表明:随着硝酸铅掺量的增加,固化体抗压强度降低,Pb毒性浸出浓度略增大;在m(CS)/m(P)=3:1和硼砂掺量为2%的条件下,当硝酸铅掺量为12%,固化体自然养护28 d的抗压强度仍达到24.5 MPa,Pb毒性浸出浓度为0.086 mg·L-1,远低于《危险废物鉴别标准 浸出毒性鉴别》(GB 5085.3-2007) 要求的最高限值5.0 mg·L-1。XRD和SEM/EDS分析表明,固化体中生成了PbHPO4、Pb3(PO4)2、Pb5(PO4)OH等铅类磷酸盐产物,并被胶凝相物质紧密包裹。铜渣与磷酸盐反应制备的铜渣基磷酸铁化学键合材料(CBIPCs),可通过化学键合和物理固封双重作用实现对重金属Pb的稳定固化。 相似文献
36.
通过遥感影像分析、典型剖面周期性监测等手段,查明了北戴河浅水湾浴场属于平缓潮滩。海滩各段蚀退距离不等,局部呈现淤积现象,总体呈侵蚀后退的演变规律,并综合分析了海平面上升、海洋动力变化、入海泥沙减少、人类活动影响在海滩侵淤中的作用。根据海滩现状提出了进行海滩侵蚀与海洋生态环境保护综合研究,并加强行政管理的建议。 相似文献
37.
以小新月菱形藻(Nitzschia closterium)为受试生物,在96 h急性毒性实验条件下,设置不同浓度的180#燃料油分散液(WAF),分析小新月菱形藻细胞内氨基酸相对含量的变化.结果表明,随着培养时间增加,对照组(Ctrl)和低浓度WAF(1%和3%)中丙氨酸和组氨酸相对含量呈上升趋势,而在高浓度WAF(5%、7%和10%)组中丙氨酸无明显变化趋势,组氨酸则呈先降低后升高的趋势.在对照组和低浓度WAF组(1%和3%)下,半胱氨酸相对含量随培养时间增加而减少,而高浓度WAF(5%、7%和10%)下,变化趋势与低浓度相反.在各WAF浓度下,脯氨酸相对含量均随着培养时间的增加而增加,而天冬氨酸的变化正好与脯氨酸相反.因此,本研究发现小新月菱形藻内的主要氨基酸对180#燃料油分散液具有敏感的生化反应,可作为海洋污染检测的一种新途径. 相似文献
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美国OSHA将加快标准制定速度美国职业安全卫生管理局(OSHA)规定将在18个月内公布最优先的标准,并确定在未来37个月之内完成其列入修改计划中的全部标准。劳工部所有成员都希望照此项政策去做。因为此项政策也强烈要求上级缩短审批时间和各机构之间更好地配... 相似文献
40.
为避免地铁车站火灾事故的发生,帮助地铁车站管理部门做好火灾风险评估工作,提出基于PCA-RBF神经网络的地铁车站火灾风险评估模型。采用主成分分析法(Principal Component Analysis,PCA)对风险评价指标体系进行降维处理,并将降维后的主成分作为RBF神经网络的输入变量;选择具有代表性的样本数据训练RBF神经网络,并用检验样本测试训练效果;最后,输入待测样本数据得出火灾风险评估结果。通过实例对比分析,验证了该评估模型在地铁车站火灾风险评估中的可行性与准确性,对类似项目火灾风险评估具有一定参考意义。 相似文献