建筑施工安全效能ADC计算方法

为计算建筑施工安全系统的效能,基于ADC效能评估模型,尝试构建建筑施工安全系统效能的测算方程,该系统方程包括建筑施工安全可用度A的测算、建筑施工安全可信度D的测算、建筑施工安全固有能力C的测算和建筑施工安全效能干扰因子G的测算,进而推导出建筑施工安全系统效能评估的一般数理模型及特定模型,并以脚手架搭设系统为例进行效能测算。算例表明该数理模型可以较准确计算建筑施工安全子系统的效能。     

一株高效苯酚降解菌的性能研究及动力学分析

苯酚和酚类化合物是工业废水中的主要环境污染物,如焦化厂、炼油厂和石油化工厂等,去除工业废水中的酚类化合物对环境保护有极其重要的意义。通过富集驯化,从石化污水处理厂的活性污泥中筛选出一株产生物表面活性剂的高效苯酚降解菌。并对其进行了生理生化鉴定及降解性能的研究。实验结果表明,BPH-3菌为假单胞杆菌;菌株最佳的降解条件pH=7.0,温度为30℃,转速为150 r/min,最高耐盐度为3%,在接种量为5%,苯酚初始质量浓度为600 mg/L,菌株12 h内的降解率可达100%。     

公路生态系统健康评价指标体系研究

在把握公路生态系统健康的概念和内涵的基础上,从区域社会经济影响、道路使用性能、环境质量状况、生态景观以及环境风险5个方面选取19个典型指标构建了公路生态系统健康评价指标体系,对关键评价指标的意义进行了具体分析.为了服务于公路生态系统健康评价,对重要指标的评价标准进行了划分,并探讨了公路生态系统健康评价的主要方法及发展方向.     

基于信息融合的天然气采气管线安全性评价

信息融合技术充分利用多源信息的互补性、综合性,可以极大地提高评价指标信息的质量和可信度。针对天然气采气管线运行环境复杂性带来的采气管线安全检测与评价在时间与空间的不确定性,通过采集以及分析天然气采气管线的宏观检测信息、无损检测信息、理化检测信息以及力学性能信息,提出了一种利用信息融合技术的采气管线安全性评价的模型,给出了该评价模型的步骤,并对某在役运行的天然气采气管线进行了安全性评价,并获得满意的效果。评价结果表明该管线存在不同程度腐蚀,安全性评价表明该管线可安全运行。     

改善太仓城区水环境原型调水实验研究及模型建立

为达到改善太仓城区水环境的目的,于2004年4月21日进行了调水实验.调水历时14 h,期间向城区调水21.8万m3.通过对监测点采样,得到水量、水质实测数据.根据实验数据,建立了符合太仓河网的水量水质数学模型,分析了从长江引水对太仓城区水环境的改善程度.同时对不同引水方案情况下城区水环境改善效果,以及截污和清淤对水环境的影响做了分析.研究表明,引水只能短期改善水环境;要根治水环境,必须从源头抓起,进行截污.     

区块链技术在安全生产信息化建设中的应用

为了促进安全生产信息化平台在数据方面进行分析以及整合,基于区块链本身的匿名性、去中心化、安全性、开放性以及独立性等优势,提出将区块链技术应用于安全生产信息化建设,研究表明,区块链技术的应用将能够为企业针对生产安全状态进行有效监督提供最大的帮助,最大限度的实现资源共享,为企业监督、政府部门监管提供便利条件,各企业之间就安全问题进行交流沟通,安全评价服务机构针对各企业安全生产存在的问题提供更有针对性的服务,同时对于提升服务效率以及服务质量有着重要现实意义。     

喷淋塔内气液流场模拟

以实际建设中的燃煤机组为参考原型,使用数值模拟方法对于喷淋塔烟气流场进行了模拟分析.模拟结果表明,两入口塔入口不易积垢,流场均匀度也好于传统吸收塔.     

垃圾渗滤液预处理工艺的研究

本文结合工程实例,对生活垃圾焚烧发电厂垃圾渗滤液进行预处理工艺的研究,结果表明,预处理单元在垃圾焚烧厂渗滤液的整个处理系统中具有重要的作用和地位,渗滤液中部分污染物和无机离子能在预处理单元中得到较好的去除,在一定程度上减轻后续处理工艺的负荷。     

不同条件对光合细菌沉降性的影响

光合细菌(PSB)法能够同时实现废水处理和菌体资源回收再利用,然而PSB菌体细胞自然沉降困难,不能很好地进行固液分离,限制了其广泛的应用。研究了不同环境因素对PSB菌体生长量和沉降效率的影响。结果表明,在接种量为20%、初始pH值为8.5、温度为30℃、光照强度为5 000 lux和厌氧光照静置培养时,PSB的最大沉降效率为84.78%,比对照实验提高了70%。其中,初始pH值、光照强度和培养方式的影响最为显著。     

基于模糊神经网络方法的信息系统安全风险评价研究

为提高信息系统安全风险评价的准确性,提出基于模糊神经网络的信息系统安全风险评价模型。该模型利用模糊理论隶属度反映各因子的相对状态,对模糊性具有很高的识别精度。将风险因子模糊隶属度矩阵输入BP神经网络中,增加了它对模糊性的识别能力。通过非线性分析处理的BP神经网络进行学习和测试,得到输出风险评价等级。实例分析结果证明算法的应用性。误差分析结果证明了模型的有效性。检验结果表明,模糊神经网络模型的识别精度高于单一的模糊评价模型和神经网络模型。