基于疏导方式的感应电防护措施研究

为了降低作业过程中感应电电击对工作人员的伤害,通过对感应电电击过程中的稳态电击电流与暂态电击能量分析,提出了基于疏导方式的感应电防护理念。在该理念的基础上对普通工作服进行重新设计,加入导电手套、导电鞋以及夹在工作服中的导线和导线接口组成电流放电通道,避免感应电流直接经过人体器官。通过实验室试验及现场应用证明：所设计的感应电防护服可有效避免在强电磁场环境中作业以及线路参数测试过程中稳态电击与暂态电击对人体的伤害,保障工作人员的安全。     

换流变压器分接开关压力释放阀误动作原因分析

针对一起换流变压器分接开关压力释放阀动作的事件,结合事件报文和现场检查情况,通过对压力释放阀的结构原理、分接开关的切换时序、事件报文进行综合分析,判断出压力释放阀误动作的主要原因是其存在缺陷和性能出现劣化,提出了运维、检修建议,为换流站(变电站)的运检管理和事故分析提供参考。     

土中水平渗流AHFO方法监测试验研究

土中的水平渗流影响着土体的结构强度,受测试技术的限制,目前还缺少有效的手段对其水平运移规律精确测定。采用基于分布式测温技术(DTS)的主动加热光纤法(AHFO),设计室内模型试验,测试土中一维水平渗流过程中含水率的变化,拟合了渗流时间与湿润锋运移距离、累积入渗量以及入渗率之间的关系,并对测试结果进行了评价。结果表明:利用AHFO可对任一时刻的湿润锋位置进行准确定位,湿润锋水平向运移距离与时间的关系满足Green-Ampt模型;利用AHFO法所测水平向含水率分布积分所得的累积渗入量与量筒所测实际加水量之间具有很好的一致性,累积渗入量与时间对数呈线性关系;入渗速率随着时间增长逐渐减小,与入渗时间平方根间可用一反比例函数描述。     

贵广I回工程HOM3系统软件缺陷改进方法

通过分析贵广I回工程HOM3光测量系统在极控和直流滤波器保护系统中的软件,找到了软件在处理激光管告警信号和通讯故障信息的差异和缺陷,并提出了修改方法。修改方法经过实时数字仿真系统(RTDS)仿真验证,能够区分激光管告警和通讯故障两种不同的顺序事件记录(SER)信息,并准确定位发生通讯故障的通道,对提高工程安全稳定运行具有重要意义。     

基于数值模拟的城市中心区风环境研究

利用CFD软件对长沙市中心区典型区域的风环境进行了三维数值模拟研究。结果表明,城市建筑群布局不当会造成多方面不利影响:如建筑群内局部地区气流不畅,污染物难以扩散,影响市民身体健康;街道峡谷风使得行人行动不便,冬季热舒适感差;复杂的风环境可能造成建筑构件的损坏乃至脱落,对地面行人的安全造成威胁;建筑围护结构渗透风增加造成建筑能耗的增加。在城市规划和建设中,中心区风环境状况要引起足够的重视,在建设之前要进行风环境模拟与评估。     

基于模糊评价法的建筑安全事故预测模型

针对建筑工程安全领域中许多对象具有"内涵明确,外延不明确"的特点,本文利用模糊数学对建筑安全事故影响因素进行度量,通过层次分析法确定各影响因素权重,提出了一种基于模糊评价法的建筑安全事故预测模型,解决了建筑生产中安全事故的即时预测,并通过实例给予说明,说明了模型在建筑安全事故预测中的有效性和实用性.     

改进YOLOv3算法下通航机场场面运动目标检测

为获得更好的检测精度和更快的检测速度,保障通航机场场面运行安全,提出一种改进的YOLOv3算法,分别从网络结构和损失函数2方面进行改进。首先,在主干网络中使用深度可分离卷积代替原卷积,构建基于距离交并比(DIoU)的目标框回归损失函数;然后,以某通航机场为研究对象,搭建通航机场场面目标检测场景,采用迁移学习和冻结训练相结合的训练方法,以提升场面目标检测的速度;最后,比较分析所提算法与传统的YOLOv3、YOLOv4算法的识别效果。结果表明:飞机目标的检测效果明显优于车辆和人员目标,改进的YOLOv3算法对目标的检测精度、召回率、全类平均精度(mAP)分别达到92.96%、80.51%、91.96%,图形处理器处理速度高达74 帧/s,较传统的YOLOv3、YOLOv4算法性能均有明显提升,可实现通航机场场面运动目标的有效检测。     

《重大危险源辨识》标准修订研究

本文对国外发达国家重大危险源辨识标准现状进行了调研,结合我国实际情况,提出了<重大危险源辨识>适用范围、分类、危险物质种类及临界量等方面的修订建议,解决了以前重大危险源申报登记工作中存在的一些技术性问题,可作为我国中长期重大危险源监督工作的指导性文件和重大危险源监管体系建设的依据.     

多出口场景下考虑动态出口选择的人员疏散

为使多出口场景下人员疏散情况与实际更吻合,基于元胞自动机(CA)建立考虑更换目标出口的动态出口选择模型。综合考虑行人到出口的距离和出口前的拥挤程度对其选择的影响;通过选择模糊度和出口保持率来模拟行人选择出口的犹豫和随机性;再根据疏散环境的变化计算各出口被选择概率,更新行人的目标出口。比较动态出口选择策略与静态出口选择策略的差异。结果表明:动态出口选择策略有低密度无效和高密度有效2个阶段,且在高密度下选择模糊度小更利于疏散。出口保持率的增加能否提高疏散效率与选择模糊度有关。出口区域半径的增加在一定程度上能降低疏散时间。与静态出口选择策略相比,该策略可以提高出口利用率,缓解各出口密度不平衡程度,提高疏散效率。     

基于机器学习的公交驾驶员事故风险识别及影响因素研究

为从公交驾驶员群体中识别出易发生事故的风险公交驾驶员,结合某市公交公司营运安全管理系统数据库、百度应用程序接口(API)及网络爬取技术,并应用K近邻算法补充缺失值,获取42条线路及1 893名驾驶员的数据;基于驾驶员、车辆、线路特征、违规行为、事故、管理等基本特征变量构造派生变量;采用包括递归特征消除、有惩罚项的逻辑回归、随机森林的集成方法选择特征;采用极致梯度提升(XGBoost)等6种机器方法分别建立分类模型,并采用贝叶斯方法优化超参数。结果表明:在构建的6个分类模型中,XGBoost方法构建的模型其受试者工作特征(ROC)曲线下的面积(AUC)评估结果最佳;运用贝叶斯方法优化模型,可以在一定程度上提升ROC的AUC指标;对于风险公交驾驶员预测准确率达到98.66%,运营单位还可以根据自身情况权衡虚报率与命中率代价。此外,车辆服役时间、违规次数等特征对于事故风险具有明显的非线性影响。