我国注册安全工程师注册现状分析

根据注册安全工程师初始注册申请表以及注册安全工程师注册信息管理数据库、国家安全生产监督管理总局和人事部人事考试中心提供的数据,对目前已注册的17441名注册安全工程师的年龄结构、学历结构、安全生产相关工作年限和受聘单位性质进行了统计分析。结果表明,我国现有注册安全工程师年龄、学历结构合理,但数量上仍不能满足需要。笔者提出应通过制订考试标准等方式加快注册安全工程师专业技术人才队伍建设的建议。     

救生舱液态二氧化碳制冷系统实验研究

为保障救生舱内拥有适宜的环境温度,本文采用液态二氧化碳节流制冷系统进行救生舱温度控制,分析了液态二氧化碳制冷系统制冷效果的主要影响因素,通过实验与计算得出二氧化碳制冷剂在压力为0．6MPa,流量为17．8m3／h时,系统制冷效果最佳,制冷功率可达2．3kW。     

大型活动拥挤踩踏事故模糊综合评估方法应用分析

在研讨人群拥挤踩踏事故及其预防控制的基础上,通过采用模糊综合评估方法,客观归类大型活动拥挤踩踏事故影响因素,建立二级模糊综合评估分析模型,并以沈阳世博会开幕式为例进行综合分析,得出安全等级。应用实例表明,模糊综合评估方法评估结果与实际安全状况基本吻合,具有实用性,能够比较客观、真实地反映大型活动的拥挤踩踏事故风险状况,值得在大型活动拥挤踩踏事故评估中推广和使用。     

微波碳化减容放射性废物尾气取样研究

在微波碳化减容核电放射性废物过程中,将释放出HCl、H2、CO、CO2、二恶英等可燃或有毒气体,利用自行设计的负压状况下取样装置实现尾气样品的采集。通过对废物尾气取样分析,获得如下结论:尾气中氢气、甲烷和总烃等可燃气体的浓度小于4%的燃爆限值;在较高温度(200℃)以上,释放出CO和CO2气体,说明PVC裂解产生的残炭在高温段发生氧化反应,使得减容率和减重率进一步提高;通过控制升温程序可大大降低二恶英的产生,使尾气中二恶英的浓度低于排放标准一个数量级。     

石家庄市夏季臭氧污染近地层垂直变化特征

基于2022年6月1日—8月31日河北省石家庄市地面气象要素和臭氧（O₃）观测数据,结合O₃激光雷达垂直探测数据分析近地层O₃垂直变化特征,并利用后向轨迹聚类分析法探讨其污染来源。结果表明：（1）2022年夏季石家庄O₃污染天数为6月＞7月＞8月。影响ρ（O₃）变化的主要影响因子是气温,平均气温与ρ（O₃）正相关,相对湿度与ρ（O₃）负相关。（2）当探测高度≥2 km时,全天、日间、夜间的ρ（O₃）变化较稳定,ρ（O₃）均在100μg/m³左右。近地层ρ（O₃）差异最大,无论是日间还是夜间,ρ（O₃）均在0.3 km左右达到峰值,之后逐渐降低。6月的ρ（O₃）垂直变化速率较大,7、8月ρ（O₃）垂直变化速率逐渐降低。（3）不同垂直高度下,石家庄夏季ρ（O₃）日变化情况均成“单峰单谷”型,地面ρ（O₃）日变化波动最明显,随着高度的上升ρ（O₃）日变化情况趋于平缓。（4）后向轨迹聚类分析结果表明,距离地面10,500,1 000 m高度层的O₃后向轨迹均呈散射状分布,距离地面10 m的O₃路径来源为河北西南部,距离地面500 m的O₃路径来源为河北南部,距离地面1 000 m的O₃主要途经地点为内蒙古西南部、西北部和河北东北部。     

基于层次分析法的城市道路安全性评价

本文选择城市道路为评价对象,评价范围包括道路条件和交通环境.首先建立层次结构的城市道路安全性评价指标体系,然后运用层次分析法确定各个指标的权重,再利用线性加权求和,最终得到城市道路安全性评价的结果.     

基于ABAQUS的尾渣场稳定性分析

露天开采剥离物形成的尾渣场,其特性及破坏过程与土质边坡、岩质边坡均有不同。使用有限元分析软件ABAQUS,应用强度折减弹塑性原理,结合工程实例对尾渣场边坡进行了稳定性分析。采用不同临界破坏判据分析安全系数,结果表明,采用特征部位位移比塑性区贯通为判据得到的安全系数更具有实际意义,同时使用极限平衡法进行对比计算,得到的值基本一致。对塑性区的发展过程进行分析,尾渣场边坡是先在中上部出现塑性变形,然后向上再向下发展,最后贯通而导致边坡最终破坏,这是尾渣场边坡破坏的自身规律。通过位移等值线云图及增量位移的方法判断了滑动面的位置,得出其破坏面为近似直线的形状。将分析结果与实验室破坏模型试验进行对比,其结论是一致的。     

时序数据分析的复杂化工过程异常智能溯源研究

对复杂化工过程异常工况进行智能推理溯源是实现安全关口前移、降低灾难性事故发生的有效途径。提出了一种基于Spearman-Apriori的化工过程异常智能溯源分析方法,旨在研究复杂化工过程异常工况发生的前置原因,并形成一种智能决策模型。针对化工工艺参数之间耦合性强、关联关系分析难度大的特点,引入Spearman相关系数,通过Spearman实时在线分析过程参数间的相关关系,并设置强关联阈值将Spearman相关系数分析与Apriori算法进行关联耦合,利用Apriori算法中的支持度和置信度二维挖掘各参数之间的超强关联规则。将该方法应用于合成氨工艺中合成工段的异常工况智能推溯,并选取氢氮比、管路工艺气流量、给水换热器冷凝剂流量等8个关键监测指标,研究发现氢氮比增大和给水换热器冷凝剂流量升高分别是导致合成塔入口压力超压、合成塔第一床层温度过低两组异常工况的前置原因,该分析结果与实际生产工艺相符,证明该方法可以有效地对化工过程异常原因进行推溯并筛选主要影响因素。研究为使用生产过程大数据实现化工过程异常智能溯源提供了理论基础,为进一步完善过程风险精细化管控提供了新思路。     

土壤和河流沉积物中硫的形态分析

建立了土壤和河流沉积物中硫的形态分析方法。应用分级萃取技术分离水溶性硫、吸附性硫、盐酸可溶性硅和盐酸挥发性硫;用电感耦合等离子体发射光谱法测定不同形态硫和总硫,由差减法测得有机硫。该方法的优点是操作简单,可应用于大批土壤和河流沉积物中不同形态硫的测定。     

旱涝灾害的门限神经网络预报模型

根据旱涝灾害具有非线性和突变性的演变特征，提出了利用门限值和门限变量构造神经网络的旱涝灾害预报新方法。由于该方法可以根据预报量与预报因子间的不同相关关系构成不同的神经网络学习矩阵，因此实际的预报计算结果表明，该方法对历史样本的拟合和预报精度比一般的逐步回归方法有明显提高。