外军装备维修及对我军弹药维修的启示

首先介绍了外军装备维修的现状和发展趋势,之后指出了我军弹药维修存在的问题,最后得出对我军弹药维修保障发展的启示。认为我军弹药维修保障应向军民一体化方向发展,开展全寿命保障,提高保障信息化水平,进行弹药两级维修体制的论证,并倡导绿色维修的新理念。     

基于全生命周期法的矿用柴油重卡碳核算

矿用柴油重卡因工作任务量大和工作环境恶劣,导致其碳排放量巨大。从使用矿用柴油重卡的企业角度出发,采用全生命周期法,理清了矿用柴油重卡全生命周期各个阶段的碳排放量及影响碳排放的因素,建立了矿用柴油重卡碳核算模型。以内蒙古某煤矿4种柴油重卡为案例,对矿用柴油重卡全生命周期碳排放量进行了核算,分析了核算结果,并从车辆重量与经济性角度,分析比较了几种车辆的单位重量排放量和单位价格排放量。结果表明：矿用柴油重卡全生命周期碳排放量由车辆重量和燃料消耗量共同作用,其中燃料消耗量占绝大比重。综合考虑节能减排和经济性,重量为156 t和85 t的车辆是最佳选择,煤矿企业可适当提高该类车辆的占比。在保证工作量的情况下,将138 t和65 t车辆代替为156 t和85 t的车辆,全生命周期内可减少1.275×10⁵ t的碳排放量,节省9 936.704万元的花费。本研究结果可为重卡企业开展节能减排工作提供参考。     

基于全生命周期的铁路行业碳达峰影响因素研究

基于全生命周期理论和铁路项目建设特点,将影响铁路行业碳排放的主要技术环节划分为规划设计、运营维护、相关配套3个阶段,对各阶段碳排放情况及主要影响因素进行分析,构建体现规划设计阶段对铁路全生命周期碳排放影响的计算模型,提出了铁路项目绿色低碳评分表,进而结合“双碳”目标的相关要求分析铁路行业碳达峰的影响因素。     

动态

淮安市举行重大生产安全事故应急演练淮安市日前举行重大生产安全事故应急演练。演练模拟淮安工业园区某化工企业生产装置突发故障引发火灾,市消防救援支队全勤指挥部以及辖属工业园区专职队,徐杨特勤站,城西、城南、宁连路救援站,市应急管理、公安等相关部门和社会联动单位以及企业,坚持全过程、全要素、全实战原则,迅速集结共计20台车、12除人,利用举高喷射车、灭火机器人、车载炮、移动水炮等喷射器具.     

从严抓好安全生产工作就是优化营商环境

今年年初召开的全国应急管理工作会议提出,要善于运用大概率思维应对小概率事件,全面落实责任制,特别是在落实企业安全生产主体责任方面要有大的突破。要紧紧盯住企业法人和管理团队,对违法违规行为坚决处理,对严重失信企业纳入“黑名单”,不能以优化营商环境为名放松监管,切实解决监管执法“宽松软”问题。     

基于蒙特卡洛模拟的多米诺事故风险量化管理*

为降低危化品相关的化工事故造成的人员伤亡和财产损失,以化工多米诺事故为研究对象,探讨由初始事故引发1个或多个次生事故的连锁反应机理与风险评估方法。提出应用蒙特卡洛模拟对多米诺事故风险进行动态量化的方法,梳理化工多米诺事故风险的识别、分析、评定、处理全周期管理流程,并以1个天然气压气站为案例,验证基于蒙卡模拟的化工多米诺事故风险量化方法的有效性。结果表明:该方法可以更准确地对化工多米诺事故风险进行定量评估。多米诺事故风险全周期管理流程的梳理能够有效指导化工企业开展安全管理、事故预防等工作。     

污水处理厂设备维护管理优化研究

以JL污水处理厂设备管理优化过程为例,充分吸取LCC,TPM中的先进思想,以设备运行可靠性及设备维护经济性为追求目标,建立了设备管理优化体系。流程体系上,通过建立作业指导文件,建立标准化维修程序,对于操作过程及时进行记录,建立可视化、可追溯的管理方法;指标体系上,根据设备重要性及运行状况,确定设备风险指数,分级管理;建立控制指标,并动态调整;管控体系上,建立设备“户口”,对设备的维护、保养、使用等信息进行全面登记;考核设备维护的全面性、及时性、可靠性、合规性;重视设备维护的预计与预警;技术体系上,通过设备监测仪器的使用,对设备运行状况定量化。通过不断推进设备预防性维护工作,设备完好率不断提升,仪表完好率从2016年的97.34%,96.55%水平,分别提升至99.08%,98.72%;维护费用也保持在较低水平,检修费与资产比例在实施的前两年分别降至1.49%,0.85%,实现了污水处理厂节能降耗及运行可靠性的强化。     

含油固废管治面临的形势及应对措施

文章介绍了含油固废来源、类型、产生量及面临的形势,分析了含油固废管治存在的适宜技术少、 处理达标难,次生污染重、需系统治理,资源化途径少、难以推广利用和监管不到位、有效监管难等问题;提出了推进全生命周期防治、实现污染物近零排放,强化全生命周期监管、确保本质环保和零污染事故发生,加大研发与政策支持、促进高质量低碳发展等应对措施。     

筛查全/多氟烷基化合物(PFASs)生物活性的卷积神经网络模型

全/多氟烷基化合物(PFASs)是一类备受关注的化学品,已在多种环境介质中检出。然而,目前PFASs的生物活性数据缺乏,限制了其危害性评价和管理,有必要构建PFASs生物活性的高通量筛查模型。本研究基于卷积神经网络(CNN)算法,采用分子灰度图像作为输入,构建了PFASs的23种活性终点的筛查模型(简称Image-CNN模型)。与使用分子指纹和分子描述符作为输入,采用随机森林和支持向量分类器算法构建的基准测试模型相比,Image-CNN模型预测效果更好,平均的受试者工作特征曲线下面积达0.96。与此前模型相比,模型性能更优。基于分子指纹相似性,表征了模型的应用域。筛查了已知最大的PFASs名录,其中3种PFASs在所有建模的活性终点中都被预测为有活性。