基于物联网的放射源辐射监测与跟踪系统研究

为了实现放射源在使用、仓储、运输的过程中对放射源实时定位跟踪以及放射源容器外辐射剂量进行实时监测，设计了一款基于物联网的放射源辐射监测与跟踪系统，完成了系统的总体设计以及硬件、软件设计。系统综合了光电探测、卫星定位、4G通信、物联网、数据库等技术，实现了放射源在每一个作业阶段，管理人员能够通过Web网页清楚查询到放射源状态与位置信息。实际测试表明，系统具有实时采集，传输可靠、功耗低的优点，能够稳定监测放射源容器外泄漏的放射性剂量率以及对放射源位置进行实时跟踪。     

智能制造背景下制造业安全管理问题与策略研究

制造业智能化飞速发展，传统的制造业安全管理措施明显已经跟不上智能设备更新迭代和智能化程度所带来的安全隐患问题。为了智能制造业工厂实现生产安全建造，本文对人工智能、云计算、AI技术等进行研究分析，以解决目前智能制造业工厂存在的安全问题。     

基于HHM-RFRM理论的智能船舶航行风险识别与筛选

针对智能船舶航行过程中航行关键风险因素的有效识别和筛选问题，提出了基于等级全息建模(Hierarchical Holographic Modeling, HHM)框架和风险过滤、评级与管理(Risk Filter, Ranking and Management, RFRM)思想的智能船舶航行风险识别与筛选理论。首先，构建智能船舶航行风险识别HHM模型，以全面而准确地选取和反映智能船舶航行风险来源；其次，通过RFRM模型对风险因素进行过滤、排序和筛选，结合贝叶斯方法的多判据评估模型，识别出智能船舶航行过程中可能存在的关键风险因素。结果可以为相关海事机构和船舶公司进行动态管理提供理论依据，同时为保障智能船舶航行安全提供一种手段。     

电磁环境自动监测系统智能运维应用研究

随着电磁环境自动监测系统建设数量的增多，设备老化故障的情况日渐增多，其运维工作也越来越繁重，传统的人工运维成本高、效率低等缺点也越发突出。智能运维软件利用现代化信息化物联网技术，实现巡检管理、告警管理、前端控制重启等功能，能有效提高运维效率，降低运维成本，提高自动站数据获取率，从而更好地发挥监测预警和科普宣传作用，与人工运维相辅相成，提高电磁环境自动监测系统运维质量。     

基于智能网格预报的江西暴雨灾害风险预评估研究

利用1951—2022年江西降水实况、逐日智能网格降水预报产品、暴雨灾情损失，地形DEM、河网密度及GDP、人口等数据，分析了江西暴雨灾害风险的主要影响因素，从暴雨灾害致灾因子危险性、孕灾环境敏感性和承灾体易损性三方面，构建了江西暴雨灾害风险评估模型。利用模型对2010—2020年135次暴雨过程灾害风险进行评估检验，结果显示该模型较为合理；对2019年6月6—11日江西暴雨过程进行灾害风险评估，结果显示该过程中吉安北部至赣州东北部、上饶东部为重度到极重度受灾区；再对2022年6月12—15日江西暴雨过程进行灾害风险逐日预评估；两者结果均与灾情实况分布大体一致，总体效果较好。     

掘进面风流监测及适应性智能调控系统研制

针对目前掘进面通风系统因无法对风流进行实时监测及适应性动态调控而造成的瓦斯与粉尘聚集严重等问题，研制出了风流监测及适应性智能调控原型系统来优化风流场分布。通过对掘进面风流监测及出风口风流适应性智能调控方法和系统实现的整体架构进行分析，基于流场相似与模化理论对掘进面进行了相似还原设计，确定了风速、瓦斯及粉尘隐患监测点位置，完成了基于ZigBee及GPRS技术的数据采集及传输架构，利用PLC控制技术实现了风流智能调控装置的动态调控，并研发了上位机系统。以柠条塔矿S1202掘进面为对象，对研制的风流监测及适应性智能调控原型系统进行了测试，结果表明：出风口距迎头5 m时，司机位置与回风侧行人呼吸带高度平均粉尘质量浓度分别降低了48.94%和34.36%,平均瓦斯体积分数降低了41.18%;出风口距迎头10 m时，司机位置与回风侧行人呼吸带高度平均粉尘质量浓度分别降低了38.04%和41.36%,平均瓦斯体积分数降低了43.02%,验证了风流适应性智能调控的可行性。     

STAMP框架下化学品船智能液货系统风险分析

为分析化学品船智能液货系统的安全性，采用系统理论事故模型与过程(System-Theoretic Accident Model and Processes, STAMP)方法，构建了化学品船智能液货系统控制反馈模型；基于系统理论过程分析(System-Theoretic Process Analysis, STPA),确定系统级事故，识别不安全控制行为并分析不安全控制行为关键致因；将不安全控制行为作为风险因素，利用三角模糊数对不安全控制行为风险进行量化。结果表明，26种不安全控制行为中，泵管阀动态调节、人员监测、数据采集、货品相容性判定等因素对风险影响程度较高。该分析结果可为化学品船智能液货系统的应用和安全管理提供参考。