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871.
重水堆乏燃料干式贮存安全受到贮存过程和环境中多种因素的影响,先通过安全工程技术层面的定性分析,揭示出各影响因素对乏燃料干式贮存安全的影响作用及其后果;再应用层次分析法(AHP)建立干式贮存乏燃料的QM-400模块安全运行层次结构模型,对贮存安全的构成要素和影响因素进行量化分析,得出了各影响因素的权重;然后根据权重进行重要度排序,将影响因素按照重要度划分为3个等级,进而提出了乏燃料干式贮存安全管控分级实施的策略。 相似文献
872.
873.
874.
针对模糊综合评判法在进行列车运行控制系统可靠性评估时的不足,提出基于模糊灰色聚类和组合赋权法的可靠性评估方法,以更客观地评估铁路信号系统的可靠性,降低评估结果的不准确性和不可靠性。首先,利用组合赋权法分别计算CTCS-3级列车运行控制系统各子系统基本单元的权重。然后,采用灰色聚类法评估列车运行控制系统各子系统的可靠性。最后,在对列车运行控制系统子系统可靠性评估结果的基础上,结合各子系统权重值,利用模糊综合评判方法,评估整个列车运行控制系统的可靠性。结果表明,基于模糊灰色聚类和组合赋权法的可靠性评估方法能够实现CTCS-3级列车运行控制系统可靠性评估,评估结果符合实际情况。 相似文献
875.
876.
针对危险天气下进近管制系统运行风险性大、易发不安全事件的问题,提出根据一段时期内不安全事件的信息来评估该时期进近管制系统运行的风险,从而为以后进近管制系统的安全运行管理提供依据。首先,通过分析危险天气下管制系统运行过程的风险因素,建立风险评估指标体系。其次,给出评估指标灰色关联度属性的计算方法,利用其反映出的信息熵完成指标权重的确定和风险评估模型的建立。最后,应用该模型评估某进近管制中心一段时期内管制运行的风险状态水平,得到了风险值和风险级别,验证了该方法的适用性。 相似文献
877.
878.
帕米尔高原东部PM10输送路径及潜在源分析 总被引:2,自引:0,他引:2
基于HYSPLIT后向轨迹模式和NCEP的GDAS数据(2019年3月~2020年2月),对抵达帕米尔高原东部的48h后向气团轨迹按季节聚类,其PM10和PM2.5年均值分别为(29.4±16.4),(9.3±5.1)μg/m3,大气颗粒物以PM10为主,结合同期PM10浓度数据,分析不同路径对帕米尔高原东部PM10聚集的贡献,并利用潜在源贡献因子法(PSCF)和浓度权重轨迹法(CWT),揭示研究期间帕米尔高原东部不同季节PM10的潜在源分布及其贡献水平.结果表明:帕米尔高原东部PM10输送路径的季节特征明显,春季来自中亚的西风气流对应PM10高值,夏季来自中国新疆西部的气流也对应较高PM10值,秋季各轨迹对应PM10值相当,冬季来自南亚方向气流对应PM10高值.PM10春季贡献源区主要位于中国新疆西部、阿富汗东北部、巴基斯坦东北部、塔吉克斯坦中部及东部地区,夏季主要位于中国新疆西部喀什与和田北部地区,秋季主要位于土库曼斯坦东部、乌兹别克斯坦东南部、巴基斯坦北部、阿富汗北部与塔吉克斯坦南部接壤地区,冬季主要位于巴基斯坦东北部、印度北部以及阿富汗北部. 相似文献
879.
川南自贡市大气颗粒物污染特征及传输路径与潜在源分析 总被引:5,自引:5,他引:0
川南自贡市大气颗粒物污染比较严重, 2015~2018年PM_(10)和PM_(2.5)平均浓度分别为(95.42±9.53)μg·m~(-3)和(65.95±6.98)μg·m~(-3),并有明显的下降趋势,冬季PM_(10)和PM_(2.5)浓度远高于其它季节, 1月平均浓度最高,分别为(138.08±52.29)μg·m~(-3)和(108.50±18.05)μg·m~(-3),夏季平均浓度最低.PM_(2.5)与PM_(10)的平均比值为69.12%,冬季比值约为夏季的1.17倍,空气污染以PM_(2.5)为主.采用拉格朗日混合单粒子轨迹模型(HYSPLIT)和全球资料同化系统的GDAS气象数据,对自贡市细颗粒物(PM_(2.5))浓度和逐日72 h后向轨迹进行计算和聚类研究,利用潜在源贡献分析法(PSCF)和浓度权重轨迹分析法(CWT),探讨不同季节影响自贡市PM_(2.5)浓度的潜在源区以及不同源区的污染贡献.结果表明,自贡市近地面四季多受东南风、偏西风和西北风控制,高浓度PM_(2.5)多出现在0~2 m·s~(-1)的低风速区;不同季节、不同输送路径对自贡PM_(2.5)污染影响的差异显著,春季主要受到来自偏西和偏北方向短距离输送气流的影响,夏季污染轨迹主要来自短距离输送的东南气流,秋季主要受来自资阳,经遂宁、重庆和内江的短距离输送气流的影响,冬季除受到资阳、遂宁和内江等周边城市的影响外,还受到来自西藏中部的远距离输送气流影响;除夏季外,自贡市潜在源区主要位于重庆西部与川南交界区域,冬季的主要贡献区范围最广、贡献程度最大,夏季潜在源区范围最小且贡献程度最弱. 相似文献
880.
基于2012~2017年南京市气象数据和空气污染数据,采用空间天气分类法(SSC)进行分类,并分析不同天气类型以及各项气象因子与污染物浓度的关系。结果表明,污染物在干燥晴朗的天气类型下的平均浓度较高;冬季气象条件对污染物浓度的影响最大;对于污染物SO2、NO2、PM10、PM2.5和CO,各气象因子对浓度的影响程度排序依次为气压、风速、温度、云量和露点;O3浓度受温度的影响最大。此外,对极端污染情形的研究表明,南京市在光照充足、晴朗干燥的天气类型下出现极端污染的风险较大,在温度5~10℃,露点温度0~5℃,气压1 020~1 025 hPa,云量0~2,风速2~3 m/s的天气条件下更容易发生极端污染。 相似文献