肥煤自燃全过程热动力学特征参数研究

实验测定了林西矿肥煤样品30~900℃煤自燃全过程热动力学特征参数,得出:TG/DTG曲线显示煤样DTG初始临界温度45℃,干裂温度122℃,活性温度195℃,增速温度265℃,质量极大值温度342℃,着火温度465℃,最大热失重速率温度515℃和燃尽温度690℃;DSC曲线显示,煤样初始放热温度60℃、最大热释放速率温度511℃。结合TG-DTG-DSC曲线综合分析可知,煤温达到510℃左右时煤样反应最剧烈。由煤自燃标志气体测定实验系统得出:煤温130℃后CO,CO 2释放量迅速增加,210℃增加速度下降;CH 4,C 2 H 6含量变化具有规律性且两者变化相近;C 2 H 4出现温度为130℃;C 2 H 4/C 2 H 6比值在190~350℃有较强的规律性,呈上升趋势且上升速度较快;350℃之后,CH 4,C 2 H 6,C 2 H 4体积分数均开始急剧增大;C 2 H 4/CO与C 2 H 4/CO 2变化趋势大致相同,在130~350℃时缓慢增长,达到350℃后比值呈指数形式上升。经拟合曲线,得到活化能的3个突变点温度:70,180,220℃,其中180℃与交叉点温度相吻合。通过以上研究,得到了肥煤自燃全过程的热力学特征参数,为实际生产中防治煤自燃提供了理论依据。     

构建中国特色非煤矿山安全生产标准体系

为进一步完善我国非煤矿山安全生产标准体系,基于中美非煤矿山标准体系现状研究,分析我国非煤矿山标准体系存在的问题,并基于我国国情探讨构建中国特色非煤矿山安全生产标准体系的重要意义;明确构建中国特色非煤矿山安全生产标准体系的总体思路,立足于顶层设计,全面阐述中国特色非煤矿山安全生产标准体系结构“横向”与“纵向”的要求。结果表明:从规划、管理、制度、投入等方面制定保障措施,可为我国非煤矿山标准体系建设的科学合理发展指明方向。     

我国安全生产行政执法统计指标体系研究与应用

我国安全生产行政执法统计指标体系自施行以来,一直存在统计指标体系过于繁杂、部分统计指标较笼统,未充分体现安全生产重点工作及其成效等问题,创新改革安全生产行政执法统计制度具有重要的理论意义和实用价值。通过梳理安全生产行政执法统计指标体系演变脉络,在实地调研和现场访谈的基础上,基于PDCA理论提出以执法人员-执法对象-执法行为“三位一体”的安全生产行政执法统计指标体系,明确包含执法力量、执法对象、执法检查和事故查处等方面的综合评价指标,并在实践中得以应用和检验,为全面分析安全生产执法效能拓展空间,统计制度的后续修订和安全生产综合分析工作奠定基础。     

不同喷雾方式下低阻文丘里振弦栅除尘配置优化实验研究

为了对比径向外喷和轴向喷雾下的低阻文丘里振弦栅耦合除尘效果,以除尘效率和系统阻力为参照,选定喉管气速、振弦栅数、纤维丝间隙和喉管液气比进行单因素实验。结果表明2种喷雾方式的除尘效率和系统阻力的变化趋势相同。利用SPSS软件进行4因素3水平正交实验设计,在特定参数条件下,2种喷雾方式的因素影响排序相同,除尘效率为纤维栅数＞纤维丝间隙＞喉管气速＞喷雾量;系统阻力为喉管气速＞纤维栅数＞纤维丝间隙＞喷雾量;径向外喷最佳配置为喉管气速24 m/s、喷雾量2.3 L/min、2块间隙为0.8 mm纤维栅板;轴向喷雾为喉管气速28 m/s、喷雾量2.4 L/min、2块间隙为0.8 mm纤维栅板;在最优配置下的除尘性能为径向外喷＞轴向喷雾。     

基于社会技术系统的复工企业疫情防控风险路径研究*

为对复工企业疫情防控中的风险致因因素进行分析,探寻复工企业疫情防控的风险路径,基于社会技术系统理论,建立宏观工效学模型,通过查阅并分析国家、地方政府、企业文件以及相关文献,从人员、技术、组织管理、内部环境及外部环境5个子系统出发,识别出16个复工企业疫情失控致因因素;运用社会网络分析（SNA）构建复工企业疫情防控关系网络,对各因素节点中心度进行计算,分析各节点在网络中的位置及影响程度;采用贝叶斯网络（BN）进行参数学习和推理学习,找出复工企业疫情失控的最大致因链。结果表明:复工企业疫情失控关系网络中,存在政府监督管理不力→防疫物资筹备不足→日常监管不到位,政府监督管理不力→ 防疫宣传、培训缺失→员工防疫知识欠缺,政府监督管理不力→防疫宣传、培训缺失→日常监管不到位3条最长风险路径。研究结果可帮助复工企业针对最长风险路径中的因素进行管理,从而有效地为复工企业防疫提供理论支持。     

面向北京冬奥会的态势感知与指挥体系研究*

为全面掌控北京冬奥会运行情况,结合冬奥会概况构建具有全局全过程态势感知能力与指挥体系的运行保障系统。系统阐述冬奥会指挥体系构建的出发点、特点和要求,分析冬奥会态势感知构建基础框架,包括所需数据类型、层级体系和态势汇总共享技术要求。研究表明:体系充分考虑冬奥会及城市运行特点,是冬奥会顺利举办的重要保障,可为冬奥会提供系统构建指导,并为未来大型活动与城市运行态势感知体系构建提供理论支持。     

基于等级全息建模的输油泵机组风险根源辨识*

为“挖掘”输油泵机组风险根源,降低设备预知性维护难度,结合输油泵多准则风险评价,提出1种基于等级全息建模的输油泵机组风险根源辨识方法,运用等级全息建模方法将输油泵系统分解为泵体结构、管理因素、环境因素、操作因素、技术因素、运行因素、设备安装7个子系统进行定性和定量分析。结果表明:相比危险与可操作性分析（HAZOP）、事故树分析（FTA）等传统风险辨识方法,等级全息建模（HHM）对轴承等关键部件以及压力等运行参数的监测更为深入,能够有效辨识输油泵机组高风险情景,提升输油泵的风险辨识效率。     

Mitigation performance of the process protection system on the accident consequences of H2S-containing natural gas release and explosion

Toxic loads and explosion overpressure loads pose grave threats to the offshore oil and gas industry. Many safety measures are adopted to prevent and mitigate the adverse impacts caused by toxic loads and explosion overpressure loads. As a general safety barrier, the process protection system has been widely used but rarely evaluated. In order to assess the barrier ability, the mitigation performance of the process protection system is concerned in this study. Firstly, several chain accidents of H₂S-containing natural gas leakage and explosion are simulated by varying the response time of the process protection system with CFD code FLACS. Qualitative assessment is conducted based on the variation of the dangerous load profiles. Furthermore, the quantitative assessment of the mitigation performance is accomplished by considering its ability in reducing the probability of fatality. Emergency evacuation and no emergency evacuation are considered respectively in the quantitative assessment. The results prove that the process protection system takes effect on mitigating the toxic impact and explosion overpressure impact. The results also demonstrate that although the emergency evacuation may result in a severer explosion load to the operator, the process protection system can mitigate the adverse impacts regardless of whether the emergency evacuation is conducted or not.     

Risk assessment of sour gas inter-phase onshore pipeline using ANN and fuzzy inference system – Case study: The south pars gas field

Nowadays, pipelines have been extensively used for transporting oil and gas for long distances. Therefore, their risk assessment could help to identify the associated hazards and take necessary actions to eliminate or reduce the risk. In the present research, an artificial neural network (ANN) and a fuzzy inference system (FIS) were used to prepare a new model for pipeline risk assessment with higher accuracy. To reach this objective, the Muhlbauer method, as a common method for oil and gas pipeline risk assessment, was used for determining important and influential factors in the pipeline performance. Mamdani fuzzy model was developed in Matlab software by considering expert knowledge. The outcomes of this model were used to develop an ANN. To verify the developed model, the inter-phase shore pipe of phase 9–10 refinery in the South Pars Gas field was considered as a case study. The results showed that the proposed model gives a higher level of accuracy, precision, and reliability in terms of pipe risk assessment.     

英国国防工业安全生产法制体系研究及对我国的启示

为建立健全我国国防工业安全生产法制体系,从构建历程、宏观设计和微观建设要点等方面对英国国防工业安全生产法制体系展开系统研究,并分析当前我国国防工业安全生产法制体系存在的主要问题以及英国国防工业安全生产法制体系建设对我国的启示。结果表明:在宏观设计方面,英国构建以国防安全局为监管主体的高度扁平化监管体系;在微观建设方面,其更加注重国防工业安全生产法律体系的层次性、内容完备性,法律的实操性、更新机制,以及监管职责界定的建设。借鉴英国经验,指出将国防工业安全生产法制体系建设提升至国家战略高度,实现国防工业安全生产专门立法、强化法律可操作性、完善法律制修订机制和科学界定监管职责是我国今后努力的重要方向。