电焊机保护接地技术探究

探讨了电焊机在现行的五种电源制式下的保护接地(或保护接零)规则;分析了多台电焊机之间的保护接地(或保护接零)的互相连接问题,并特别指出了多台电焊机的保护接地(或保护接零)必须单独进行,实行并联连接;最后介绍了接地系统在选材、制作、改造和利用方面的技术要点。     

复杂事件事故树“人-机-环”简易展开模型及应用

为了寻找编制复杂事件事故树时中间事件的展开方式,采用理论分析的方法,剖析事故原因,发现事故的发生均是事故致因理论中"人-机-环"三因素作用导致的。基于此,根据系统分割准则和事故致因理论,研究了一种事故树基本展开型式,提出事故树编制时的"二分法"原则,建立了通用的事故树简易展开模型。利用模型将事故的"人-机-环"三因素分析方法应用于高处坠落这一事件的事故树分析中,确定了高处坠落事故的主要影响因素,编制出包含7个中间事件和11个基本事件的高处坠落事故树。研究表明,模型可有效实现复杂事件事故树的编制及影响因素分析,研究结论将传统的"因素分析"从定性向半定量方向推进了一步。     

基于机器学习的典型社会安全事件发生规律研究及对雄安新区的启示

针对雄安新区建设和发展过程中对社会安全事件的防控需求,以盗窃作为典型社会安全事件,提出基于机器学习模型的社会安全事件分析预测方法,并以A市2012—2016年的实际盗窃犯罪数据为基础,提取发案时间、发案地点、实施手段和损失金额作为分类特征,通过比较多种机器学习算法,研究盗窃前科人员的预测方法,并根据预测结果挖掘盗窃前科人员的作案规律。研究结果表明:随机森林算法表现最优,查准率、查全率和F1均达到了0.85以上;对于盗窃这一典型社会安全事件,其前科人员倾向于选择下午时段和人流量大的地区实施,盗窃金额明显高于初犯和惯犯。最后,基于前述研究,提出构建数据驱动的社会安全事件预测预警和综合研判系统,并针对该系统的前期建设和后期使用,给出“制定统一的数据格式”、“实现数据实时接入”的建议。相关研究成果可为雄安新区社会安全事件预测预警以及治安防控工作的开展提供参考和借鉴。     

机器学习在微塑料识别与环境风险评估中的应用研究进展

微塑料是一种新型污染物,可以在环境中长期存在并造成生态风险.目前,微塑料污染已成为全球性的重大环境问题.借助新的技术途径,提高微塑料识别的简便性和可靠性,并系统分析各类环境介质中微塑料的污染特征,明确微塑料的环境效应,对科学准确评价微塑料污染的环境风险具有重要意义.机器学习技术通过学习和解析大量数据建立结果评估或预测模型,目前已广泛应用于微塑料领域的相关研究.机器学习的应用可以提高视觉和光谱识别微塑料的自动化程度和识别效率,为微塑料污染溯源提供方法支撑并有助于揭示微塑料的复杂环境效应机制.通过综述机器学习技术在微塑料识别与环境风险评估中的应用研究进展,概括了机器学习在上述方向的应用特点和局限性,为机器学习在相关方向的发展和应用提出建议与展望.     

基于原因-后果分析的机械安全性评估模型研究

阐述建立基于原因-后果分析(CCD)的机械系统安全性评估模型的步骤以及基本事件重要度计算的方法,在此基础上,建立除尘式砂轮机可能发生事故的CCD模型。该模型计算结果显示:首先,除尘式砂轮机的砂轮破裂飞出造成伤人的事故发生概率、严重程度、风险度最高;其次,大量粉尘飞扬造成的后果风险度排在第二,相对较高;最后,防护措施可使该设备事故概率大幅下降。CCD模型可以帮助找到机械系统的相关安全事故类型,并能够衡量出系统"本质安全"能力,从而为设计和安全监察部门进行安全设计及设备管理提供决策依据。     

A deep model method for recognizing activities of workers on offshore drilling platform by multistage convolutional pose machine

The growing diversity of image scenes brings a great challenge to human activity recognition in practice. Traditional activity recognition methods cannot satisfy the demand of precise action recognition in complex scenes. In this work, we build a training set of worker's activities on offshore drilling platform by collecting data from offshore drilling monitor, and then an improved multi-level convolutional pose machine (MCPM) method is proposed and trained to recognize activities of workers on the platforms. In human object detection, a multi-rule region proposal marker algorithm is developed to separate the seawater area, and the ducts of similar personnel is pre-discriminated by support vector machine. We use the characteristics of the human body key-points not affected by complex background noise to assist the detection of the human target. As results, it shown that our method performs better than Faster-RCNN, MobileNet-SSD and SSD algorithms in detecting human target on the offshore drilling platform, and achieves well accuracy in recognizing many key activities. To our best acknowledge, it is the first attempt of using deep model to recognize worker's activities on offshore drilling platform.     

燃气-蒸汽联合循环供热项目主机选型方案刍议

发展燃气-蒸汽联合循环供热对于解决经济发展和环境保护具有重要作用，在我国经济发达地区已经开始大规模推广。阐述了燃气一蒸汽联合循环发电、供热技术、特点等，对主机选型方案提出建议。     

基于支持向量机的水资源安全评价

支持向量机以统计学习理论为基础,采用结构风险最小化准则,将学习问题转化为一个凸二次规划问题,能够得到全局最优解,适合解决小样本、非线性分类及回归问题。根据水资源安全的内涵,筛选出具有代表性的指标,组成水资源安全评价指标体系。建立了基于支持向量机的水资源安全评价模型,将安全标准划分为良好、安全、临界、不安全、危险5个等级。根据水资源安全评价标准及所属评价等级值,随机生成样本集,180个样本作为训练样本,构造了5个两类支持向量分类器,20个样本作为检验样本,检验样本分类全部正确。将模型应用于山西省11个城市的水资源安全评价,结果表明,该方法是有效、可行的。     

数控机床的选用与安全管理

从数控机床的选型、使用、维修保养等诸多方面论述了安全管理问题,其对实际的生产经营活动有一定的借鉴作用。     

北京市社区服务中心医用X射线放射防护现状调查与质量控制检测评价

为了了解北京市社区服务中心医用X射线放射防护现状,为放射防护工作提供科学依据。该文根据国家相关标准,对北京市31家社区服务中心放射防护场所及74台医用诊断X射线机性能进行检测与评价。结果发现调查放射工作人员51名《放射工作人员证》持证率96.1%;53个放射工作场所防护水平,控制室门窗合格率100%,病人门合格率86.8%,机房面积和通风状况基本符合国家标准,医用诊断X射线机性能检测合格率90.5%。结论应加强社区服务中心放射工作人员的培训,加强候诊区辐射防护,减少公众辐射危害的发生。