太湖上游城市宜兴城区主干道路径流污染特征解析

通过监测2015年8月—2016年9月7场典型降雨事件,系统分析太湖上游城市宜兴城区3个不同功能区(环科园、新城区和老城区)主干道路径流污染特征.研究表明:宜兴市城区主干道路径流浊度、COD、TN、NH_3-N、TP浓度分别为(77.2±66.9)NTU、(97.2±79.7)、(3.0±1.9)、(0.93±0.59)和(0.35±0.36)mg·L~(-1).COD和TN超出地表水环境Ⅴ类标准,是该地区径流特征污染物.降雨过程中污染物浓度整体呈下降趋势,伴随有不同程度的波动,主要受地表残留污染物及降雨强度的影响.3个区域TN浓度差异不大,且主要以溶解态存在(60%);环科园、新城区TP浓度差异不大,且主要以颗粒态存在(70%);然而,受居民生活活动的影响,老城区TP主要以溶解态存在(60%).此外,受交通及道路坡度影响,新城区道路径流浊度和COD污染最为严重.不同降雨事件径流污染物浓度变化较大,主要受干期长度和降雨强度的影响.干期长度越长、降雨强度越小,污染物累积量及可冲刷量越大.因此,加强控制宜兴市道路初期径流、路面颗粒物、径流颗粒物和TN以及老城区TP,对保护径流主要受纳水体南溪水系及太湖水体具有重要意义.     

基于Logistic回归的燃气管网风险因素重要度分析方法研究

为确定燃气管网风险评估的关键风险因素,以A省各地市燃气管网为研究对象,基于燃气专家经验确定燃气管线风险等级,提出基于Logistic回归的燃气管网风险因素重要度分析方法。采用样本增强及随机抽样的方式,选取400个均衡样本作为管网评估数据输入,通过因子分析方法对其进行降维,得到3个公共因子并作为一级指标反向构建燃气管网风险评估指标体系;利用有序多分类Logistic回归方法,根据回归系数绝对值大小对风险因素进行重要度排序。研究结果表明：外界环境对燃气管网风险的贡献程度相对较高,管道自身因素和巡检养护次之。研究结果可为城市燃气风险防控提供理论依据和方法参考。     

基于大数据挖掘技术的地震舆情感知研究

对地震舆情信息的深入感知和有效管理,能够保障社会和谐发展.提出一个基于大数据技术和深度学习的地震舆情感知平台,基于Hadoop和MongoDB大数据技术实现对海量实时地震舆情数据的处理和存储.基于Word2vec和LSTM的融合模型能够有效实现震后网民的情感识别,为舆情预警提供支持.以台湾5.8级地震舆情数据为例,对该...     

某储罐区火灾多米诺效应场景推演

化工园区中危险源众多,一旦发生事故很容易在整个园区内蔓延和发展.针对化工园区内储罐密集,容易引发连锁反应导致事故扩大的特点,利用FDS软件对储罐火灾场景进行数值模拟,根据储罐所受热辐射确定化工园区内储罐火灾最可能的事故发生序列,并引入基于设备失效前时间的机械设备故障概率模型对罐区内单个储罐的火灾风险进行研究,得到储罐区...     

Application of dynamic risk analysis in offshore drilling processes

Process safety is the common global language used to communicate the strategies of hazard identification, risk assessment and safety management. Process safety is identified as an integral part of process development and focuses on preventing and mitigating major process accidents such as fires, explosions, and toxic releases in process industries. Accident probability estimation is the most vital step to all quantitative risk assessment methods. Drilling process for oil is a hazardous operation and hence safety is one of the major concerns and is often measured in terms of risk. Dynamic risk assessment method is meant to reassess risk in terms of updating initial failure probabilities of events and safety barriers, as new information are made available during a specific operation. In this study, a Bayesian network model is developed to represent a well kick scenario. The concept of dynamic environment is incorporated by feeding the real-time failure probability values (observed at different time intervals) of safety barriers to the Bayesian network in order to obtain the corresponding time-dependent variations in kick consequences. This study reveals the importance of real-time monitoring of safety barrier performances and quantitatively shows the effect of deterioration of barrier performance on kick consequence probabilities. The Macondo blowout incident is used to demonstrate how early warnings in barrier probability variations could have been observed and adequately managed to prevent escalation to severe consequences.     

基于BP神经网络的受限空间火灾联合探测方法

针对航空受限空间火灾探测高误报的问题,在现有技术成果基础上对多种火灾探测方式进行研讨,并提出1种基于BP神经网络技术的飞机机身内部受限空间火灾联合探测报警方法。该方法结合现有烟雾感应、气体传感器探测等常用火灾探测技术,以红外热成像探测为辅助手段,采用神经网络实现数据融合,对模拟实验舱火灾烟雾进行联合探测,在单一火灾探测方式基础上提高了探测准确率。     

提高GPS定位精度的群调度滤波算法*

为解决现行安全生产科技领域中全球定位系统（GPS）/惯性导航系统（INS）融合系统容易产生较大时变误差的关键问题,满足GPS定位信号的精度和信号数据处理时间的要求,提出1种群调度滤波算法,通过实验仿真,分别与模糊算法、机器学习算法及卡尔曼滤波网络算法进行比较研究。结果表明:群调度滤波算法兼顾了定位精度与数据处理时间,具有较大优势,可在航空安全、船舶安全、应急监测、灾后抢险等安全科技领域广泛应用。     

维修时间不确定性下配电网灾后维修队安排的鲁棒恢复研究*

为最小化灾后配电网损失量,准确描述完整维修队工作时间（分为路途时间与具体维修时间）,依据台风路径对维修队所需路途时间进行分类,并利用期望概率描述具体维修时间的不确定性。建立2阶段分布式鲁棒优化模型,采用CCG算法分析国内某地区配电网算例发现:考虑维修时间不确定性可以有效减少配电网损失量。     

汽车道路试验安全管理体系建设研究

为了保障汽车道路试验安全、提高安全管理水平,设计提出汽车道路试验安全管理体系(SMS)总方案。根据OHSAS 18001和安全标准化规范的特点分析,论证了融合两种体系建立道路试验SMS的适用性。并从政策与目标、风险管理、安全保证和安全促进四个模块阐述了该体系的搭建思路、框架内容和搭建步骤。最后,以某自主品牌车企研发中心道路试验的应用情况为例进行效果评估,结果表明:汽车道路试验SMS能有效防控风险、提升试验安全管理水平。     

基于人工神经网络的气体泄爆最大超压预测研究

为解决传统经验公式在预测气体泄爆中最大超压出现时的较大偏差或过于保守的问题,提出使用人工神经网络预测气体泄爆最大超压。基于124组实验数据,采用BP与RBF神经网络,通过优化算法计算与迭代循环对泄爆样本中的影响因素进行降维与选择,并确定2类神经网络本身在学习与计算气体泄爆样本时的相关参数。结果表明:PCA（主成分分析法）在当前样本条件下的降维效果较差,而通过迭代对比确认气体泄爆样本中的5类特征全部保留时神经网络的训练模拟效果最好;通过对124组实验数据进行随机挑选训练集与测试集的训练模拟结果发现,神经网络对气体泄爆中最大超压的预测效果较好;通过对比Molkov提出的和经Fakandu等改进的NFPA 68经验公式以及2类神经网络的预测结果表明,神经网络相比于传统气体泄爆经验公式具有明显优势。