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供电企业存在的不安全因素主要有两类:物的不安全状态和人的不安全行为.供电企业装备有技术先进的自动化设备,物的不安全状态通过自动装置、安全检测等可以很容易及时发现,通过整改、更新、改造,达到消除事故的目的.然而,人的不安全行为则是变动的,可随时间、环境、社会状态、思想境界的变化而发生变化,且受多方面因素(如技术水平、安全技术知识、身体状况、心理状态、家庭环境和社会环境等)的影响,变化幅度大,不易掌握规律,具有相当大的偶然性. 相似文献
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应急救援时的事故状态是个非常态.按事故致因理论的能量说,事故状态是能量的不受控制和约束的状态,在这种状态不明确的情况下,救援人员很容易受到伤害.已发生多起救援人员受到伤害的事实,提醒人们注意救援人员的自身防护.在崇尚"以人为本"的安全理念的今天,我们应该以最小的代价将事故的损害降到最小的程度,尽量不发生救援时的二次伤亡.救援人员的作业状态不同于任何其他正常状态下工作的人员,在人、机、环这个均衡系统受到破坏的情况下,救援人员的个体防护--这个安全生产的最后屏障也就成为他们的重要生命线. 相似文献
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一、故障分析 东芝电梯在正常运行中曾出现不关门而致使产生了停机故障.处理时,通常笔者要从三个方面来查找原因,即第一,从电梯门机械及开关门执行元件上检查,电梯门是否由于机械上的卡阻或开关门执行元件的损坏导致电梯不关门;第二,从电梯的使用功能上检查,电梯是否处在某种特殊的保护功能状态而导致电梯不关门;第三,从电梯电气开关及电气保护上检查各电气开关的状态是否正常. 相似文献
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屈建峰 《劳动保护科学技术》2005,20(2):28-30
从安全心理学出发,对违章作业人员心理状态影响因素及分类进行了简要分析,并提出了预防违章作业的对策,对减少违章作业搞好企业安全生产有一定指导意义。 相似文献
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目的 基于机器学习分类算法快速评估有机涂层的防腐性能。方法 通过实验室加速试验模拟涂层真实的退化过程,并根据测得的电化学数据,分析不同退化阶段的等效电路元件参数。随后,采用随机抽样方法获取大量数据,用于机器学习模型训练。通过对比支持向量机(SVM)、k最近邻(k-NN)和随机森林(RF)3种不同的机器学习算法,以及多种输入特征集训练的涂层性能分类器模型的准确率,分析最适合用于涂层性能快速评估的机器学习算法和电化学特征。结果 根据不同输入特征训练的k-NN和RF模型均表现出良好的预测效果,而SVM模型的预测效果相对较差。根据不同频率范围训练的分类器模型中,在低频区表现最佳,而在高频区表现较差。结论 基于阻抗虚部、虚部+实部和阻抗模值3种输入特征训练的RF分类器模型的预测效果最准确。不同频率区间内,低频区的阻抗特征更能准确表征涂层性能。 相似文献
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