新陈代谢模型滑动指标检验及其在道路交通噪声预测中的应用

定义了灰色新陈代谢模型的滑动指标,实现了对新陈代谢模型各项精度指标及其稳定性的动态检验。对长春市1995年～2006年城市道路交通干线噪声监测的数据运用灰色系统理论,分别建立了3种预测模型,并对这3种模型的各项滑动指标、一步预测滚动指标分别进行了检验。     

空气呼吸器用碳纤维缠绕复合气瓶的定期检验

空气呼吸器用碳纤维缠绕复合气瓶是一种采用铝合金为内胆外缠绕碳纤维方法制造的气瓶,主要用于自给式正压空气呼吸器、移动式正压空气呼吸器及其他需用高压气体的场合,广泛应用于消防、救生、医疗等行业。其性能优异、质量稳定,具有安全性能好、重量轻、耐腐蚀的特点;同时复合材料在受到撞击式高速冲击而发生破坏时,不会产生破碎片,从而降低或避免了对使用人品和周围人吊的榀害。     

危险源与事故原因关系及危险源分类研究

为更全面准确地识别危险源,本文参考美国国防部系统安全标准等文献,深入分析危险源与事故原因的关系,然后依据事故致因模型分析危险源的分类和内容,最后结合安全评价实践,确定组织范围内的危险源识别方法.研究表明:危险源和事故原因的含义和分类是等同的;借助事故致因模型可得到危险源的分类、具体内容和识别方法.此研究可更全面、准确、方便地以组织为范围识别危险源,为事故预防工作提供良好途径.     

关于危险源与隐患的新见解

为统一危险源和隐患的分歧,本文首先分析2个术语概念混乱的原因,然后根据2个术语的本质特征,给出它们的新定义、新分类和新分级,最后基于新的分类分级体系,给出新的隐患管理模式.研究表明:2个术语服从内外因作用原理,即危险源是内因,隐患是外因.危险源按源头可划分为3类,按载体形式可划分为4类;隐患按安全防护功能可划分为7类,根据产生阶段,可将这7类隐患再归为3类,若按内容和表现形式可将隐患划分为3类.根据隐患影响安全防护功能的程度将隐患分为1、2、3级.隐患管理新模式可简化现行隐患管理体制机制,有助于让政府、企业/单位等落实各自的安全生产主体责任.     

基于贝叶斯网络的我国电网安全风险关联分析

为了有效识别电网运行的关键风险要素,基于典型电网企业2014-2019年代表性事故案例,采用贝叶斯网络的机器学习方法分别构建了电网事故、设备事故及人身事故致因的贝叶斯网络模型,分析各风险因素对事故的影响程度并反向诊断事故发生的关键诱因.结果表明:1)3种贝叶斯网络模型预测精度分别达到87.85％、89.24％、96.88％;2)不同类型事故的关键风险因素存在差异,但人因仍是主要致因.电网事故的关键影响因素为巡检不到位、检修质量不良和验收不合格;设备事故的关键风险因素为处理不当、巡检不到位和施工质量不良;人身事故的关键风险因素为安全意识缺乏、施工质量不良、监护不到位和验收不合格.最后,对电网系统安全运行提出了针对性建议.     

我国堰塞湖致因分析及灾害链构建研究*

为揭示我国堰塞湖形成机理,基于堰塞湖实际案例,依据灾害链式演变规律,构建我国堰塞湖灾害链模型;以灾害链模型中各因素为节点,各因素间作用关系为边,构建我国堰塞湖灾害链演化网络模型,利用Gephi软件实现灾害链演化网络可视化和拓扑参数计算,最终确定堰塞湖防治关键因素。结果表明:持续降雨作用于山地地貌,导致山体滑坡,该类堰塞湖致因在我国较为普遍,通过加大特定地区雨量与地质环境监测力度,可有效提高我国自然灾害防治水平。     

正本清源夯实“十二五”机动车污染减排之基

当前,我国机动车环保检验制度已基本建立。各省(区、市)依据《大气污染防治法》和《机动车环保检验机构管理规定》、《机动车环保检验合格标志管理规定》等要求,已建成机动车环保检验机构(以下简称环检机构)1206家,设立环保检测线3982条。与2005年相比,机动车环保检验能力提高了11倍,实现了跨越式发展。同时,各级     

汽车排放模型在进出口汽车检验中的应用设想

为了控制大气污染,研究者们总结了国内外主要的机动车排放模型的适应性,推荐了相对适合我国国情的IVE模型,将其用在机动车污染物的排放总量控制上,对我国进出口汽车的排放检验监管工作做了有益的设想.     

基于“2-4模型”的电动车火灾事故致因研究

为研究电动车火灾事故原因,运用“2-4模型”对105起电动车火灾事故的直接原因、间接原因、根本原因和根源原因进行分析,之后建立电动车火灾事故致因指标评价体系,运用变异系数法研究致因权重。结果表明,在运用“2-4模型”分析电动车火灾事故的过程中,不仅要分析组织内部的因素,也不能忽略组织外部因素的影响,其中影响电动车火灾事故的组织层面和个人层面相差无几,组织层面的安全管理体系占比最大,安全文化占比最小。个人层面的一次性行为和习惯性行为同等重要。因此,在电动车火灾防治方面应该重点从组织层面的安全管理体系着手,同时也应将组织外部影响因素考虑在内,进而减少电动车火灾事故。     

煤矿事故因素的自组织映射分布研究

为进一步明确煤矿事故致因因素间的复杂耦合机制,引入自组织映射(SOM)神经网络。首先利用24Model分析煤矿事故因素,构建事故属性数据集;其次通过SOM算法,可视化分析因素与事故间的耦合关系,最后结合K-means聚类算法,研究煤矿事故致因中单因素及多因素耦合对事故的映射特征,并计算因素间的耦合程度。结果表明：“事故—单因素”映射分布可反映出单因素对事故影响程度的差异性,其中管理落实不到位、安全培训不到位以及制度文件不健全等因素对煤矿事故的影响较大;“事故—多因素耦合”映射分布得到直接因素类别中违章指挥、违规作业、操作失误和不安全物态4种因素的耦合作用较强;因素耦合度分析中“体系文件不健全、安全文化欠缺—人员组织不合理”、“配套设施不齐全—安全习惯不佳”等多对因素的耦合度大于0.8,存在较强的耦合关系和因果性。