安全事故指标多变量灰色预测方法及应用

应用安全目标管理理论的基本原理,阐述了事故指标的性质和作用,识别影响事故系统的经济社会因素,构建事故控制指标预测的多变量灰色方法模型。引入事故折减系数对政策干预成效进行量化表征,并构建事故折减系数的预测模型,得到基于安全改善的绩效指标。结合事故指标历史数据进行应用研究,结果表明多变量灰色模型在事故指标趋势预测方面具有较高的准确性。     

我国餐厨垃圾资源化处理规模的影响因素统计学分析

为了探明我国餐厨垃圾资源化项目处理规模的影响因素,采用有序logistic回归对29个国家级餐厨垃圾处理试点项目进行统计学分析,考察人均GDP水平、服务人口、处理工艺以及地理位置对餐厨垃圾处理规模的影响,并建立相关的回归预测模型。结果显示:处理工艺和地理位置对项目处理规模的影响不显著（P>0.05）,而人均GDP水平和服务人口会显著影响餐厨垃圾的处理规模（P分别为0.007和0.013）,其中,服务人口对处理规模的影响更大。由此可见,为确定合理的餐厨垃圾处理规模,应重点考虑服务人口和城市人均GDP水平。基于此,建立了餐厨垃圾资源化处理规模的回归预测模型,该模型的准确性检验可达到75.86%,对于餐厨垃圾处理规模决策分析及合理评估具有参考意义。     

水稻土中外源Cd老化的动力学特征与老化因子

选择5种不同性质的水稻土,通过外源添加制备了6个不同浓度梯度的Cd污染土壤,研究了外源Cd在几种水稻土中的老化动力学特征与影响因子;同时利用盆栽实验,结合Log-logistic分布模型,研究了5个不同老化时间(14、30、60、90和180d)与土壤中Cd对二种不同Cd敏感性水稻生长毒性的影响.结果表明,不同浓度外源Cd进入土壤后,0.05mol/L EDTA-2Na浸提的有效态Cd含量随着老化时间的增加而逐渐下降;与14d处理相比,老化30d后土壤中有效态Cd降幅达21.5%(红壤)~38.0%(黑土);老化90d后,土壤中Cd进入慢反应阶段. 基于二级动力学方程的拟合参数显示,土壤中Cd的老化特征表现为有效态Cd含量在30~60d内快速降低,随后变化减缓,经过90d的老化后,土壤中有效态Cd含量逐渐趋于平衡.基于老化动力学方程参数(C∞及K2)与土壤性质间的相关性分析表明,土壤pH值是影响Cd有效态含量变化的主控因子,其次是土壤CEC和OC含量.在不同性质土壤中,随着老化时间的增加,土壤中外源Cd对水稻生长毒性的半抑制浓度(EC50)值显著升高;与14d老化处理相比,经过180d老化后土壤中Cd对水稻生长毒性的EC50增加72.1%~195.0%;在大于90d的长期老化过程中,土壤pH值对Cd老化过程的影响逐渐降低,而CEC的影响逐渐上升,尽管如此,土壤中Cd老化过程的主要影响因子仍然是土壤pH,而与测试的2种水稻品种无关.     

残矿回采地压安全预警系统的构建方法与应用研究

为提高矿山的安全生产水平,针对地下矿山复杂环境下残矿回采过程潜在的安全问题,并基于安全系统工程的观点与粗糙集理论的属性约简功能,提出残矿回采地压安全预警系统的构成内容与构建流程,建立地压监测数据的神经网络灰色Verhulst算法组合预测模型和安全评价模型。据此,构建国内某矿山残矿回采中段的地压安全预警系统,该地压安全预警系统为本矿山的残矿回采过程提供了安全保障。残矿回采地压安全预警系统能指导矿山循序渐进的构建符合残采系统工程实际的安全预警系统。     

基于不同指标无量纲化方法的岩爆预测模型优选

为研究不同指标无量纲化方法对岩爆等级预测模型精度的影响,提高岩爆预测准确率,选取应力系数、脆性系数和弹性能量指数作为预测指标。基于104组岩爆实例大样本数据,采用统一极差处理法、差异化极差处理法、平均化处理法和归一化处理法4种指标无量钢化方法,对预测指标的原始数据进行处理,建立不同的岩爆预测距离判别模型并进行工程实例应用。研究结果表明:基于平均化处理法的岩爆预测模型的回判准确率高达97.1%;对不同矿山、隧道和水电站的6个工程实例的预测结果符合实际情况,说明其是一种准确率高、方便实用的岩爆预测模型。     

大宁河叶绿素a的因子分值-多元线性回归预测模型研究

自从2003年三峡水库蓄水以后,其支流大宁河水华频发且频率呈上升趋势。叶绿素a(Chla)是指示水体中浮游植物初级生产力的有效指标。采用因子分值-多元线性回归方法研究了大宁河水体11个相关水质因子与Chl a之间的相关关系。因子分析用于简化水质指标之间的相关性,以因子得分（Score values）为自变量用于多元线性回归分析中。结果发现log（Chla）与6个因子分值明显相关,所获得多元线性回归模型为：log(Chl a)=0.579-0191×(Score 1)-0.013×(Score 2)-0.013×(Score 3)+0042×(Score 4)+0134×(Score 5)-0.059×(Score 6),相关系数 R= 0.731、相关系数的平方 R ²=0535,说明自变量可以解释因变量53.5%的差异性。实测数据验证结果表明：该模型能够较好的预测2010年1～10月水体中Chl a浓度的峰值和基本变化趋势