促进人机环境系统本质安全化建设安全生产良性循环

结合金川公司龙首矿安全生产的实际,论述了建设人机环境系统并实现其本质安全化的意义,对该矿员工的本质安全化建设、机具与环境的本质安全化建设的经验作了介绍,其中,特别强调“四合一”的管理模式是人机环境系统实现本质安全化的重要保证。     

论职业卫生安全管理体系标准化与我国职业卫生安全管理及其改革的一致性

职业卫生安全管理体系（ＯＨＳＭＳ）标准倡导好的管理的共同原理,将ＯＨＳＭＳ融入组织总的管理体系,与我国组织职业卫生安全（ＯＨＳ）管理的经验相容,对我国组织在市场经济体制下建立自主安全管理机制有极重要的意义。实施ＯＨＳＭＳ标准不存在经济实力的前提,且ＯＨＳ投入与组织的经济效益是一致的。这种标准化适应了我国经济体制转变时期政府安全管理职能和管理方式的变化,还与我国ＯＨＳ管理体制的改革方向相吻合。我国基本具备实施ＯＨＳＭＳ标准的法律基础。为有效实施ＯＨＳＭＳ标准化,应加强ＯＨＳ法规建设,在监察体系上实行第三方机构的认证／注册制度     

冲天炉烟气除尘

采用湿法除尘,在烟气管道内设置喷嘴,使烟气充分加湿和降温后再进入立式文丘里,旋流析除尘器,消除了ＣＯ爆炸危险,在冲天炉上部烟囟顶端设安全２盖板,以保证生产的正常进行;烟气经湿式除尘后达到排放标准。     

基于人工神经网络模型预测ABR反应器处理效率

ABR反应器的处理效率受多方面的因素影响，本文通过BP人工神经网络，利用ABR反应器进水CODcr浓度、容积负荷、温度、稳定运行时间四个参数对其反应器处理效率进行预测。结果表明，BP人工神经网络可较好的用于ABR反应器处理效率的预测，具有较高的精度，在实际生产中，可以运用人工神经网络，对ABR反应器的运行参数进行调整，使之达到最优化的运行状态。     

人工神经网络方法用于城市环境空气质量综合评价

采用人工神经网络技术,建立了城市环境空气质量综合评价的ANN模型,并通过实例对建立的评价模型进行验证。结果证明,ANN模型用于区域环境空气质量评价,其评价结果比较直观。同时,对在建立和应用ANN模型时应注意的一些问题进行了讨论。     

三维铝型材挤压模多参数优化

以一个导流组合模为例,利用神经网络建立模具参数的数学模型,用遗传算法对参数优化。其中由正交法设计得到实验样本,由软试模提取模具的SDV值,将其作为优化目标。最终实验结果与优化值吻合,为建立和控制挤压模参数提供了一种行之有效的手段。     

丙烯腈装置火灾爆炸危险指数评价

运用美国道化学公司的火灾、爆炸危险指数评价方法(第七版)，对丙烯腈装置的火灾爆炸危险性进行定量计算和评价，为装置的安全管理提供依据。     

合肥台CTS-1分析系统网络组建

本文阐述了利用UNIX和WIN98/2000互联的局域网技术,对CTS-1系统进行优化配置,组建CTS-1网络分析系统,实现CTS-1系统数据共享,提高地震分析的效率,确保数据备份。利用代理软件用一个MODEM让各个子机同时上网,同时充分利用台站现有的计算机设备,最大限度的实现地震监控、速报、分析以及地震研究的同时开展。     

Progress in developing an ANN model for air pollution index forecast

An air pollution index (API) reporting system is introduced to selected cities of China for public communication on air quality data. Shanghai is the first city in China providing daily average API reports and forecasts. This paper describes the development of an artificial neural network (ANN) model for the API forecasting in Shanghai. It is a multiple layer perceptron (MLP) network, with meteorological forecasting data as the main input, to output the next day average API values. However, the initial version of the MLP model did not work well. To improve the model, a series of tests were conducted with respect to the training method and structure optimization. Based on the test results, the training algorithm was modified and a new model was built. The new model is now being used in Shanghai for API forecasting. Its performance is shown reasonably well in comparison with observation. The application of the old model was only weakly correlated with observation. In 1-year application, the correlation coefficients were 0.2314, 0.1022 and 0.1710 for TSP, SO₂ and NO_x, respectively. But for the new model, for over 8 months application, the correlation coefficients are raised to 0.6056, 0.6993 and 0.6300 for PM₁₀, SO₂, and NO₂. Further, the new algorithm does not rely on manpower intervention so that it is now being applied in several other Chinese cities with quite different meteorological conditions. The structure of the model and the application results are presented in this paper and also the problems to be further studied.     

模糊神经网络控制在污水处理中的应用研究

对模糊神经网络(FNN)技术应用于污水处理进行了研究,提出了一个具有五层的模糊神经网络控制器,仿真实验表明,该控制系统具有很强的鲁棒性与容错性.该控制器能够自动调整隶属度函数、动态优化控制规则,将其应用于溶解氧控制和出水水质预测,结果表明可以快速、有效地使溶解氧浓度达到期望值,实际出水水质预测结果也具有很好的收敛性和预测精度.