基于ARIMA的安全生产事故预测与实证研究

为了减少企业安全管理者在生产作业中由于不确定性导致错误决策所产生的风险,在企业历年安全生产事故数据基础上进行预测具有一定的现实意义。以某企业2008年至2011年的安全生产事故次数时序数据,采用EViews 5统计分析软件,基于ARIMA时间序列预测模型更加关注对事故发生是否平稳而相对于其他预测模型更关注于趋势研究的良好特点,建立安全生产事故ARIMA时序预测模型,并对2012年的安全生产事故发生次数进行预测,通过效果检验发现该模型预测结果基本上能够反映该企业安全生产事故发生的实际情况。通过ARIMA方法在某企业安全生产事故预测具体案例的实现,是对现有安全生产事故预测方法的补充和完善,可为企业安全管理和决策提供一定的指导。     

超高“Z型”中庭高度对自燃排烟特性影响的数值模拟研究

超过12m的超高中庭发生火灾时,常规排烟方法不能完全满足实际需求。通过FDS软件对某超高"Z型"中庭进行数值模拟,研究中庭高度对自然排烟特性的影响。该"Z型"中庭底层南面是自然进风口,顶层北面是自然排烟口,以烟气最先到达指定楼层人员危险时间值为到达危险时间。实验条件下模拟结果表明:无风情况下,中庭高度增加,到达危险时间增加,自然排烟效果增强。到达危险时间t与中庭高度h之间满足一定指数增长关系:t=y0+Aexp(h/α),中庭火源位置和中庭宽度对y0、A和α有一定影响。有风情况下,外界风向与进风口方向一致时,中庭自然排烟效果优于无风状况,中庭越高效果越强。在外界风向与排烟口方向相反时,烟气倒灌进中庭,自然排烟效果较弱。     

活化改性半焦用于烟气脱硫催化剂制备工艺优化

为研究不同制备工艺条件下的烟气脱硫催化剂吸附去除烟气中硫化物的性能,采用硝酸活化的半焦脱硫剂,通过穿透时间和硫容评价所制备催化剂的脱硫性能.采用固定床反应器考察了催化剂表面基团酸碱性、催化剂成型的制备顺序、黏结剂和催化剂尺寸及负载金属氧化物等制备工艺条件对催化剂脱硫性能的影响.结果表明:原料半焦表面呈碱性,半焦经硝酸氧化改性后,表面呈酸性,高温煅烧可以使半焦表面酸性官能团分解成碱性官能团,催化剂表面净碱量越大,脱硫性能越好;采取先将半焦成型再进行高温煅烧、水气活化的工艺,脱硫活性更高;最适合的黏结剂为煤焦油;最佳的催化剂粒径为3mm;烟气中通入O2能显著提高半焦吸附催化剂的脱硫性能,O2体积分数以5％为宜,烟气中适量H2O是脱硫必不可少的条件,水汽体积分数以8％最佳;在催化剂制备过程中添加质量分数为1％的V2O5,可以明显改善催化剂的脱硫性能.     

职业健康体检内容和程序

<正>职业健康体检是企业履行主体责任时,非常重要且直观的一环,包括了上岗前、在岗期间、离岗时、应急的职业健康体检,以及离岗后的医学随访。不论是哪类职业健康体检,大体都遵循以下工作程序:确定体检对象与体检项目→确定体检时间→体检→领取体检结果→体检结果解读与通报→归档等。1.确定体检对象与体检项目体检对象的确定是职业健康体检的首要工作,确定的依据是"职业健康危害因素辨识与评价表"中界定的危险工作岗位,且危害等级达到3级及以上者。体检项     

机械操作人员作业时间调整对安全、效益的影响

本文通过调整普通机械操作人员的作业时间,同时运用人体工效学相关知识加以引导,来降低他们的疲劳度,增强企业生产的安全系数。通过后期测试,课题不但提升了安全、质量管理水平,同时能有效降低企业运营成本。     

京港澳“天下第一路”开通,宇视高速项目达200个

日前,京港澳高速河北段正式通车,标志着宇视科技(Uniview)高速监控项目突破第200个。"天下第一路"京港澳高速是我国南北向最重要的交通大动脉,是国内最繁忙的高速公路之一,新路为国内里程最长的四改八车道改扩建工程,是交通运输部科技示范工程。宇视以视频监控整体解决方案和精工机械,协助京港澳高速成为公路史上的高科技杰作。京港澳高速项目,在科技示范工程方面完成了低碳环保结构耐久、高速公路智能服务、交通组织和安全顺     

招标信息

一、污水处理厂及管网项目项目性质:新建开工时间:2015年竣工时间:2017年总投资额:约7500万元资金来源:财政资金资金到位情况:逐步落实相关工程:景观绿化工程、围墙工程、渗滤液处理工程、强弱电工程、道路工程、给排水工程、照明工程、土建工程、管网工程等。相关设备:消防设施、供排水设施、自动化控制设备、加药设备、安防设施、电气设施、强弱电系统、泵     

北京修订重污染应急预案,重污染超3d将单双号限行

<正>北京市政府2015年3月30日发布新修订的《北京市空气重污染应急预案》(以下简称《预案》),新修订的《预案》将按照"预测污染持续时间每增加一天,预警响应相应提升一个级别"的原则,提前预警、提前启动、提前减排,减少重污染对市民健康的不良影响.《预案》规定,空气质量指数在200以上为空气重污染,依据空气质量预测结果,综合考虑空气污染程度和持续     

基于神经网络分类器的城市污水处理厂水力冲击预警系统

提出了一套基于神经网络分类器的城市污水处理厂水力负荷冲击预警系统,以期对进水水量骤增现象进行提前1天的预报,使污水处理厂可根据预报结果提前采取水力冲击防护措施,从而保证各单元的平稳运行.根据进水水量的涨幅将某污水处理厂12年日进水水量监测数据分为"常规"和"冲击"两类,重点对"冲击"数据进行提前1天的预测,并采用冲击漏报率、冲击误报率和报准率对模型的预测精度进行评价;同时,基于同样的建模方法和不同的训练、验证样本建立了N(1)、N(2)和N(3)3个平行模型,以对模型的鲁棒性和建模方法的可重复性进行考察.结果显示,3个模型对2010年、2011年和2012年3年测试样本的预测效果良好,冲击漏报率和报准率两项指标数值均较为稳定,分别在0~0.167和0.981~0.995之间浮动,冲击误报率虽然在数值上的浮动较大,最低为0.143,最高为0.500,平均为0.310,但仍在工程上的可承受范围内.该结果表明,本研究基于神经网络分类器所建立的3个神经网络模型预测精度高、鲁棒性好,显示出良好的性能,有望为污水处理厂水力冲击防护工作提供有力参考.     

面向台风事件与灾害影响评估的时空数据管理模式

准确掌握自然灾害致灾因子强度、影响范围以及持续时间等灾害事件与过程信息,是开展区域灾害预警预测、减灾救援以及灾后重建等工作的基础。目前还没有一种通用的时空数据模型,能够对台风等过程性自然灾害事件进行建模。以"201319"号"天兔"台风灾害事件为例,设计了一种基于元组时间标记法的台风灾害事件与过程的多尺度时空数据管理模式,并运用扩展SQL语言,将台风灾害影响区域等灾害事件的过程性信息按不同空间尺度同步存储,为台风灾害事件的历史回溯、数据共享与可视化以及风险区划等提供可靠、高效的过程数据管理方式。