长三角重点行业大气污染物排放及控制对策

研究重点分析了长江三角洲地区电力和水泥行业的大气污染物排放特征,并结合相关行业统计数据和污染物排放因子,对2004年这两个重点行业的大气污染物排放量进行了估算。结论如下:长三角地区火电行业2004年SO2、烟尘、NOX和燃煤大气汞排放量分别为149.2×104t、21.1×104t、87.6×104t和13.7t。2004年江、浙、沪三地水泥行业共排放工艺粉尘76.2×104t,其中PM10为70.1×104t、PM2.5为45.9×104t,气态污染物SO2、NOX、CO和氟化物排放量分别为12.4×104t、49.5×104t、247.9×104t和7.4×104t。并对长三角地区电力和水泥行业的污染控制问题提出一些相关举措。     

新时期医疗废物处置技术体系的变革及发展

近20年来,我国在推进医疗废物无害化管理和处理处置方面开展了大量的工作,成绩举世瞩目。但处于新的历史时期,如何更好地基于可行技术,探索与其相匹配的管理模式,解决医疗废物处理处置短板已成为迫在眉睫的工作。我国目前存在针对医疗废物处理处置技术适用性考虑不足、农村及偏远地区医疗废物处置能力缺乏、医疗废物应急处置能力存在短板以及医疗废物领域科技创新能力有待提升等问题。因此,结合各种医疗处置技术特点及适用性,提出基于技术的适用性推进医疗废物处理处置技术布局优化、通过管理和技术进步解决农村和边远地区医疗废物处置难题、合理配置疫情期间应急处置能力以及推进科技创新等建议,为打造新时期医疗废物处理处置技术体系提供参考。     

企业工作场所有害因素的识别与控制

为保护劳动者身体健康,减少职业危害,对生产过程中产生的有害因素进行系统、全面的识别、评价,针对性地提出控制措施,最终达到保护劳动者身体健康、避免发生职业病及健康损害的目的。     

国家环境保护城市噪声与振动控制工程中心动态

国家环境保护部于2008年4月28日正式批准以北京市劳动保护科学研究所为依托单位建设＂国家环境保护城市噪声与振动控制工程技术中心＂。中心主要任务是：针对城市噪声与振动控制技术领域的前沿性、关键性、全局性问题,开展科学研究和技术创新,研发新工艺、新设备,将科研成果进行系统化、配套化、工程化和产业化,参与噪声与振动控制技术领域相关标准、规范的制定工作,为国家环境管理与决策提供参考和依据。     

袋式除尘装备制造质量控制

袋式除尘装备作为引领颗粒物高效净化的利器,在深入打好大气污染防治攻坚战中发挥出重要作用。对袋式除尘装备质量控制进行了简要分析,提出了加工制造质量控制要点,并结合生产实践提出了焊接质量控制措施。     

安全与效率协同的高速公路改扩建时机决策

为克服以饱和度确定改扩建时机无法全面体现高速公路运行状态的局限性,提出基于交通安全与效率状态变点的改扩建时机决策方法。以严重交通冲突率为安全指标,以速度损失率和相对通行效率为效率指标,构建改扩建时机评价指标体系;引入变点理论并参考理想点法分析交通安全与效率状态质变点,构建改扩建指标阈值确定模型及改扩建时机决策模型,并以广深高速南头-南坪段进行仿真和实例分析。结果表明：以饱和度作为对比指标进行趋势分析,该方法所选取指标在变点前后变化幅度均在300%以上,而饱和度在变点前后变化幅度仅为18%;该方法确定出的改扩建最佳时机2020年与服务水平法确定的2025年相比,既有高速公路两半幅的严重交通冲突率分别降低了41.11%与43.52%,速度损失率分别降低33.95%与29.26%,南头至南坪段相对通行效率提高9.46%,且避免了南坪至南头段相对通行效率的降低。     

基于动态贝叶斯网络的民航空中停车事件安全风险评估

为探究组织和人的因素对发动机空中停车事件的影响及其演化情况,评估航空公司空停事件的风险水平,基于动态贝叶斯网络(DBN),构建一种适用于民航空停的风险评估模型。首先,运用主动与被动相结合的方式,识别影响发动机发生空停事件的组织和人的因素;其次,利用毕达哥拉斯模糊和决策试验与评估实验室(DEMATEL)方法,探究各个风险因素之间的因果关系;然后,基于得到的风险因素因果关系构建民航空停DBN,依据统计分析和专家经验确定民航空停的DBN参数,通过GeNle概率推理,进一步得出空停事件发生的概率;最后,以S航空公司的CFM56-5B发动机为例,评估民航空停事件安全风险。结果表明：2020—2021年,S航空公司的CFM56-5B发动机发生空停事件的概率分别为1.260×10^-6、1.352×10^-6;导致民航空停事件安全风险变化的主要原因是资源投入减少导致教育培训效果降低进而影响作风意识和合作沟通。     

基于模糊DEMATEL-BN的管制单位动态风险评估

为研究管制单位风险的动态性,提高风险评估的准确性,预防风险事故的发生,提出基于毕达哥拉斯模糊、试验与评估实验室(Decision Making Trial and Evaluation Laboratory, DEMATEL)、贝叶斯网络(Bayesian Network, BN)和模糊损失率的管制单位动态风险评估模型。首先识别管制单位风险因素;其次应用毕达哥拉斯模糊和DEMATEL模型探究风险因素之间的相互关系;再次将因素间的相互关系映射到BN,构建管制单位风险演化过程;然后确定先验概率,并以前兆数据作为输入信息,推导计算管制单位的动态风险概率;最后利用模糊损失率量化风险后果,计算管制单位的动态风险评估值。以某管制单位为例,对构建的管制单位动态风险评估模型进行了实证研究。结果表明：特情处置预案不合理等高严重后果概率持续上升的风险因素是该管制单位的风险管控的重点;t₁～t₅时间段该管制单位的动态风险评估值从1.035×10^-2上升到1.106 3×10^-2。构建的管制单位动态风险评估模型克服了管制传...