地铁施工风险应急管理研究

针对近年来地铁施工事故频发,难以快速、有针对性地进行应急处置的问题,通过对近年来地铁施工事故案例的统计,分析导致地铁施工事故的相关因素,用Protege软件对以往地铁施工事故应急案例建立知识本体模型。通过目标案例与本体库中的源案例进行相似度计算与匹配,检索出案例库中相似度超过阈值的源案例,然后再对比筛选后的源案例与目标案例之间的关键属性相似度,从而决定进行规则推理或直接参考该案例的应急措施,以此提高应急处置的速度与针对性。     

深基坑施工风险评估的模糊证据推理方法

为了克服既有深基坑施工风险评估方法不能对风险评估结果进行信度评价的局限性,提出了一种将证据推理与模糊集理论相结合的风险评估方法.首先,以《地铁及地下工程建设风险管理指南》为依据,将风险定义为风险事件发生概率与损失程度的乘积并统一用梯形模糊数表示,针对指南中同一风险等级对应多个风险组合值的弊端,通过取有效组合的处理方法,建立风险等级与隶属函数的一一对应关系.然后,将深基坑施工风险事件的风险水平视为反映深基坑整体风险水平的证据,通过对事件风险水平进行置信结构转换及证据融合,得到能够反映不同可信度水平的基坑整体风险评估值.工程实例表明,运用该方法对深基坑施工风险进行评估不但可以反映基坑被评判为某一风险等级的信度,而且能够根据全局权重及置信结构分布较容易地找出影响基坑总体风险水平的关键因素,进而为有针对性地采取风险控制策略提供依据.     

运用回溯推理分析技术预测、预防事故

阐述了运用回溯推理的方法以析事故,由事故的果云溯其因,去预测、预防事故,这是值得广泛应用的一种逻辑思维方法。     

基于异同移动平均线指标的氨氮厌氧工艺诊断研究

合理的诊断方法和控制策略是实现厌氧处理工艺安全性和稳定性的必要手段。为了对氨氮厌氧工艺的处理过程进行准确的诊断与控制,基于在线监测系统对氨氮扰动冲击情境下上流式厌氧污泥床(Up-flow Anaerobic Sludge Blanket, UASB)反应器的气液相参数进行实时监测,并根据指数平滑异同移动平均算法,建立各参数相对应的异同移动平均线指标。根据各参数的指标响应特征与反应器之间的状态关系,通过建立诊断规则,构建氨氮厌氧工艺诊断推理数据库。诊断推理数据库结果显示,气相参数指标整体上比液相参数指标响应快,适合作为识别氨氮扰动抑制发生的敏感性指标;综合气相和液相多参数异同移动平均线指标的响应特征,不仅能够对扰动抑制程度和厌氧生化系统的恢复情况做出准确、全面的诊断,还能够提供快速的预警和有效的控制策略。     

常减压DCS监控系统中仪表装置的可靠性评价

以常减压车间DCS监控系统中“仪表装置”的可靠性评价为例，运用了一种基于区间模糊集和证据推理的方法来评估石化装置的可靠性。并对各组成部分及部件的可靠性用区间模糊语言变量来表示，利用证据推理方法合成各子系统部件的可靠性评价结果，最终得到整个系统的可靠性水平。     

环境规制对企业有利吗——波特假设之争

与传统观点相反,波特认为,严格而恰当的环境规制能够提升企业竞争力.这一观点被称为"波特假设".本文对有关波特假设的理论基础、数量模型和经验证据进行了述评.     

论述白云山酸雨现状与发展趋势

通过对广州白云山1994年到2004年降水监测结果的分析,论述了白云山酸雨现状、酸雨成因分析、及酸雨发展趋势.根据白云山历年降水监测结果所得到的结论,推理出白云山酸雨发展的趋势将会由原来主要的硫酸型向次要的硝酸型转化的趋势以及白云山的降水酸雨频率将会增加.因此,对控制和降低酸雨污染提出一些对策和建议.     

徐州市大气环境质量的模糊数学综合评价

运用模糊数学方法,选用SO2、NO2、PM10作为评价因子,参照大气环境质量标准,通过计算污染因子权重分配系数和隶属度对徐州市总体大气环境质量给出客观的评价,综合评判结果表明徐州总体大气环境质量为中度污染(三级),但空气质量在逐年好转.用模糊概念进行推理,经过运算得出综合评价结果,与一般评价方法相比更接近客观.     

基于BN的锅炉超压爆炸事故原因推理与故障诊断

分析了锅炉爆炸的原因,讨论了事故树与贝叶斯网络的特点,编制了以"锅炉超压爆炸事故"为顶事件的事故树,将其转化为锅炉超压爆炸事故贝叶斯网络拓扑结构,利用贝叶斯网络的技术优势,针对锅炉超压爆炸事故贝叶斯网络拓扑结构分别进行了原因推理与诊断推理。实例应用表明,在原因推理中,根节点V_1(压力上升)发生时锅炉超压爆炸事故发生的可能性最高;在诊断推理中,当锅炉超压爆炸事故发生时,根节点V_1(压力上升)一定发生,其次为V_4(定压不准),V_(11)(未装疏水管)发生的可能性最小,为企业进行锅炉超压爆炸事故预测与故障诊断提供了理论依据。     

一种基于分布式推理的火情探测系统

为克服用于火情探测的传统中心化系统网络负载高、灵活性差、推理效率低等问题,提出了一种无线传感网络环境下基于分布式推理的火情探测系统。该系统依托局部模糊逻辑和知识驱动聚类技术,能够融合当前环境信息、被预测的环境信息(短期知识)和偏差环境信息(长期知识),进而生成针对火情的更加复杂和精细的推理结果。该系统采用Ⅱ型模糊逻辑模型,避免了Ⅰ型模糊逻辑模型在建模非确定性局部知识和动态环境时准确率较低的问题;此外,该系统采用知识驱动节点自动聚类策略,并引入选择概率机制,有效降低了网络负载并提升了对非确定性的建模能力。对真实数据集进行试验,与多款基于无线传感网络的火情探测系统的试验结果对比表明,该系统能够生成针对火情的更加复杂和精细的知识推理结果,而且显著减少了无线传感网环境承载的消息数量,提高了知识推理的即时性和准确性。