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为保障水电厂安全运行,根据水电厂设备设施构成要素,系统分析其风险,建立涵盖水轮机及其辅助设备、发电机及其辅助设备、计算机监控系统及自动装置、电气一次设备、电气二次设备、水工建筑物及金属结构、机具与防护设施等因素在内的评价指标体系。采用欧氏距离定义样本差异,标准化处理属性特征值,通过聚类迭代,开发水电厂设备设施风险的动态分级方法。研究结果表明:水电厂设备设施故障风险在每年的第2,3季度明显大于第1,4季度,并且随着时间推移,各季度设备设施故障风险同比有增加的趋势,风险分级结果与设备设施故障的变化趋势基本吻合。 相似文献
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为了实现重大危险源分级监管,基于风险管理理论,建立贮罐类重大危险源定性三维分级模型和风险定量分级模型。提出风险评价敏感性因素,选取可能性影响因素、严重性影响因素、敏感性影响因素3类风险评价指标。使用层次分析法(AHP)计算贮罐风险分级指标权重。根据风险可接受准则,将贮罐类重大危险源风险等级划分为4级,实现基于三维风险模型的贮罐类重大危险源快速分级。结果表明:用贮罐类重大危险源三维风险分级模型,通过简单数学模型计算贮罐风险值,能为企业提供风险分级标准,有助于实现政府对贮罐类重大危险源分级监管。 相似文献
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《北京市地名规划编制标准》日前发布,其中很多内容都强调对历史文化的保护。在命名中优先使用历史地名、原有通名为“胡同”的应予以保留等,旧城内地名规划编制中应充分保留历史地名,挖掘地名的历史文化内涵,根据分级保护原则,制定地名分级保护名录,对列入其中的地名按“就近保护”原则,切实予以保护。地名,不仅仅是一种客观符号,因为是在漫长的历史沿革中沉淀下来的,充分汲取了当地的文化营养、 相似文献
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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. 相似文献
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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。 相似文献