基于社会技术系统的复工企业疫情防控风险路径研究*

为对复工企业疫情防控中的风险致因因素进行分析,探寻复工企业疫情防控的风险路径,基于社会技术系统理论,建立宏观工效学模型,通过查阅并分析国家、地方政府、企业文件以及相关文献,从人员、技术、组织管理、内部环境及外部环境5个子系统出发,识别出16个复工企业疫情失控致因因素;运用社会网络分析（SNA）构建复工企业疫情防控关系网络,对各因素节点中心度进行计算,分析各节点在网络中的位置及影响程度;采用贝叶斯网络（BN）进行参数学习和推理学习,找出复工企业疫情失控的最大致因链。结果表明:复工企业疫情失控关系网络中,存在政府监督管理不力→防疫物资筹备不足→日常监管不到位,政府监督管理不力→ 防疫宣传、培训缺失→员工防疫知识欠缺,政府监督管理不力→防疫宣传、培训缺失→日常监管不到位3条最长风险路径。研究结果可帮助复工企业针对最长风险路径中的因素进行管理,从而有效地为复工企业防疫提供理论支持。     

全区安全生产电视电话会议召开 陈武进行工作部署

4月10日,在广西分会场参加全国安全生产电视电话会议后,自治区主席、自治区安委会主任陈武立即在南宁主持召开全区安全生产电视电话会议,并进行工作部署,强调要深人贯彻习近平总书记、李克强总理关于安全生产的重要指示批示精神,认真落实全国安全生产电视电话会议部署,强化红线意识,坚守安全底线,全面做好安全排查、隐患整改各项工作,推动全区安全生产状况持续稳定好转,为全面打赢疫情防控阻击战和稳增长保卫战营造良好安全生产环境。     

时间因素对钻屑瓦斯解吸指标K1值测定的影响分析

针对时间因素对钻屑瓦斯解吸指标K1测定结果的影响,采用恒温瓦斯放散试验深入分析钻屑瓦斯解吸指标K1测定理论的准确性,总结因时间因素导致K1值测定误差所带来的现场问题。研究结果表明:K1值的测定误差与时间关系密切,测定启动时间越晚,误差越大;测定启动时间由第1 min延后至第2 min,绝对误差和相对误差最大值分别增加0.081 cm3/(g·min1/2)和2.20%;高瓦斯压力条件矿井或煤层的局部高瓦斯压力区域、构造煤发育区的钻屑瓦斯解吸指标K1值测定结果偏低,测定误差偏大。研究结果可为煤与瓦斯突出预测水平的提升提供技术支撑。     

基于VB6.0的供水管网震害预测方法和软件

为了提高供水管网震害预测的效率,修订了现有供水管网震害预测模型,应用Visual Basic 6.0软件平台,开发了供水管网震害预测软件。震害预测软件提供了两方面的预测功能,分别为不同地震烈度下供水管段基于三态的破坏等级预测和供水管网基于五态的破坏等级预测。软件实现了批量供水管段及整个管网的震害预测,且可以进行管网在设定地震下的震害预测,提高了预测效率。经算例分析,验证了软件的可靠性。     

全国应急管理工作会议在京召开

本刊讯1月7日,全国应急管理工作会议在京召开.国务委员王勇对应急管理工作提出明确要求,应急管理部党委书记黄明在会上作工作报告.会议以视频形式召开. 王勇指出,应急管理工作责任重大、任务艰巨.在极不平凡的过去一年里,面对突如其来的新冠肺炎疫情和1998年以来最严重的洪涝灾害等一系列重大挑战,全国应急管理系统在以习近平同志...     

3种纳米材料对水稻幼苗生理及根际细菌群落结构的影响

随着纳米技术的快速发展,评估人工纳米材料(ENMs)对植物-微生物系统的潜在危害至关重要。本研究通过盆栽试验,分析不同浓度(0、0.50、1.00和2.00 mg·g^-1)的纳米材料即纳米二氧化硅(nSiO₂)、纳米二氧化钛(nTiO₂)和纳米氧化锌(nZnO)对水稻幼苗生理和根际细菌群落结构的影响。研究结果显示,3种纳米材料处理后,水稻幼苗的超氧化物歧化酶(SOD)、过氧化物酶(POD)和过氧化氢酶(CAT)活性均显著增加(P<0.05,下同),可溶性蛋白(SP)含量仅在2.00 mg·g^-1nTiO₂和0.50 mg·g^-1 nZnO处理时显著降低;2.00 mg·g^-1nSiO₂处理及1.00 mg·g^-1和2.00 mg·g^-1nZnO处理均可显著降低水稻幼苗的株高(PH)、鲜质量(FW)和干质量(DW),nTiO₂处理则对其没有显著...     

油罐区耦合事故危害范围的预测

在分析油罐事故中各单一事故预测模型的基础上,结合油罐事故的特性,提出了油罐区耦合事故危害范围的预测方法。通过对事故的初始场景进行分析,判别可能耦合的单一事故类型,根据各单一事故的数学模型计算其在不同危害程度下的危害半径,比较数值间的大小得到重、中、轻度危害下危害半径最大值,借助耦合事故的危险性改变量,量化耦合事故危害后果,实例验证表明该方法的可行性及科学性。     

基于组合赋权的混合粒子群优化支持向量机的岩爆倾向性预测

为有效预测岩爆灾害发生烈度,提出一种基于组合赋权的混合粒子群优化支持向量机(H-PSO-SVM)岩爆倾向性预测模型。根据岩爆发生机制,在分析岩爆发生的主要影响因素的基础上确定出评判指标;综合考虑模糊层次分析法(FAHP)所得主观权重和熵权法所得客观权重,应用调和平均数概念,构建组合赋权准则;引入遗传算法交叉、变异操作改进传统粒子群(PSO)极值跟踪和粒子更新方法,建立H-PSO-SVM岩爆倾向性预测模型。利用国内外已有工程实例数据进行50次随机抽样试验,对比分析H-PSO-SVM模型和PSO-SVM模型等预测结果。结果表明:H-PSO-SVM模型应用于岩爆工程实例预测具有可行性和适应性,模型预测的准确率高于其他模型,且预测结果更稳定。