基于嵌套模型的地下水侧向径流边界刻画方法研究——以湖北碾盘山冲积平原地下水数值模拟为例

侧向径流边界的刻画方法是地下水数值模拟中的关键问题。以湖北碾盘山汉江水利水电枢纽工程为例,基于有限单元法和嵌套模型的水量转换方法,分别建立包括完整水文地质单元的区域模型和仅包含汉水Ⅰ级阶地的平原区模型;通过区域模型的分区水均衡运算,计算平原区侧向径流边界的径流量,并以区域模型水均衡为框架,分别采用二类流量边界和一类水头边界刻画侧向径流边界,建立了平原区模型;深入分析区域模型和平原区模型间参数和水量的转换关系,并对比了两类边界条件刻画方法的优缺点和适用条件。结果表明:采用嵌套模型能够得到较为准确的地下水侧向径流量;在平原区模型中采用二类流量边界刻画侧向径流边界有利于提高平原区模型的精度和稳定性;边界条件除具有双重含义外还具有双重特征,在模型建立过程中应充分认识边界条件的位置特征和数量特征,并合理概化。     

职业健康安全与环境(HSE)管理在现代企业中的实施

通过对HSE体系产生的背景、历程的综述,论述了企业社会责任与经营目标间的博弈均衡,以及HSE管理在现代企业实施的重要意义,对国内HSE现行企业面临的问题与对策进行了探讨。     

现代安全生产科学管理知识讲座 第二讲安全生产监管的成本与效益（下）

二、政府、企业与从业人员之间的“纳什均衡” 加强安全监管、实现安全发展是社会发展的必然要求,需要在科学分析的基础上,采取科学合理的监管方式、监管力度和规模,使安全监管成本与收益达到一种“帕累托最优”     

基于EEG频谱特征的驾驶员疲劳监测研究

研究表明疲劳驾驶是引发交通伤亡事故的重要原因之一,因此有必要采取相应的预防措施。脑电是公认的睡眠(疲劳)金指标,因此论文提出了基于脑电频谱特征的驾驶员疲劳预测方法。采用了驾驶模拟实验中记录的三路驾驶员脑电信号,并利用驾驶员自评与专家评定两种方式相结合的方法将驾驶数据分为疲劳和清醒。针对脑电中眼电噪声很强的特点,对记录的脑电进行了自适应滤波消噪处理,结果显示可有效滤除眼电伪迹;然后根据脑电的频域特征比较突出且与疲劳相关的特点,从去噪后的脑电中提取出了的75个频谱特征;最后利用这些频谱特征,采用朴素贝叶斯分类的方法建立了驾驶员疲劳监测模型。实验结果表明,该方法能监测出驾驶员84%的疲劳状态。     

中国安全生产政策变迁及其内在逻辑——基于间断均衡模型的实证分析*

为全面发挥安全生产政策对推进安全生产治理体系与治理能力现代化的保障作用,基于间断均衡模型审视改革开放以来我国安全生产政策变迁过程,并提出将其划分为3个均衡期和2个间断期。研究结果表明:在政策目标的转换下,我国安全生产政策变迁先后历经“生产安全”、“安全发展”与“总体安全”3个阶段的深刻调整。决策主体注意力分配、焦点事件持续冲击与地方政府创新供给利用改变政策场域而影响安全生产政策变迁,分别呈现“原动力”、“驱动力”与“拉动力”的作用机制,具有典型的中国情境。研究结果可为廓清中国安全生产政策变迁机制提供理论思考。     

地缘政治动荡对中国能源环境的全局经济影响及其对策

乌克兰危机正深刻影响着全球能源供应形势。由于中国较高的油气对外依存度,地缘政治的不确定性对中国能源安全特别是油气的供应和经济安全有重大影响,油气进口的供应短缺会对中国社会经济及能源环境造成怎样的冲击？为此,该研究采用可计算一般均衡模型,刻画了进口供应中断和价格管制行为,从全局经济角度评估不同程度的油气进口供应短缺对中国社会经济和能源环境的影响,并设计了两套包括强化上游开发和发展可再生电力的配套措施。结果表明：(1)油气进口供应短缺会对中国GDP和城乡居民福利带来负面影响,且中断程度越强所造成的负面冲击越大。(2)从能源消费端来看,煤炭受GDP损失和能源替代的叠加影响,总体需求相对稳定;石油需求出现大幅下降;而天然气得益于国内大幅增产和价格管制,其需求降幅不大。从能源生产端来看,GDP损失使得能源需求下降,导致电力生产下降;煤炭生产受GDP损失及对能源替代的叠加作用,总体变化不大;而油气生产受价格抬高和供应中断的刺激,产量大幅上升。(3)油气进口供应中断有助于减少碳排放,同时也有较明显的协同减排效果。(4)强化上游开发和发展可再生电力均有助于减缓油气进口供应短缺对社会经济带来的负面冲击。...     

基于自适应遗传小波神经网络的水质评价建模

水环境污染过程的非确定性和非线性,使得传统的水质评价方法存在局限性。为了提高水质评价的准确性,提出了一种基于改进小波神经网络(wavelet neural network,WNN)的水质评价模型。采用自适应遗传算法(adaptive genetic algorithm,AGA)对小波神经网络的初始权值进行优化,再通过小波神经网络算法对网络进行训练,最后对训练好的网络展开测试。仿真结果表明,自适应遗传算法和小波神经网络的结合提高了网络的训练效率,该方法可以用于水质评价建模,并且评价结果具有较高的精度和准确性。     

基于AGA-BP神经网络的采空区危险性评价

针对采空区危险性评价的影响因素众多且关系复杂的特点,提出了基于AGA-BP神经网络算法评价采空区危险性。将岩体结构、地质构造、岩石抗压强度等13个影响因子作为神经网络输入,采空区危险性等级作为输出,建立一个采空区危险性评价的BP神经网络模型;采用自适应遗传算法(AGA)对BP网络的初始权值和阈值进行全局寻优,将寻优结果回代入网络中进行训练并预测得出采空区危险性等级;利用其它智能算法与该预测结果做出比较,以验证AGA-BP算法的有效性及优越性。结果表明:该算法的优化效果明显,同时在训练时间与预测精度上较其它智能算法有突出的优势,是一种在采空区危险性评价方面值得推广的新方法。     

弯管与盲通管冲蚀磨损对比分析研究

为了研究石油管道流向急剧改变处的冲蚀磨损问题,采用DPM模型,通过改变入口流速、颗粒质量流速、颗粒直径,对90°弯管与盲通管的流场分布及冲蚀情况进行数值模拟。结果表明:弯管与盲通管最大冲蚀速率随入口流速的增大呈指数增长,随颗粒质量流速的增大呈线性增长;在50~100 μm粒径范围内,最大冲蚀速率随粒径的增加逐渐减小,在100~300 μm粒径范围内,随粒径的增加而增大;在入口流速、颗粒质量流速、颗粒直径相同的条件下,弯管最大冲蚀速率明显高于盲通管最大冲蚀速率,盲通管的耐蚀性更强;由于流体在盲通管产生涡旋现象,增加了颗粒能量的耗散,从而减小了进入下游管线颗粒的速率,使得颗粒更易积存于盲通段形成堆积层,减小了下游管段冲蚀速率。