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801.
易燃易爆场所火灾危险性评估方法研究 总被引:1,自引:0,他引:1
对企业生产类场所,从物质特性、生产工艺、安全管理和安全防护4方面建立火灾危险性评价指标体系; 对储存经营类场所,从工作人员、物质特性、作业及设备、安全管理和建筑特征5方面建立评价指标体系.通过专家打分和层次分析法,得到各评价指标因子的权重; 对各评价指标因子进行等级划分,建立安全检查评分表; 采用线性加权模型,计算评价场所的系统安全分值,依据系统评价等级得出其火灾危险性等级.对某油库火灾危险性的评价结果表明,该评价方法的评价结果准确、可操作性强、具有较好的应用价值,为易燃易爆场所的安全管理提供了依据. 相似文献
802.
从原理、结构、应用功能、安全完整性等级的不同角度时重大危险源常用的安全仪表系统进行分类研究,尤其将重大危险源类别与安全仪表系统的安全完整性等级对应起来,为安全仪表系统的功能安全评估打下基础.重大危险源安全仪表监控系统多为SIL1、SIL2等级,少数为SIL3等级.极少数为SILA等级;实际应用中,重大危险源的安全仪表系统多为符种原理、不同结构及不同厂家的产品的组合系统,国内自动化产品本身尤其是不同产品系统集成后均末经过安全完整性等级的评估和认证;自动化产品生产厂家不应只关注逻辑控制器的安全完整性,应从系统角度同时考虑提高传感器和执行机构的安全完整性. 相似文献
803.
804.
我单位职工徐某于2008年3月27日因工作造成右中指伤害,2008年9月12日经市级劳动能力鉴定委员会鉴定为伤残十级。 相似文献
805.
806.
为克服煤层底板突水危险性分级时的不确定性和模糊性,建立一种用于煤层底板突水危险性分级预测的熵权-正态云模型。选取13个影响因素构建评价指标体系,通过熵权法(EWM)得到各评价指标权重,利用正态云模型计算综合不确定度,进而得到预测结果,以肥城矿区的14个地质块段作为检测样本,预测底板突水危险性等级。结果表明:该模型的预测结果基本与实际情况相符,且较层次分析法(AHP)在预测准确性和误差上更具优势,准确性提高7.14%,平均绝对误差(MAE)、均方误差(MSE)、平均绝对百分比误差(MAPE)和均方根误差(RMSE)分别降低0.21、0.35、0.069、0.27。 相似文献
807.
建筑间的火灾蔓延是导致西南传统民居建筑群火灾大面积损失的主要原因,合理评估建筑群火灾蔓延风险对传统村落的保护有重要意义。火灾蔓延模拟工作量大、专业性高、成本昂贵及建模数据获取困难等特点导致其很难应用于数量众多、建筑风格多样的传统村落火灾蔓延风险的评估。针对上述问题,提出了一种村落建筑群火灾蔓延风险等级的简化分级方法,首先,建立村落建筑群规则的网格化布置模型,通过调整网格中单体建筑类型、开洞率及建筑间距作为不同的火灾场景工况来反映不同村落建筑群的差异;然后,采用物理模型分析不同火灾场景工况的蔓延情况,并以火灾蔓延范围及蔓延速度为评价指标对不同村落建筑群火灾蔓延风险等级进行分级。最后,以云南省不同类型传统村落建筑为例验证了方法的有效性。 相似文献
808.
为有效预防煤矿井下煤与瓦斯突出事故,构建基于组合赋权-灰色聚类的煤与瓦斯突出危险评价模型。首先,基于轨迹交叉理论,从煤层物理学性质、瓦斯指标、煤层赋存条件3个方面选取预测指标,构建危险评价指标体系;然后,运用改进的层次分析法(IAHP)和熵权法(EWM),确定各指标权重,结合灰色聚类原理构建各指标的灰色模糊评价规范化等级判断矩阵,并根据最大隶属度原则预测煤与瓦斯突出等级;最后,以乌兰木伦煤矿12407综放工作面为应用实例,验证组合赋权-灰色聚类评价模型的科学性和有效性。结果表明:该工作面煤与瓦斯突出危险等级为Ⅴ,模型计算结果与现场实际基本吻合,其中,煤层物理学性质为主要诱导因素,评判结果与实际相吻合,证明文中所建模型具有一定的科学性和有效性。 相似文献
809.
为了对低浓度有害化学品采取更科学合理的防护措施,针对GB/T 18664—2002«呼吸防护用品的选择、使用与维护»标准在使用过程中遇到的问题进行分析,发现对于GBZ 2.1—2019«工作场所有害因素职业接触限值第1部分:化学有害因素»未规定职业接触限值且缺少IDLH浓度的化学品,以及低浓度有害化学品的呼吸防护,该标准相关规定有待进一步讨论。本文针对此类化学品如何科学合理采取个体防护措施进行探讨,引入化学品GHS健康危害分类原则,建立新的判断模式,促进工作场所化学品安全管理,为将来该标准修订提供参考。 相似文献
810.
针对智能船舶航行过程中航行关键风险因素的有效识别和筛选问题,提出了基于等级全息建模(Hierarchical Holographic Modeling, HHM)框架和风险过滤、评级与管理(Risk Filter, Ranking and Management, RFRM)思想的智能船舶航行风险识别与筛选理论。首先,构建智能船舶航行风险识别HHM模型,以全面而准确地选取和反映智能船舶航行风险来源;其次,通过RFRM模型对风险因素进行过滤、排序和筛选,结合贝叶斯方法的多判据评估模型,识别出智能船舶航行过程中可能存在的关键风险因素。结果可以为相关海事机构和船舶公司进行动态管理提供理论依据,同时为保障智能船舶航行安全提供一种手段。 相似文献