中蒙边界河湖水质现状及其评价

本文就中蒙两国首次环保合作项目的调查结果，对边界主要河湖的水质进行了全面的监测与评价，结果显示，位于中方水体的水质问题主要表现在营养盐，有机耗氧和碱度偏高，本次调查中为蒙双方共同开发，利用与保护边界水资源提供了宝贵的资料。     

高硫煤中有机硫赋存状态与微生物脱硫机理

根据中国工业面临的煤炭脱硫形势，阐述现有煤炭脱硫方法与效果、高硫煤中有机硫赋存状态与微生物脱硫原理，并指出煤炭脱硫技术存在的问题及开发研究方向。     

仇和副省长在宁检查节假日安全生产

国庆、中秋佳节在即，为切实做好节假日及重大活动期间的安全生产工作，9月29日下午，江苏省副省长仇和在南京市常务副市长陈家宝、省安监局副局长赵建军陪同下，率省安监局、省公安厅、省建设厅、省旅游局、省交管局、省消防局等单位领导及新华日报社、省电视台、《江苏劳动保护》杂志社三家媒体记者，联合对南京市从事危险化学品、建筑施工、公众聚集场所等重点行业和领域进行安全大检查。先后检查了电子网版科技有限公司、绿地广场紫峰大厦、夫子庙大市场、省交管监控中心四家单位。     

"两会"代表委员话安全

“两会”胜利闭幕了。针对安全生产问题,“两会”代表、委员们纷纷提案或发表自己的看法,为我国未来的安全生产工作提出了许多的宝贵建议,本刊摘选了其中一些代表、委员的建议,以飨广大读者。     

货航飞行员睡眠质量与疲劳状况调查研究

为评估货航飞行员的睡眠质量与疲劳状况及其影响因素,对货航飞行员使用多维疲劳量表(MFI-16)和匹兹堡睡眠质量指数(PSQI)量表,调查某单位货航飞行员的睡眠质量与疲劳状况,运用方差分析、相关性分析对调查结果进行分析,探讨其睡眠质量与疲劳状况的影响因素,分析货航飞行员睡眠质量与疲劳状况的关系。结果表明,货航飞行员的睡眠质量显著低于普通成年人,疲劳状况较为严重,货航飞行员的睡眠质量与疲劳状况具有显著的相关性。不同年龄、健康自评、吸烟状况的货航飞行员的PSQI量表得分有显著差异,不同锻炼情况、健康自评、轮班制适应情况的货航飞行员的MFI-16得分有显著差异。     

上海崇明东滩湿地：处于“亚健康状态”？

每年的2月2日是“世界湿地日”。今年，分布于我国8个省市区、总面积196万公顷的14块湿地，经中国政府申请、世界自然基金会评估确定，被宣布为国际重要湿地。至此，中国的国际重要湿地增加到21块，总面积增加到303万公顷。在这批新的国际重要湿地里，上海崇明的东滩鸟类自然保护区名列其中。早春3月，走在崇明岛最东端的长堤上，走在东滩鸟类自然保护区，远处是浓雾笼罩的大海，堤内外是一望无际的滩涂，芦苇在风中轻轻摇曳，鸟儿在空中掠过。“你来得早了，4月，成千上万的鸟儿会在这里停留，那才好看呢！”保护区管理处主任朱继达笑着说…     

煤矿岗前人员不安全状态智能检测系统研究——以红柳林煤矿为例

为从根本上降低煤矿从业人员实施不安全行为的概率,在充分考虑煤矿从业人员不安全个体状态是诱发其不安全行为的主要原因的基础上,设计开发一套矿工不安全状态智能检测系统。首先,对2007—2022年期间各高危行业安全事故调查报告和专家研究进行归纳,总结得出煤矿从业人员不安全状态的影响因素,构建包括生理状态、心理状态以及个体能力状态在内的3个一级指标和15个二级指标体系;其次,通过相应的表征模型对不安全状态影响因素进行深入剖析;最后,基于构建的从业人员不安全状态倾向数据库,建立煤矿岗前不安全状态智能检测系统。研究结果表明：在下井工作前对从业人员个体状态进行智能检测,能够实现矿工不安全状态“早发现、早干预”,能够有效地降低人因事故发生率,研究结果对煤炭行业安全管理具有重要的参考价值。     

基于IPSO-LSTM的新能源汽车锂电池健康状态监测

为监测新能源汽车锂电池的健康状态(SOH),防范电池故障引发安全事故风险,提出改进粒子群算法(IPSO)和长短期记忆(LSTM)神经网络相结合的模型,监测锂电池的SOH。首先,采用Spearman相关性分析法,提取锂电池SOH监测的健康因子;其次,采用线性惯性权重和非对称学习因子改进传统粒子群算法(PSO),利用IPSO算法对LSTM模型的隐含层神经元个数、神经元失活率、批处理值进行关键参数寻优,进一步优化LSTM模型,建立IPSO-LSTM锂电池SOH监测模型;最后,以新能源汽车主流采用的18650锂电池数据集验证IPSO-LSTM模型,并对比分析BP、LSTM和PSO-LSTM这3种模型。结果表明：IPSO-LSTM模型的平均绝对误差(MAE)在0.02以内、均方根误差(RMSE)在0.03以内,监测误差在15%以内,相较于BP、LSTM、PSO-LSTM模型,IPSO-LSTM模型的误差指标值均最小,模型具有更高的精度和稳定性。     

深基坑施工邻近建筑物风险评估研究

针对深基坑施工过程中邻近建筑物面临的安全问题,提出基于云模型理论的基坑邻近建筑物的安全风险感知模型。根据风险等级划分产生影响因素的基本云模型,结合监测数据的隶属度,实现定性概念与定量数值的转换,进而有效地融合地层条件、现场监测数据与专家判断信息。同时,基于工程经验与现场施工情况,建立由8个影响因子构成的邻近建筑物风险安全评价指标。应用云模型理论的基坑邻近建筑物的安全风险感知模型分析评估广州轨道交通十号线某深基坑附近的2栋邻近建筑物。评估结果显示,2栋建筑物均处于安全状态,与工程的实际情况一致。评估结果为深基坑施工邻近建筑物的安全提供了管理决策依据。     

长期渗水所致水位升高对露天矿边坡岩体状态的影响研究

为研究渗水导致露天矿坑内水位升高过程中,边坡岩体状态的变化特征,通过设置模拟场景并分析结果来确定岩体状态变化及其原因。分析了水位升高对边坡岩体可能造成的影响。根据矿区实际情况设置水位由-380 m升至20 m的9个均分模拟阶段,获得了每个阶段平衡时的岩体塑性区、位移和主应力情况,进而分析水位升高过程中的岩体状态变化。结果表明：水位升高对边坡岩体的塑性区影响最大,位移其次,主应力影响很小;水位上升使大高差边坡坡面的拉塑性区和位移增加;浸没岩体滑坡是下部滑坡体拖拽造成的;小高差边坡岩体水位升高过程中塑性区变化复杂,但对主应力的影响很小。研究可为露天矿长期渗水导致水位升高带来的灾害提供分析对照。