安全生产治理现代化的内涵、特征及实现路径研究

为明确安全生产治理现代化的内涵、特征和实现路径,本文基于治理理论和现代化理论,运用文献分析、政策分析、归纳演绎等方法,研究提出安全生产治理现代化的内涵及6方面特征,即治理理念的人本化、时代化,治理主体的多元化、协同化,治理制度的系统化、完备化,治理方式的法治化、专业化,治理手段的综合化、智能化,治理效果的向好化、最优化。同时,以现代化过程论和治理系统论为视角,构建安全生产治理现代化的实现路径框架,提出大力培塑安全生产先进治理理念、健全完善安全生产治理体系、不断提升安全生产治理能力、创新应用安全生产治理工具(手段)等4方面关键路径。     

管道泄漏次声波信号特征及衰减规律的数值模拟研究

为了更加精确地对输送管道泄漏进行检测,采用COMSOL软件对管道次声波检测泄漏信号的频谱、声压级及衰减规律进行数值计算研究。结果表明：管道泄漏信号的声压级峰值频率出现2个范围,即0.01～2Hz和10～12Hz;随着管道压力和泄漏孔径增大,泄漏点所产生的次声波信号幅度呈增大趋势,泄漏产生的声压级与平面波总功耗也同样增加。研究成果可为城市埋地输送管道泄漏的次声波检测定位方法提供理论依据。     

论职业安全健康管理体系的系统化特征

职业安全健康管理体系标准所倡导的是系统化管理模式,这个模式是基于自然科学和社会科学的系统理论,汲取人类职业安全健康管理经验,博采世界顶尖工程和管理专家共识而形成的,其科学性和有效性是举世公认的。系统化管理模式主要特征是对系统论,控制论和信息论等现代管理方法的综合运用。组织在建立和运行职业安全健康管理体系的时候,应当注重这些现代管理方法的运用,这是职业安全健康管理体系取得成效的关键。为此,笔者拟通过论述职业安全健康管理体系系统化特征,剖析系统要素、结构、功能和逻辑关系,揭示系统社会化、信息化和最优化功能,证明上述观点的正确性。     

生物特征识别技术浅谈

不少人都有过这样或那样的尴尬经历:在丢失了身份证或密码之后,而对ATM机束手无策;而现在,利用生物认证技术就可以解决传统认证所不能解决的问题,让人们忘掉那些令人讨厌的密码与口令。 1 生物特征识别全观察 生物特征识别技术是指通过计算机利用人类自身的生理或行为特征进行身份认定的一种技术。 生物特征的特点是人各有异、终生不变(几乎)、随身携带。这些身体特征包括指纹、虹膜、掌纹、面相、声音、视网膜和DNA等人体的生理特征,以及签名的动作、行走的步态、击打     

提升外来务工人员技能素质

外来务工人员,是由农村剩余劳动力向非农转移和异地就业中形成的一个特殊群体.他们大多来自经济不发达地区,受条件限制,文化程度普遍偏低,几乎没有一技之长.笔者认为,善待外来务工人员,解决他们的立身之本--就业问题,首要的是提高他们的技能素质.     

信息港

浙江：建立首个农村青年就业培训基地；海门：劳动保障部门为企业指派“全科医生”；青岛开发区：通过“三种途径”培养“三种人才”。     

官厅水库底泥对染料的吸附特征研究

采用静态吸附法研究了北京官厅水库底泥对亚甲基蓝、孔雀石绿和刚果红3种染料化合物的吸附行为,探讨了pH值、离子强度、温度等因素对吸附的影响,测定了染料的吸附等温线.结果表明,3种染料的吸附等温线都很好地符合Freundlich方程,底泥对孔雀石绿的吸附量最大.吸附染料过程是在分形表面上发生的反应.不同染料吸附时计算出的分形维数不同,底泥的表面分形维数均处于2～3之间.pH值是影响吸附的主要因素,刚果红和亚甲基蓝受离子强度影响较大.吸附动力学研究表明,吸附分为快速吸附和慢速吸附两个阶段.     

污水灌溉对土壤重金属含量、酶活性和微生物类群分布的影响

以沈阳张士灌区长期污灌的农田土壤为对象,研究了土壤重金属、土壤酶活性、微生物生物量和种群分布特征,分析了土壤微生物参数与土壤重金属和土壤性质的相关关系.结果表明,虽然已停止污灌十余年,张士灌区农田土壤仍存在Cd、Zn、Cu等多种重金属污染.土壤Cd污染最严重,含量达1.75～3.89 mg·kg-1.土壤耕作层(0～30cm)Zn、Cu、Pb总含量随土层深度增加逐渐减少,而Cd元素的垂直分布呈向下迁移的趋势.Cd、Zn、Cu、Pb等4种重金属含量水平分布特征相似,均为1号样地＞2号样地＞3号样地＞4号样地.相关性分析表明,张士灌区土壤酶活性、微生物生物量和种群分布受重金属污染和土壤养分的影响,土壤养分含量(有机碳、N、P、K)对微生物的正面效应大于重金属对微生物的负面效应.土壤全量Cd和速效K对微生物参数的影响最为明显,Cd含量与多酚氧化酶活性和微生物生物量(Cmic)呈极显著负相关,与纤维素酶活性呈极显著正相关(P＜0 01),速效K含量与多酚氧化酶活性、微生物生物量以及可培养微生物种群数量均呈极显著正相关(P＜0.01).     

基于模糊评判人工神经网络的重大危险源辨识研究

国家已经制定了重大危险源辨识标准,辨识依据是危险物质的数量,主要适用于化工行业.本文对于国家重大危险源辨识标准不适合的行业,结合各行业发生事故的特点和工艺特征,综合利用模糊评判法和人工神经网络,辨识企业内存在的重大危险源.在某化工厂进行了检验,实践证明了方法的科学性和合理性.