抓好职工安全管理 保证企业安全稳定

<正>企业的生产活动过程总是在各种各样、复杂的人—机—环(境)系统中进行,在这样一个系统中,总的来说,影响安全生产的因素很多,主要概括为"物的不安全状态""、人的不安全行为"和"管理上的缺陷"三大类。改变"物的不安全状态",提高设备、设施的本质安全,为职工创造良好的安全条件固然重要,但在管理中必须把人的因素放在首位,体现以人为本的指导思想。人是主要因素,起着主导作用,但同时     

典型热塑性聚合物热解行为研究

利用热失重分析仪采用不同的加热速率对典型热塑性聚合物PP(聚丙烯)、PE(聚乙烯)和PMMA(聚甲基丙烯酸甲酯)在空气氛围中的热解行为进行了研究,通过热失重TG和微商热失重DTG分析了三种聚合物的热解过程及加热速率对热解过程的影响,通过Coats-Redfern方法建立了聚合物的热解动力学模型,并分析讨论了聚合物的热解机理和氧气对热解的影响,最后通过计算曲线和实验曲线的比较,验证了该文聚合物热解动力学模型的可靠性。     

从法律关系的角度看“退休审批行为”

由于工作的原因,近期接触到几件女职工因为在企业中管理岗位与非管理岗位之间的变动,使其法定退休年龄发生变化,而企业无视职工的就业权,在不征求职工意见的情况下,强行报请人力资源社会保障行政部门（以下简称劳动行政部门）进行“退休审批”,并强制职工享受养老保险待遇,职工反而告劳动行政部门的“退休审批行为”不当,造成了劳动行政部门在让职工享受养老保险待遇权利的同时无意间侵犯了职工的就业权利。     

关于杜绝青工习惯性违章的几点思考

安全是煤矿天字号大事,是任何时候都不能动摇的,它是企业提高经济效益的前提,如果企业事故不断,那就谈不上什么经济效益。从事故统计分析来看,即80％以上的事故是由于人的行为不规范,违章作业、违章指挥和违反劳动纪律造成的,且大部分又与习惯性违章有关,而在习惯性违章人群中青工又占据了大多数。要有效地预防事故发生,就必须让其遵章守纪,     

从实践中来到实践中去

安全教育是人生的再教育,是价值观的再教育,将伴随着人的整个生命过程。这是一个“人生再教育”的课题,是要我们认真研究的。安全教育不单纯是讲授安全知识,应用安全知识于生产实践当中,才是安全教育的核心。安全教育追求的目标是“让安全行为成为一种习惯,     

当前基层安全生产宣教工作中存在的问题及对策

近几年来,各级政府采取了一系列举措加强安全生产工作,虽然安全生产形势呈现逐年好转的态势,但各类生产死亡事故仍时有发生。从统计分析资料来看,80％以上的生产事故是由人的不安全行为造成的。这些不安全行为往往是由于行为人安全知识不够,安全防范意识淡薄,安全技能不足所致。而提高安全技能,丰富安全知识,增强安全意识,改善安全习惯最有效的手段就是强化安全生产宣传教育工作。笔者就做好新形势下的基层安全生产宣教工作进行了如下思考。     

煤矿安全管理中的常见组织错误及其防控途径

组织错误研究是人误研究的新方向,它是引发事故的根本原因。本文在总结组织错误理论研究现状的基础上,对组织错误理论的定义进行重新梳理,分析了煤矿安全管理中的组织行为,揭示了我国煤矿安全管理中常见的组织错误问题及其危害,提出防控途径和措施,为有效地预防和减少因组织错误而导致的煤矿事故,加强煤矿的组织安全管理提供理论支撑。文中指出了不健全的制度、不规范的培训、不系统的管理、不合理的奖惩等是煤矿存在的主要组织错误,并分别提出了相应的预防措施,从深层次着手,多角度进行管理,力争解决这些问题。本文为研究下一步煤矿安全管理中各种组织错误的发生演化路径及其规律,揭示我国现阶段煤矿安全管理中组织错误发展的规律提供了理论基础。     

汽车驾驶愤怒情绪研究现状与展望

系统分析愤怒驾驶的研究方法和研究难点,从汽车驾驶人愤怒情绪产生的情景、汽车驾驶人愤怒时的表现或行为、汽车驾驶人愤怒情绪对交通安全的影响、汽车驾驶人愤怒情绪识别4个方面介绍汽车驾驶人愤怒驾驶的研究进展,以及国外汽车驾驶人愤怒驾驶研究的方法和工具。提出研究汽车驾驶人愤怒情绪应该重点关注样本的选择和研究方法的突破,并对发展趋势进行了展望:准确识别汽车驾驶人开车中的愤怒情绪,预测愤怒下的驾驶人开车可能产生的不安全行为,如何有效地管理愤怒驾驶,消除驾驶人在行车中的愤怒情绪,避免或降低愤怒驾驶对交通安全的影响。     

甘肃：出台劳动用工备案管理办法

甘肃省人力资源社会保障厅下发《甘肃省劳功用工备案管理办法》,从2010年8月1日起实行。《办法》明确,劳动用工备案是指用人单位按规定向人力资源社会保障行政部门报告劳动用工情况,人力资源社会保障行政部门对用工行为和签订、变更、终止、解除劳动合同等情况进行审核、监督管理的行为。     

基于驾驶员模型参数辨识的疲劳驾驶研究

提出一种利用驾驶员模型反演方法来进行驾驶员疲劳诊断研究的新方法。首先利用预瞄神经网络建立适应于复杂路况条件下的驾驶员-汽车-道路闭环模型,然后定义特定行驶轨迹内理论数据与试验数据的近似度为目标函数,将驾驶员参数的反演问题转化为多目标优化问题,采用基于实数编码混沌变异量子遗传算法的优化方法,获得全局最优解。试验中采用脑电和主观疲劳心理评测结合的方法确定被试者的疲劳状况。在每种疲劳状况下对驾驶员参数进行辨识,对结果进行统计分析表明,在考虑到车型、道路曲率等因素条件下驾驶员参数分布与驾驶员的疲劳状况有很强的相关性。