大学生宿舍潜在火灾危险性调查研究

随着学校学生数量不断增加,大学生宿舍楼越来越多。由于生活条件的提高,学习用品不断增多,发生火灾事故的隐患也就逐渐增多,一旦发生火灾事故,后果严重。本文根据对大学生寝室极易发生火灾的安全隐患进行深入调查研究,分析导致寝室火灾的5个主要原因：安全意识薄弱,可燃物多,建筑存在安全隐患,人员集中,不易疏散人群及安全管理滞后。然后应用安全检查表对某校大学生寝室火灾进行分析,得出安全评价结果,经过研究、分析发现,该寝室存在着火灾危险性,应采取防范措施进行预防。之后运用事故树分析的方法对宿舍火灾进行结构重要度分析研究,找出容易发生火灾的原因。最后从预防人的不安全行为及物的不安全状态出发,提出了有针对性的安全措施。     

Development of machine learning multi-city model for municipal solid waste generation prediction

● A database of municipal solid waste (MSW) generation in China was established. ● An accurate MSW generation prediction model (WGMod) was constructed. ● Key factors affecting MSW generation were identified. ● MSW trends generation in Beijing and Shenzhen in the near future are projected. Integrated management of municipal solid waste (MSW) is a major environmental challenge encountered by many countries. To support waste treatment/management and national macroeconomic policy development, it is essential to develop a prediction model. With this motivation, a database of MSW generation and feature variables covering 130 cities across China is constructed. Based on the database, advanced machine learning (gradient boost regression tree) algorithm is adopted to build the waste generation prediction model, i.e., WGMod. In the model development process, the main influencing factors on MSW generation are identified by weight analysis. The selected key influencing factors are annual precipitation, population density and annual mean temperature with the weights of 13%, 11% and 10%, respectively. The WGMod shows good performance with R² = 0.939. Model prediction on MSW generation in Beijing and Shenzhen indicates that waste generation in Beijing would increase gradually in the next 3–5 years, while that in Shenzhen would grow rapidly in the next 3 years. The difference between the two is predominately driven by the different trends of population growth.     

Technical Procedures for CDM Project Design

The success of CDM depends on active participation of public and private entities. In particular, participation of wide range of private companies is an important factor for the success. In order to promote the participation of private companies in the CDM project activities as project participants, the authors clarify the steps and technical issues involved in the CDM project design procedures in a step-by-step approach. The steps consist of outlining the project plans, identifying project impacts, defining a project boundary, estimating GHG emissions reduction/enhancement of removals, documenting the results of estimation, and designing of monitoring plans. The authors also propose guidance for project participants, especially for those not familiar with the CDM, which provides plain explanation of major technical issues. In order to further develop a complete guideline, it is necessary to integrate the outputs of the ongoing international initiatives concerning technical issues of CDM into the stepwise approach proposed in this paper. This revised version was published online in August 2006 with corrections to the Cover Date.     

核电站重要敏感性设备分析

核电站重要敏感性设备管理是国内首次采用归纳法和演绎法对核电站重要敏感系统和设备进行识别和设备分级的一种新方法。目标是为了找到导致反应堆紧急停堆、强迫停机和非计划跳机跳堆风险的主要部件 ,并采用 80 - 2 0的原理进行有效的管理 ,建立有效的风险管理 (预防、探测、改正行动 PDC ,Prevention/Detec tion/Correction)大纲和PDC管理数据库 ,并对大部分的重要敏感设备的子部件进行的FMEA(FailureModeandEffectAnalysis)分析 ,识别其失效机理 ,从而确定重要敏感设备清单和预防跳机跳堆的改正行动 ,减少未来由于设备失效导致的跳堆次数 ,达到提高核电站的设备可靠性、安全性和经济性的目的。     

CAST污水处理工艺故障诊断方法的研究与应用

本文分析了CAST污水处理工艺故障诊断的特点和需求。在此基础上,提出了建立CAST工艺故障诊断系统的思路和方法,利用自动化监控系统实现在线故障监测和报警,利用故障树分析法构建故障诊断模型,结合运行参数趋势图,实现故障快速诊断。文章通过实例分析,介绍了该方法在污水处理厂的实际应用。     

北京市常见落叶树种叶片滞纳空气颗粒物功能

为了探求北京市常见落叶乔木树种滞纳空气颗粒物的功能,选取了6种典型落叶乔木树种(杨树、刺槐、栾树、垂柳、元宝枫、银杏),利用空气气溶胶再发生器(QRJZFSQ-I)测定了不同树种单位面积叶片对空气总悬浮颗粒物(TSP)、粗颗粒物和细颗粒物的滞纳量.结果表明:16个树种的叶片对不同粒径空气颗粒物均能起到一定的滞纳作用,且不同树种滞纳量表现出较大差异,栾树和刺槐单位面积叶片对不同粒径颗粒物的滞纳量最高,杨树的滞纳量最小;2不同树种单位面积叶片对不同粒径颗粒物的滞纳量并不完全随着取样时间的延长而增加,在雨后8 d和雨后5 d,不同树种单位面积叶片对TSP和粗颗粒物的滞纳量差异较大,但不同树种单位面积叶片对细颗粒物的滞纳量在不同取样时间下没有明显差异.在北京以空气污染的生态治理为目标选择落叶树种时,与银杏、垂柳、元宝枫、杨树相比,应优先选择栾树,其次为刺槐.     

基于事故树分析的脚手架作业安全评价

为实现脚手架作业安全的系统性分析与评价,系统分析脚手架作业事故诱发机制,层层深入细化各影响因素,直至难以再细分的基本事件,确定相互之间的逻辑关系,建立脚手架事故树。在分析最小割集的基础上,采用专家调查法,给出各基本事件发生概率的经验估计,进而确定顶事件概率。在此基础上,通过敏感性分析,揭示基本事件对于顶事件的贡献程度。研究结果表明,脚手架作业事故发生的主要原因包括脚手架上有人、设计不合理、架设错误、材料不合格等,为保障作业安全,尤其需要加强作业人员在脚手架作业中的警惕性,注重脚手架设计理论计算,同时规范脚手架架设程序,选择合乎规格的脚手架材料。     

基于贝叶斯网络的生物质气化中毒事故分析

由于生物质气化产生的燃气中含有CO,导致生物质气化站极易发生泄漏中毒事故并造成人员伤亡,同时考虑到传统的系统安全分析方法在风险评估中存在一定局限性,引入贝叶斯网络分析模型,应用Ge NIe软件将系统故障树转成贝叶斯网络,根据贝叶斯双向推理进行故障预测和诊断,快速、准确识别系统薄弱环节。实例应用表明,所构建的贝叶斯网络分析模型对生物质气化进行风险评估是可行的,且较传统的事件树、故障树分析方法更加科学、合理。     

“三软”煤层煤与瓦斯突出事故树分析

掌握煤与瓦斯突出危险性和主要影响因素对突出防治至关重要。运用安全系统工程重要的系统分析方法——事故树分析法对"三软"煤层煤与瓦斯突出危险性进行系统分析,构建了"三软"煤层条件下煤与瓦斯突出的事故树,进行了定性分析和定量计算。结果表明,煤与瓦斯突出发生的概率为0.216 5,导致突出的可能途径有24种,预防突出的可能方案有5种,并计算出了各基本事件的结构重要度、概率重要度和临界重要度,确定了"三软"煤层中影响煤与瓦斯突出各因素的重要程度。