塔里木河流域综合治理的生态效应

结合塔里木河下游输水和中游段输水堤防建设工程,在下游、中游分别设置了9个和3个地下水位和地下水化学特征监测断面,并在中游的3个断面和下游的6个典型断面进行了植物样方调查,以分析综合治理工程的实施对地下水和植被的影响.结果表明,在生态输水影响下,塔里木河下游断流河道两岸地下水位抬升显著,植被的盖度有明显增加,胡杨的当年生枝叶都表现出积极变化;塔里木河中游地区在建有输水堤防又有生态闸的断面地下水位、水质以及植被综合优势比均明显好于无生态闸断面.     

循环序批式活性污泥反应器的调试及运行

介绍了循环序批式活性污泥反应器的工艺流程及设计参数、调试和运行情况,分析探讨了系统运行中出现的一些问题。稳定运行期间的检测结果表明,反应器对COD和NH3-N具有较好的去除效果,平均去除率分别达到86.2%和92.1%,但对TP的去除率有待提高。     

美国AERMOD模型与中国大气导则推荐模型点源比较

介绍了美国AERMOD模型和中国大气导则推荐模型一般浓度公式,通过大气稳定度和扩散参数的确定、复杂地形处理和对流条件下污染物扩散等原理方面的比较认为,AERMOD模型优于大气导则推荐模型.以美国环境保护局(USEPA)2个试验场Clifty Creek(平坦地形)和Lovett(复杂地形)的数据资料为比较数据,分别用AERMOD模型和大气导则推荐模型计算SO₂小时质量浓度,在Pasquill 6类稳定度下用相对偏差(FB)、预测值与观测值的比率(RHC_R)及图形法(Q-Q图)等进行模型比较,结果表明:在RHC_R和FB中,AERMOD模型除个别值外,其他均好于大气导则推荐模型;而大气导则推荐模型存在接近或大于模型可靠性界限0.67(0.66和0.74),说明其可靠性比AERMOD模型差;图形法比较中,强不稳定和不稳定下AERMOD模型明显好于大气导则推荐模型,而大气导则推荐模型预测值明显偏低,其他稳定度下结果相差不大.研究认为:在平坦地形和复杂地形条件下,AERMOD模型点源预测值均优于大气导则推荐模型,并从原理上进行了解释.      

泥石流危险度测试模型与多传感器监测系统

为较准确地预测泥石流的发生,达到防灾减灾的目的,建立一种将多种传感器感知的动态监测信息与地质环境信息相结合的泥石流危险度预测模型。根据泥石流的形成条件和演化机理,量化研究发生泥石流的临界降雨强度、临界倾斜角和临界泥砂堆积层高度。基于该模型,设计并制作由雨量、倾斜、物位3种传感器组成的多传感器监控系统。分析和试验结果表明:该模型和监控系统具有预测泥石流危险度的功能,摄取的信息较全面,准确性更高,时效性更强,置信度较高。     

基于Web的安全评价辅助系统的研究

随着我国经济的迅速发展,安全生产的问题在国民经济中的地位越来越重要,安全评价工作正在各个行业开展。目前,对系统安全状况的评价主要通过人工方式,其主要缺点有评价数据精度不高、评价速度慢、评价操作复杂等。本文设计了一个适合政府部门和企业的安全评价辅助系统。将计算机技术应用于安全评价过程中,较好的克服了人工方式的缺点,并能将评价信息及时完整的反馈给安全工作者。该系统运用MicrosoftSQLServer2000和．NET技术,构建了基于B／S／D／C结构的安全评价辅助系统平台,实现了安全评价报告的撰写等功能。其具有一定的实用性,能满足一般用户对安全评价报告的撰写、快速浏览添加以及统计管理等功能。     

Reliability assessment of safety instrumented systems subject to different demand modes

Safety instrumented systems (SISs) are commonly used in the process industry, to respond to hazardous events. In line with the important standard IEC 61508, SISs are generally classified into two types: low-demand systems and high-demand systems. This article explores this classification by studying the SIS reliability for varying demand rates, demand durations, and test intervals. The approach is based on Markov models and is exemplified by two simple system configurations. The SIS reliability is quantified by the probability of failure on demand (PFD) and the frequency of entering a hazardous state that will lead to an accident if the situation is not controlled by additional barriers. The article concludes that very low-demand systems are similar and may be treated as a group. The same applies to very high-demand system. Between these group, there is a rather long interval where the demand rate is neither high-demand nor low-demand. These medium-demand systems need a specific treatment. The article shows that the frequency of entering into a hazardous state increases with the demand rate for low-demand systems, while it is nearly independent of both the demand rate and the demand duration for high-demand systems. The PFD is an adequate measure for the SIS reliability for low-demand systems, but may be confusing and difficult to interpret for high-demand systems.     

隧道爆破振动影响因素的灰色关联分析

为优化隧道爆破方案,降低爆破振动危害,采用灰色关联分析法(GRA)对爆破振动的影响因素进行分析。首先确定振动速度、主振频率和振动持续时间作为系统特征变量,确定总药量、最大段药量、掏槽孔最大段药量、雷管段数、爆心距、最小延期间隔时间、临空面数等作为相关因素变量;再结合厦门某隧道爆破实测数据,进行灰色关联计算;然后对计算结果进行排序和优势分析,得到爆破振动影响因素的主次顺序,其中准优因素为爆心距,可控准优因素为雷管段数和掏槽眼最大段药量;最后对隧道爆破参数进行优化,测点爆破振速由1.2 cm/s减小到0.74 cm/s,降振率达38.3%。结果表明,采用GRA确定爆破振动主要影响因素,为有效控制爆破振动提供理论依据。     

重庆市地质灾害孕灾环境分区研究

为探索重庆市地质灾害孕灾环境分布情况,以重庆市主要地质灾害为研究对象,在分析孕灾因子基础上,选取暴雨强度、地貌条件、地质岩性、年均降雨量、植被覆盖度和地质构造条件等6个因子,构建地质灾害孕灾环境分区指标体系,利用层次分析法(AHP)和专家效度相耦合方法确定各指标权重,并建立孕灾环境综合指数评价模型。在ArcGIS软件平台支持下,以1 km×1 km网格尺寸为单位精细获取各指标分析数据,计算得到各网格孕灾环境综合指数值,并根据该值进行重庆市地质灾害孕灾环境等级区划分。结果表明:重庆市地质灾害孕灾环境综合指数值在43～84之间,孕灾分区主要集中在高易发区和中易发区,其中危险区1.29×104 km2,占总面积的15.62%;高易发区4.42×104 km2,占53.68%;中易发区2.38×104 km2,占28.85%;低易发区0.15×104 km2,占1.85%。     

基于人因失误理论的安全文化评价指标体系构建——以建筑企业为例

为构建一个科学的建筑企业安全文化评价指标体系,实现对企业安全文化水平的客观评价。通过问卷调查及信息沉淀的方式获取影响建筑企业安全文化水平的各种因素,并基于人因失误理论对建筑企业安全文化影响因素进行分析和归类。在构建的建筑企业安全文化评价概念体系的基础上,采用因子分析的方法构建建筑企业安全文化评价指标体系。研究结果表明:该指标体系不仅可以描述指标的重要程度,而且可以明确各指标之间的因果关系,对建筑企业安全文化的构建具有一定的指导意义。     

基于MMAS-BP的煤与瓦斯突出强度预测

为提高煤与瓦斯突出强度的预测精度及预测速度,用最大最小蚂蚁系统和BP神经网络相结合的方法进行预测模型设计。根据煤与瓦斯突出强度及其主要影响因素之间的关系数据,建立其神经网络的预测模型。以网络的权值和阈值为自变量,网络误差为目标函数,通过蚁群算法的迭代运算,搜索出误差的全局最小值,以实现BP神经网络的初始权值、阈值优化,并用优化后的网络进行瓦斯突出强度的预测。实例结果表明,MMAS-BP算法的预测值均方差为0.089,约为BP神经网络的0.1倍,且输出稳定性好,适用于煤与瓦斯突出强度的预测。