关于铁路行车事故预测的应用研究

本文论述了事故预测对铁路行车安全的重要性,并应用灰色预测模型和概率回归估计法模型研制了预测软件,进行铁路行车事故的宏观及微观预测,为采取有针对性的防范措施提供一个可靠信息。     

纺织工业安全生产特点及安全对策管理

简要分析了纺织工业安全生产的特点及安全管理的难点,从而针对性地应用了安全对策管理,并取得一定成效。     

气象灾害的研究和预防是野外职业安全卫生的一个重要领域

从事野外地质勘探的职工常常处于大自然环境中。自然环境灾害(气象灾害、地质灾害等)是造成地质勘探职业伤害的重要原因之一。在诸多的环境灾害中,又以气象灾害的危害最为突出。研究和预防气象灾害,是地质勘探安全卫生工作的重要内容。如果只研究人为职业伤害(一般工业安全卫生中的主要问题),而不研究环境灾害,特别是气象灾害所造成的事故和职业病,那是舍本求末。在地质勘探安全卫生领域中,研究气象灾害及其防护技术,既是保护野外作业职工安全和健康的需要,也是拓宽安全科学外延领域的有益探讨。     

安全科学管理与人为失效研究——分析铁路运输中的人为失效规律

本文论述了安全科学中的人为失效理论与实践问題,即理论上研究了作为一门独立的人为安全学的基本范畴及框架,实践上分析了北京铁路分局某站近30年的事故情况,还探讨了减少人为事故对铁路安全运输的意义、作用及实施对策。     

虚拟现实技术在安全工程中的应用

论述了虚拟现实技术（ＶｉｒｔｕａｌＲｅａｌｉｔｙ）的基本原理、应用范围。结合大空间公用建筑火灾虚拟现实系统,提出了安全工程中应用虚拟现实技术的基本结构及程序设计关键技术,给出了大空间公用建筑火灾虚拟现实系统编制实例     

塔式起重机安全评判专家系统的研制

塔式起重机作为建筑施工的主要设备,在建筑等行业发挥着极其重要的作用,因而其安全问题受到各国有关部门的高度重视,但塔式起重机的事故率近年来仍未见下降,其安全问题仍然是建筑施工中的忧患之一。为此,笔者在建造了塔式起重机安全的依赖关系图的基础上,采用基于现代设计方法学的专家系统构造技术,使用ＶＩＳＵＡＬＣ＋ ＋ 开发了塔式起重机安全评判专家系统ＴＱＥＳ。该系统经全部测试通过,可对一般的塔式起重机进行安全评判     

安全等级特征量及其计算方法

指出了目前用模糊评价法确定系统的安全等级所存在的问题和不足之处。分别运用模糊随机变量理论和模糊集理论而提出了安全等级模糊随机特征量和安全等级模糊特征量的概念及其计算方法。安全等级特征量及安全等级变量,均为安全等级取值论域上的模糊子集,而并非是一个确定的点。还给出了安全等级的绝对可能性和相对可能性的计算方法。实例表明,笔者所提出的安全等级特征量及可能性的计算方法是科学的、合理的     

工业企业安全生产管理的规范化研究

根据安全系统工程原理,探讨和提出了一种被当地试点所证明、可行的工业企业安全生产综合、简便的规范化管理方法。把国家有关安全生产法律法规有机地贯穿于基础规范管理工作过程之中;建立了动态性管理模式;为积极引导企业的安全管理工作,由事故管理向预防性管理,从行政管理向依法管理,由传统管理向技术性管理的方向转变,并为促进现代企业形成自主经营,相互制约,依法管理安全生产的运行机制提供了新思路     

碳中和愿景下电力部门低碳转型路径研究

碳中和愿景一方面加速了全社会电气化发展,致使电力需求持续增加,另一方面对尽早实现零碳电力提出要求,电力部门低碳转型进程更加紧迫而复杂。本文首先定性分析碳中和背景下电力部门的总体转型思路和技术不确定性影响,其次采用电力部门与终端部门耦合的C~3IAM/NET模型对电力需求进行预测,同时根据关键低碳技术发展的保守预期和积极预期设计多种情景,以开展电力低碳转型路径优化和成本效益研究。结果显示,发电碳排放量峰值可能出现在40亿～42亿吨,在2049—2060年有望实现零碳电力,电力部门低碳转型速度和效果因技术不确定性而存在明显差异。2021—2060年电力低碳转型累计投入为171万亿～180万亿元,CCS技术累计减排贡献超过250亿吨,可再生能源电力占比需达到68%以上,风电和光电将成为主要电力。     

Exploratory analysis of the safety climate and safety behavior relationship

Problem: Safety climate refers to the degree to which employees believe true priority is given to organizational safety performance, and its measurement is thought to provide an “early warning” of potential safety system failure(s). However, researchers have struggled over the last 25 years to find empirical evidence to demonstrate actual links between safety climate and safety performance.Method: A safety climate measure was distributed to manufacturing employees at the beginning of a behavioral safety initiative and redistributed one year later.Results: Multiple regression analysis demonstrated that perceptions of the importance of safety training were predictive of actual levels of safety behavior. The results also demonstrate that the magnitude of change in perceptual safety climate scores will not necessarily match actual changes (r=0.56, n.s.) in employee's safety behavior.Discussion: This study obtained empirical links between safety climate scores and actual safety behavior. Confirming and contradicting findings within the extant safety climate literature, the results strongly suggest that the hypothesized climate-behavior-accident path is not as clear cut as commonly assumed.Summary: A statistical link between safety climate perceptions and safety behavior will be obtained when sufficient behavioral data is collected.Impact on Industry: The study further supports the use of safety climate measures as useful diagnostic tools in ascertaining employee's perceptions of the way that safety is being operationalized.