港口安全管理评估量化研究

对港口安全管理体系进行量化评估,不仅可推进体系的不断完善,更可促进港口企业建立健全安全生产的自我约束机制。笔者在港口安全管理体系研究的基础上,综合考虑各类港口的不同情况,运用改进的层次分析法(AHP),建立港口安全管理体系的递阶层次结构模型和构造判断矩阵;通过对沿海,内河,大、中、小港口的调查和方根法数值计算,确定评估体系中各评估要素、评估要点的权值;提出了保障港口安全生产的港口安全管理体系基本评估要点;研究完成量化的港口安全管理评估系统。该评估体系可定量评估港口安全生产状况、港口安全生产程度,及时发现港口在安全生产及安全管理方面存在的隐患、不足与缺陷等问题,从而可及时而有效地预防和控制港口系统重大事故的发生。     

地震条件下尾矿坝稳定性分析

坝体稳定性不足引起的溃坝事件是尾矿库常见的一种病患。本文以某尾矿库为工程背景，运用拟静力法分析了尾矿坝在地震条件下的稳定性，运用理正岩土软件对其结果进行必要的校核，得出影响运用该方法计算尾矿坝地震稳定性精确性的重要因素——超空隙水压力变化值，该变化值主要由坝体材料渗透性决定，在此基础上提出了相应的安全对策。     

特大火灾定量与定性风险管理技术应用探讨

定量化风险管理技术有其无可比拟的优势，但无法对风险因素中的人为因素进行管理。本文通过分析量化管理的缺陷和定性化管理的优势，提出应根据具体情况，采用定量化与定性化管理相结合的管理方式，并提出定性化管理的具体方法。     

最小点火能的影响因素及计算误差分析研究

对可燃气体 (液体蒸气 )、可燃粉尘的最小点火能测试中的影响因素进行了分析总结 ,并结合实验分析了求得最小点火能精确值所需要的环境条件和设备设施条件———敏感条件 ;分析了敏感条件下运用常规测试方法和常规计算公式中存在较大误差的原因 ,进而提出了相对准确合理的测试方法及计算公式———直接积分法及拟合近似积分法 ,从而大大降低了误差度 ,获得了比较符合实际的数据。     

循环流化床锅炉脱硫的影响因素分析

较为系统的分析了影响循环流化床锅炉脱硫的各因素,其中包括运行床温、Ca与S物质的量、床料粒度、流化速度、以及SO_2在炉膛停留时间等,提出在不同运行条件下利用拟合曲线找出最佳脱硫工况。     

后张梁管道摩阻损失测试技术与数据处理

针对常规测试中存在的问题 ,改进了管道摩阻损失的测试方法 ,消除了喇叭口等因素影响 ,使得管道摩阻测试更加合理和准确。介绍了后张法预应力管道摩阻损失的计算 ,结合秦沈客运专线双线整孔简支箱梁的管道摩阻损失测试 ,利用最小二乘原理对测试数据进行处理 ,得到了摩阻系数 μ和k的计算公式 ,所得参数为施工提供了依据。最后讨论了摩阻系数对张拉控制应力的影响 ,提出现场测试的一般性原则和要求。     

选矿拜耳法氧化铝生产过程危害评价与对策

选矿拜耳法生产氧化铝是典型的冶金化工过程,涉及到了多种危险有害因素.本文通过对国内现役选矿拜耳法氧化铝生产装置进行调研,同时结合国内外其他涉及氧化铝生产厂家的情况,分析并指出了生产过程中可能出现的危险有害因素,进而提出了相应对策措施,可为企业消除事故隐患实现安全生产提供保障.     

中国水灾社会脆弱性评估方法的改进与应用--以长沙地区为例

中国是洪水灾害发生频繁的国家之一,研究水灾脆弱性对中国的灾害风险管理有重要的意义.但是,合理评估脆弱性尤其是社会脆弱性却面临着极大的挑战.论文对评估社会脆弱性指数的研究现状进行了分析,指出了传统评估方法存在的问题,并尝试改进Hoovering评估模式.选择湘江流域的长沙地区为研究区,应用改进模型对研究区进行了社会脆弱性指数的评估.结果表明,长沙地区社会脆弱性从1980年至2000年基本处于下降趋势,但是在2002年和2003年增长迅速.2003年,长沙5区4县中社会脆弱性指数最大的是开福区,其次是长沙县,而宁乡县的社会脆弱性指数最低.     

生物降解高分子材料的研究现状及应用前景

目前,处理高分子材料的一些传统方法,如焚烧法、掩埋法、熔融共混挤出法、回收利用等都存在一定的缺陷和局限性,给环境保护带来严重的困难。因此,开发环境可接受的降解性高分子材料是解决环境污染的重要途径。生物降解高分子是指通过自然界或添加的微生物的化学作用,将高分子物质分解成小分子化合物,再进入自然的循环过程。论述了生物降解高分子材料的研究现状,并对生物降解高分子材料的降解机理、影响因素及其在医学、农业、包装业和其他领域的潜在应用前景进行了探讨。     

Impact of Human Activities on Carbon Dioxide (CO<Subscript>2</Subscript>) Emissions: A Statistical Analysis

Summary The balance of evidence suggests a perceptible human influence on global ecosystems. Human activities are affecting the global ecosystem, some directly and some indirectly. If researchers could clarify the extent to which specific human activities affect global ecosystems, they would be in a much better position to suggest strategies for mitigating against the worst disturbances. Sophisticated statistical analysis can help in interpreting the influence of specific human activities on global ecosystems more carefully. This study aims at identifying significant or influential human activities (i.e. factors) on CO₂ emissions using statistical analyses. The study was conducted for two cases: (i) developed countries and (ii) developing countries. In developed countries, this study identified three influential human activities for CO₂ emissions: (i) combustion of fossil fuels, (ii) population pressure on natural and terrestrial ecosystems, and (iii) land use change. In developing countries, the significant human activities causing an upsurge of CO₂ emissions are: (i) combustion of fossil fuels, (ii) terrestrial ecosystem strength and (iii) land use change. Among these factors, combustion of fossil fuels is the most influential human activity for CO₂ emissions both in developed and developing countries. Regression analysis based on the factor scores indicated that combustion of fossil fuels has significant positive influence on CO₂ emissions in both developed and developing countries. Terrestrial ecosystem strength has a significant negative influence on CO₂ emissions. Land use change and CO₂ emissions are positively related, although regression analysis showed that the influence of land use change on CO₂ emissions was still insignificant. It is anticipated, from the findings of this study, that CO₂ emissions can be reduced by reducing fossil-fuel consumption and switching to alternative energy sources, preserving exiting forests, planting trees on abandoned and degraded forest lands, or by planting trees by social/agroforestry on agricultural lands.