基于云模型的高校消防安全标准化评估研究

为评估高校消防安全标准化程度,明确高校消防安全标准化体系,结合高校消防安全标准化体系的模糊性,将高校消防安全标准化等级划分为5个级别,采用黄金分割法将权重云、评价云划分成5个云模型,建立能够反映高校消防安全标准化等级模糊性的云模型。该模型运用于某高校消防安全标准化等级评估中,评估结果客观合理,实用性较强,为后续标准化提升提供了参考依据。     

2004—2017年浙江省较大以上生产安全事故统计分析

为充分探究浙江省生产安全事故发生规律,以2004—2017年浙江省生产安全事故为研究对象,从事故发生的时间关系、区域分布、行业分布、事故类型分布等方面对全省总体、工矿商贸领域、化工领域、典型危险作业4个分类的较大以上事故特点进行了剖析研究;并从政府监管的角度,提出事故防范的措施和建议。     

基于视频分析的人群密集场所客流监控预警研究

为实现人群密集场所客流安全隐患早发现,辅助管理人员早决策,人群聚集风险区早疏散,提升对灾难的预见性和主动性。在国内外人群异常聚集监测预警现状分析基础上,对比分析得出监控视频分析技术是解决人群密集场所精准预警难题较为理想的解决方案;构建以视频智能分析的人群计数、密度估计、行人追踪、活动烈度识别为核心技术的人群密集场所风险预警技术框架;将该技术框架应用到某大型商圈的商业街区,获得监控区域内的人群总数、密度分布、行人轨迹和异常活动等特征。结果表明:提出的基于视频分析的人群密集场所风险预警技术框架可为城市大型商圈、交通枢纽、大型活动场所等城市公共场所的安全管理提供参考和借鉴。     

中国南海高温高压井钻完井损失工时事件统计分析

为研究我国南海高温高压井钻完井、测试损失工时事件规律,对2009—2018年中国南海高温高压探井钻井日志进行分析,汇总501起海上高温高压井钻完井损失工时事件,并将其划分为复杂情况及事故停工、自然停工、修理停工3大类进行研究。结果表明:复杂情况及事故停工事件数与年份无明显关联,但与地质资料准确度关系密切,修理停工事件数随年份呈现震荡下降趋势;复杂情况及事故停工总损失工时最多,其中卡钻损失工时占比最高;修理停工总损失工时最少,其中钻井设备故障损失工时占比最高;灾难天气、洋流或地质活动是造成损失工时最多的原因,不安全行为是单起事件平均损失工时最多的原因,设备老化是修理停工最主要原因。研究结果可为后续高温高压井钻完井非生产时间成本估计模型提供数据基础。     

集输油环境氟橡胶O形圈老化行为实验研究*

为研究氟橡胶O形圈在集输油环境中的老化行为特征,以长庆油田使用的氟橡胶O形圈(位于非金属复合管连接接头处)为研究对象,采用宏观与微观相结合的方法,通过挂片实验分析氟橡胶O形圈在不同介质（采出油,采出水）、温度（25,50 ℃）、压力条件（0.1,4,6 MPa）下老化后的形貌、质量、拉伸性能及硬度。结果表明:采出油、采出水均能引起O形圈发生溶胀,从而降低O形圈的强度、韧性、硬度;采出水引起的溶胀显著高于采出油更易导致O形圈表面产生坑洞缺陷;渗透速率随温度升高而急剧增加,压力对渗透速率的影响不明显;硬度降低较小,最大降幅为4.17%。结合现场服役813 d的密封圈SEM形貌,证实集输介质渗透会引起氟橡胶圈溶胀、导致表面产生坑洞等缺陷。     

TSLCDM长袋低压脉冲布袋除尘器及其应用

为了使电炉烟气治理过程中污染源的排放达到国家排放标准,提出一种TSLCDM长袋低压脉冲除尘器(简称TSLCDM除尘器)。通过对该除尘器结构、除尘原理以及不同工况下除尘效率和过滤阻力的分析,得到该除尘器的除尘效率>99.9%,压力损失<1200 Pa,最终排出的烟气含尘质量浓度约5.54 mg/m3,满足了国家的超低排放要求,以泉州某公司电炉项目除尘系统为研究对象,证明了该新型脉冲布袋除尘器在电炉烟气治理除尘系统的应用效果,具有很好的经济和环境效益。     

液氮泡沫发生器内流动特性研究

低温液氮与泡沫混合液直接接触产生氮气泡沫是一种新型的掺混形式,利用液氮高汽化比的特点,搭建液氮泡沫可视化实验装置,进行氮气-水两相流及液氮泡沫流动特性的研究。结果表明,液氮相变产生大量氮气,其与泡沫液混合产生泡沫,温度有所回升,最终趋于泡沫混合液温度;管路沿程压降较小;液氮射流破碎及流动过程可分为6个区域:低温液氮区、向上循环翻滚区、滞留区、泡沫与泡沫混合液混合区、致密泡沫区、泡沫混合液区。流体向下游流动过程中持续发泡;为防止管路结冰,需合理控制泡沫混合液与液氮流量。     

基于人工神经网络的气体泄爆最大超压预测研究

为解决传统经验公式在预测气体泄爆中最大超压出现时的较大偏差或过于保守的问题,提出使用人工神经网络预测气体泄爆最大超压。基于124组实验数据,采用BP与RBF神经网络,通过优化算法计算与迭代循环对泄爆样本中的影响因素进行降维与选择,并确定2类神经网络本身在学习与计算气体泄爆样本时的相关参数。结果表明:PCA（主成分分析法）在当前样本条件下的降维效果较差,而通过迭代对比确认气体泄爆样本中的5类特征全部保留时神经网络的训练模拟效果最好;通过对124组实验数据进行随机挑选训练集与测试集的训练模拟结果发现,神经网络对气体泄爆中最大超压的预测效果较好;通过对比Molkov提出的和经Fakandu等改进的NFPA 68经验公式以及2类神经网络的预测结果表明,神经网络相比于传统气体泄爆经验公式具有明显优势。     

基于CREAM和贝叶斯网络的空管人误概率预测方法

针对研究管制人因可靠性时存在的模糊性和片面性问题,采用认知可靠性与失误分析方法（CREAM）中的扩展预测法,计算10项管制通用任务的人误概率;在此基础上,以管制行为形成因子作为根节点构建贝叶斯网络,建立其与情景控制模式的不确定关系模型,对管制员在多任务中的人误概率进行预测。研究结果表明:在由相同评判者给出行为形成因子影响效应的前提下,由CREAM扩展预测法和构建贝叶斯网络的方法预测得到的多数任务的人误概率差异较大,从方法的客观性、合理性和适用性角度分析,贝叶斯网络在研究该问题时更具优势。     

高应力巷道底臌变形机理及控制技术分析

为了分析高应力巷道底臌变形机理,以铜川玉华煤矿2407工作面巷道为研究背景,采用理论分析和现场观测相结合的研究方法。根据巷道底臌主要由原岩应力、支承应力、围岩遇水膨胀、流变作用而引起进行分析,推导出计算底臌量的表达式。针对玉华煤矿高应力巷道底臌变形,提出在巷道顶板采用锚网梁索支护,帮部采用锚网支护的原支护条件下,底板采用锚杆注浆和切槽联合支护方式控制底臌。现场观测结果表明:这种联合支护方式能够有效控制巷道底臌变形,底臌量降低了61.5%。将底臌量理论解与现场监测的结果进行比较,误差小于8.93%,验证了理论的合理性,为巷道底臌量分析提供了参考。