采空区注超临界CO2防灭火试验研究

为研究超临界CO₂注入采空区防灭火的规律,自主研制了产生超临界CO₂和模拟采空区遗煤自燃升温试验系统,得到了不同温压条件下超临界CO₂注入采空区前后不同监测点的温度、O₂和CO浓度变化数据信息。试验结果表明:注入采空区的超临界CO₂发生相变,有序结构急速失序,大量吸收热量,采空区内的煤体、空气温度随时间呈线性快速下降规律,其降温能力是气态N₂的10倍;超临界CO₂在自燃发火煤体中的强渗透扩散特性,使自燃煤体快速惰化,防灭火效率高;停止注入后,小范围回温符合反二次函数特征;高压力超临界CO₂相对于低压条件,防灭火性能更佳;超临界CO₂是1种降温降氧能力显著,且输送性能优良的采空区新型防灭火材料,超临界CO₂防灭火效果优于气态N₂。     

双风机并联机站局阻特性研究

为探究双风机并联机站局部阻力特性、完善机站局部阻力及其系数的计算公式,以实际矿井通风机站为工程背景,在分析机站流场能量损失机理的基础上,采用物理模型实验和数值计算相结合的方法,分析了机站入口分流、出口汇流的断面速度不均匀程度与机站阻力损失的关系,同时对不同宽高比的矩形断面进行多工况模拟。结果表明:断面速度不均匀性越大,速度分布重组造成的阻力损失越大;确定了机站局阻计算所需参数的合理测定位置,得出机站局阻系数计算时的综合影响系数Kc随风机工况增大而增大、随断面宽高比A增大而减小,并呈现较好的线性关系。研究结果可为多级机站通风系统通风阻力特性分析以及工程优化设计提供参考。     

人因视角下建筑安全研究现状及发展趋势分析

为了提高建筑安全后续研究的有效性与针对性,从人因视角对其研究现状及发展趋势进行了系统总结。采用定性文献综述的方法从实践需求和理论发展2个维度对国内外人因相关文献资料进行梳理、研判,通过明确焦点领域、核心方向、关键关注点等途径以明晰建筑安全研究现状及发展趋势,确定发展瓶颈,据此介入寻求突破的可能。研究结果表明:建筑工人不安全行为心理研究不足是人因视角下制约建筑安全理论发展的瓶颈,也是提升建筑安全管理应对的关键着力点;同时,从认知过程新视角证实了基于认知神经学范畴的研究是突破上述瓶颈的关键方向,在此基础上结合神经测量技术ERP新工具论证了该论断的可行性,为后续研究提供借鉴。     

空气幕对城际铁路地下车站火灾烟气控制数值分析

为将空气幕作为城际铁路地下车站控烟措施提供理论依据,进而为地下车站防灾控烟设计提供新思路,以某典型城际铁路地下车站岛式站台层为依托,采用火灾动力学三维模拟软件FDS建立全尺寸火灾模型,对比单吹式、吹吸式空气幕布置于站台与轨行区间时楼梯及站台处温度及可见度分布规律,并分别对单吹式、吹吸式空气幕的射流风速、射流角度进行了参数优化研究。结果表明:单吹式、吹吸式空气幕均可保证火灾下楼梯区域可见度和温度的安全性要求;单吹式在射流风速为12 m/s且射流角度为10°时,吹吸式在射流风速为8 m/s时,防烟效果良好且趋于稳定;采用单吹式的最小站台危险区域较吹吸式长15 m,建议在城际铁路地下车站中选用吹吸式空气幕。     

中国安全生产标准现状统计分析

安全生产标准是规范企业安全生产工作的基础性规范,是安全生产法律体系的重要组成部分,也是安全生产监管监察执法的重要依据。为掌握安全生产标准现状,收集、梳理了已发布的安全生产标准603项和正在研制阶段的标准385项,对标准发布年份、在研标准计划年份、标准领域分布、标准级别和标准性质多个维度进行分析,总结标准工作存在的问题,提出安全生产标准制（修）订及发展建议,为安全生产标准工作的持续完善提供参考。     

Episodic envy and counterproductive work behaviors: Is more justice always good?

The authors examined how perceived event‐specific procedural and distributive justice about own and envied others' outcomes interacts with episodic envy to predict counterproductive work behaviors. Our results were consistent with the attribution model of justice, finding that episodic envy significantly predicted counterproductive work behaviors aimed at envied others in the workplace and that this relationship was more pronounced when perceptions of procedural, but not distributive, justice about own or envied others' outcomes were high rather than low. We tested a moderated‐mediation model in which self‐attributions for the outcome mediated the effect of episodic envy on counterproductive work behaviors and that the effect of envy was stronger when perceptions of own or others' procedural justice were high rather than low. This research contributes to the literature on envy processes in the workplace and is the first to use a specific emotion, envy, as a proxy for a negative outcome in a demonstration of the attribution model of justice. Copyright © 2013 John Wiley & Sons, Ltd.     

不同环境体系下锂离子电池热失控特性实验研究

针对锂离子电池热失控引发的航空运输安全问题,自主设计并搭建锂离子电池热失控灾害演化及危险性分析实验平台。在敞开和密封环境体系下,对电加热触发荷电量(State of Charge,SOC)为0%、50%和100%的18650型锂离子电池热失控规律进行了实验研究。观察单体锂离子电池在敞开和密封体系中的热失控现象,并记录单体锂离子电池热失控时间、温度峰值及相应的温度变化。数据结果显示,相比敞开体系,密封体系有效的延缓了锂离子电池发生热失控的时间,并降低了锂离子热失控时释放的能量,为锂离子电池的航空运输安全性研究提供了理论依据和工程技术参考。     

煤矿照度对人反应时间和可靠度的影响研究

煤矿综采工作面狭窄,工作环境昏暗,照明环境普遍不好,是近年来井下事故多发的重要因素之一。针对目前煤矿综采工作面存在的照度问题,通过控制光照时间和操作难度,利用舒尔特表测算反应时间和操作可靠度,使用SPSS20. 0和Excel进行数据处理,设计试验组和对照组来进行对比试验。结果表明,1)从反应时间来看,0～25 min,试验组平均反应时间的变化趋势与对照组相反,被试者的注意力先下降后上升; 25～55 min,被试者逐渐适应低照度环境,反应时间也在逐渐缩短;被试者在低照度条件下操作55 min后,反应时间随光照时间增加而大幅度增加,超过劳动时间临界值后,视觉疲劳度迅速增加,反应急速减慢,从而可能导致安全事故的发生,影响生产效率,此时应合理安排工人休息。2)从操作难度来看,在简单及正常操作难度时,试验组和对照组操作可靠度变化比较接近,表明低照度条件对一般操作的可靠度影响不明显;在极难操作难度时,低照度条件对可靠度影响明显,在井下生产过程中,低照度环境下应尽量避免安排复杂的机械化操作。3)反应时间与光照时间呈二次函数关系,通过建立回归方程量化了两者的关系,为以后合理安排煤矿工人劳动休息时间提供了理论依据。     

Artificial neural network model for identifying taxi gross emitter from remote sensing data of vehicle emission

Vehicle emission has been the major source of air pollution in urban areas in the past two decades. This article proposes an artificial neural network model for identifying the taxi gross emitters based on the remote sensing data. After carrying out the field test in Guangzhou and analyzing various factors from the emission data, the artificial neural network modeling was proved to be an advisable method of identifying the gross emitters. On the basis of the principal component analysis and the selection of algorithm and architecture, the Back-Propagation neural network model with 8-17-1 architecture was established as the optimal approach for this purpose. It gave a percentage of hits of 93%. Our previous research result and the result from aggression analysis were compared, and they provided respectively the percentage of hits of 81.63% and 75%. This comparison demonstrates the potentiality and validity of the proposed method in the identification of taxi gross emitters.