螯合铁对厌氧铁氨氧化脱氮效能及微生物群落的影响

为深入了解厌氧铁氨氧化反应微生物群落组成特征,本实验选取螯合铁对厌氧铁氨氧化脱氮效果进行了研究,并分析了微生物群落结构、功能及共现网络关系.厌氧反应器经过77 d运行,腐殖酸铁组、柠檬酸铁组、乙二胺四乙酸铁钠组和氨三乙酸铁组总氮去除率分别为83.32%、43.67%、55.07%和12.65%,腐殖酸铁是厌氧铁氨氧化更有效的电子受体.反应结束后,腐殖酸铁组中的脱氮菌群Comamonadaceae丰度约为17.57%,柠檬酸铁组中铁还原菌群Clostridium丰度为47.70%,乙二胺四乙酸铁钠组中脱氮菌群Thermomonas丰度为20.11%.微生物功能预测结果表明,铁循环、硫循环和氮循环关系密切,铁代谢和硫代谢对于脱氮有重要作用;在腐殖酸铁组中,铁呼吸和氮循环相关功能强度较其它组高.通过共现网络推测出Tessaracoccus是螯合铁厌氧铁氨氧化体系的关键物种.     

基于多因素模式识别的煤与瓦斯突出预测研究

采煤工作面煤与瓦斯突出是由煤层自然条件和工程扰动共同作用决定的,充分考虑煤层原始赋存条件和人类工程活动对煤与瓦斯突出的影响,建立多因素模式识别准则和方法,应用VBA技术完成了工作面煤与瓦斯突出危险性动态预测系统开发。以平顶山十矿己15-24080工作面为研究对象,将瓦斯含量、瓦斯压力、采动应力等因素作为工作面煤与瓦斯突出的主要影响因素,运用多因素模式识别方法实现了对工作面煤与瓦斯突出危险性分单元概率预测,且能够随着工作面不断推进进行动态预测和分级管理。研究结果表明:突出危险性预测结果与现场实况有较好的一致性,对煤矿安全开采具有良好的指导作用。     

韶关冶炼厂"危险预知"活动的步骤与效果

通过开展“危险预知”活动,有效地提高了职工的安全意识和工厂的安全管理水平,降低了伤亡事故发生率,取得了良好的效果。     

甲基汞对大鼠脑即刻早期基因c-jun mRNA表达影响

为了探讨甲基汞神经毒性早期预报指标和信息传递分子机制,本文应用RT-PCR方法研究了不同浓度甲基汞暴露不同时间后,大鼠脑中即刻早期基因c-jun mRNA表达变化(对照组为0.9%生理盐水、暴露组浓度分别为0.05、0.5、5 mg·kg^-1;取样时间分别为20、60、240、1440 min).结果表明大鼠脑c-jun mRNA表达优先于汞的蓄积,大鼠脑c-jun mRNA表达变化对于甲基汞神经毒性具有早期预报作用, 即刻早期基因c-jun参与了甲基汞对中枢神经系统损害的毒性过程.     

建筑施工高处坠落事故研究

高处坠落是建筑施工中经常发生的安全事故之一。笔者首先通过对上海市 1995～ 2 0 0 1年建筑施工安全事故档案资料的统计整理 ,发现建筑施工高处坠落事故主要集中在建筑物临边、洞口 ,脚手架、操作平台 ,机械设备和模板工程等部位 ;进而采用曲线拟合的方法得到了上海市建筑施工安全事故年发生起数的预测模型 ,并通过对 2 0 0 2年、2 0 0 3年的预测值同实际数据的比较 ,对预测模型进行了验证 ;最后 ,笔者按照事故致因理论 ,从人、物、环境等因素系统分析了高处坠落的事故原因 ,提出了预防坠落的控制措施和有关建议。     

基于神经网络的煤层自然发火的非线性预测

煤炭自燃是一典型的非线性现象。笔者论述了煤炭自燃的危害 ,从非线性理论的角度分析了煤炭自燃的本质特征 ;应用神经网络中BP网络这一高度非线性关系映射建立了自然发火预测模型 ,克服了传统预测方法的不足并在山东枣庄矿业集团公司柴里煤矿进行了预测分析 ,预测结果与验证结果基本吻合 ,取得了满意的效果 ,为解决煤炭自燃的预测提供了一条良好的思路和方法 ,具有较大的理论意义和应用价值。     

厄尔尼诺事件与黑龙江省低温洪涝灾害的影响及其预报

在研究厄尔尼诺（拉尼娜）事件对黑龙江省低温洪涝灾害的影响中,提出了一种表征厄尔尼诺现象的IEN指数,并根据IEN指数谱分析结果给出了厄尔尼诺（拉尼娜）事件的统计预测方法。对1997年强厄尔尼诺和1998年拉尼娜事件的实际预报效果表明,该方法是可行的,在区域和省级短期气候预测中可以发挥重要的作用。     

铁路事故研究现状及应用

对铁路安全及事故研究做了全面的概述，特别是事故研究的方法。磁悬浮列车作为新型的交通工具，其安全性特别重要。对磁悬浮列车系统的事故研究做了探讨，并提出了一种磁悬浮列车系统事故预测分析系统，运用多层次模糊评价评估法对事故进行预测分析。     

基于MATLAB工具箱的开采煤层自燃危险性预测

正确预测开采煤层自燃发火的趋势与危险性,对煤矿安全生产具有重要的指导意义。煤层自燃发火的趋势和危险程度与其影响因素之间存在着复杂的非线性关系,而人工神经网络具有极强的非线性逼近能力,能真实刻画出输入变量与输出变量之间的非线性关系。为准确预测开采煤层自燃发火的危险性,笔者针对反向BP神经网络收敛差的缺点,分别采用基于MATLAB神经网络工具箱中的VLBP和LMBP算法的改进BP神经网络模型对开采煤层自燃的危险性进行了预测。根据开采煤层自燃的特点,选取煤本身自燃倾向性、煤层地质及赋存条件、通风技术条件3个关键影响因素作为开采煤层自燃危险性的评判指标,建立了开采煤层自燃危险性预测的神经网络模型。实际应用效果表明,采用基于MATLAB神经网络工具箱的BP网络模型,能克服一般BP网络收敛较慢的缺点,能加快收敛速度;运用LMBP算法比VLBP算法快,但需较大计算机内存;该模型收敛速度快,准确性高,是一种十分有效的开采煤层自燃危险性预测方法。     

丰山铜矿岩石声学特性研究及其在采场安全预报中的应用

对丰山铜矿的矿岩进行声波特性研究,依据声波特性参数将矿岩的稳定性分为3类,并建立了相应采场安全性的声学监测措施。利用声波特性可以实现对岩石的稳定性进行快速判断,并以此选择采矿方法、优化采场的结构参数及支护方式。通过对井下工作面长期的声发射特性参数的监测,初步确定了丰山铜矿岩石破坏的声发射特性参数的判据。并根据观测到的声发射特性参数时间序列,应用灰色理论模型来预报采场冒顶、片帮事故,通过对多个采场的成功预报,证明该模型的有效性。同时应用声波技术和声发射技术进行开采过程的安全预报是一种新的思路,对指导地下矿山安全生产具有重要的意义。