基于AHP-熵权法的跨燃气管道现浇梁施工风险评价

为保障某跨燃气管道现浇梁施工安全,建立现浇梁BIM模型进行动态施工模拟,找出影响现浇梁施工的风险因素,从地质条件、外界影响、安全管理3个方面建立了跨燃气管道现浇梁施工风险评价体系;结合"熵"理论和层次分析法综合确定各影响因素权重并对现浇梁施工风险进行模糊综合评价;研究表明:①通过BIM动态模拟,直观全面地识别出施工风险...     

基于模糊数学理论的尾矿库环境质量综合评价

尾矿库的环境对其周边地区的环境有着重大的影响.建立了尾矿库的环境质量模糊综合评价指标体系,通过专家打分法确定了某尾矿库各层评价指标的权重以及第3层次的模糊关系综合矩阵,并对此尾矿库的环境质量进行了模糊综合评价.最后得出结论:该尾矿库的环境质量综合评价等级为"中".     

人的差错行为对矿山安全的模糊综合评判

人的差错行为对矿山安全有着极大的影响.对人的差错行为因素进行分析,利用模糊综合评判的方法,对某煤矿工人作业行为安全性的评判,确定该煤矿矿工行为的安全状态,从而及时了解矿工情绪、心理等状态,适时地进行安全培训教育,以保障人员安全作业.     

模糊评价法在沧州市区地下水脆弱性评价中的应用

以DRASTIC模型为基础,建立了评价含水层污染性难易程度的模糊分析理论与方法,并将其应用于沧州市区地下水系统脆弱性评价。评价结果从趋势上反映了沧州市区地下水受污染的难易程度,与市区地下水污染现状吻合较好。     

考虑后悔与失望心理的应急救援任务匹配方法

为研究区间犹豫模糊信息下的应急救援任务匹配问题,提出考虑救援人员与受灾群众后悔与失望心理的决策方法以及确定双边主体效用值的方法,基于后悔理论与失望理论获得双边主体的后悔值与失望值,确定双边主体的综合感知效用值,并构建最大化综合感知效用值的多目标匹配优化模型,以得到最优匹配结果。研究结果表明：后悔与失望心理对双边主体的心理感知具有重要影响,但不影响最优匹配结果。研究结果可为应急救援任务匹配提供理论支持。     

智能手机应用程序使用与操作的驾驶分心风险影响研究

为研究智能手机应用程序操作方式与使用行为对驾驶分心影响的问题,探讨智能手机程序操作方式对驾驶分心影响的优劣关系,基于结构方程模型提出4个因果关系假设,构建涵盖程序使用、驾驶分心、驾驶绩效等潜变量的智能手机使用行为影响的结构方程模型。通过收集线下问卷的方式进行调查,搭建模拟场景,设计6项实验方案,通过驾驶模拟实验方式收集相关数据,建立相对偏差矩阵。研究结果表明：手机通话功能的使用(路径系数0.472)对驾驶分心影响显著,手机导航功能使用(路径系数0.256)、手机音乐功能使用(路径系数0.249)对驾驶分心影响不显著。语音交互方式均优于手动操作方式,其中语音交互启动导航方式(F₃=0.019)的影响最小。研究结果可对道路驾驶情况下智能手机应用使用与操作方式的研究起推动作用。     

灾害救援中基于民众心理感知的应急物资多阶段分配问题研究

为有效解决在保证高效完成救援任务的同时考虑受灾民众行为,进而提高灾民对救援处置效果的满意度问题,结合行为运筹学相关理论和不公平厌恶理论,提出民众对于应急物资到达时间的风险感知度量模型,以及民众对于所得到的应急物资数量的公平满意度度量模型,构建基于灾民心理感知的应急物资多阶段调度模型,解决应急物资到达时间风险感知、物资分发数量公平满意度等多目标下的调配决策问题;设计基于蚁群优化思想的求解算法。研究结果表明:通过实例分析对比验证了模型在提升灾区民众对于应急物资分发策略满意度方面的有效性。     

基于成本收益理论的井场作业人员不安全行为决策分析

为有效制定油气田井场作业人员不安全行为的防范措施,降低事故发生可能性,基于成本收益理论建立油气田井场作业人员的行为决策模型,通过仿真计算定量分析了不同影响因素对不安全行为产生的影响程度。结果表明:正向激励和负向激励对不安全行为的降低幅度为21.8%,17.2%,负向激励和监督力度共同作用下不安全行为可降低44.8%。油田企业在保证利润的前提下应优先提升HSE奖励水平,合理控制罚金水平的同时加大管理监督力度,从而有效减少作业人员不安全行为的发生,保障企业的安全生产。     

基于模糊推理的FRAM事故定量分析方法研究

为有效克服FRAM事故分析中无法进行定量分析的缺陷,提出结合模糊推理技术的Fuzzy FRAM模型。此改进模型基于FRAM识别系统运行状态;依据功能输出要素的时间/精度属性利用Matlab构建2阶模糊推理系统量化功能输出质量;根据通用性能条件(CPC)及功能输入耦合端口构建功能评价体系,针对评价体系中存在的不确定性信息融合及建模问题,采用模糊证据推理技术,通过模糊信度结构建立、数据处理、信息融合测度后获得功能的风险指数;以既有铁路危险品运输事故为例,验证方法的可行性。结果表明:Fuzzy FRAM模型的评估结果较为精确,是FRAM分析方法的有效补充。     

Fine-resolution mapping of wildfire fuel types for Canada: Fuzzy logic modeling for an Alberta pilot area

The Canadian Forest Fire Danger Rating System (CFFDRS) is used daily across Canada for evaluating forest fire danger. Fuel-type information is one of the inputs required by the models used in the CFFDRS. In this project, three fuel-type maps with a 25 m resolution were produced for a pilot study area located in Alberta using land cover only; land cover and biomass; and, land cover, biomass and leaf area index data derived from satellite imagery. The relationships between inputs and fuel types were determined mainly by the opinions of forest fire scientists and incorporated into a computer program using fuzzy set methodology. Not all the CFFDRS fuel types could be distinguished using these inputs; three of the coniferous types had to be grouped into one common fuel type. Overall accuracy was between 74 and 83% based on ground-truth comparisons. The most accurate map resulted from land cover and biomass data. Detailed accuracy assessment indicated that the overall accuracy increased up to 86% if ambiguous fuel type identification was considered. No combination of inputs was able to define a fuel type with absolute certainty, which is a reflection of differing expert opinions and the small number of inputs used to produce the maps.