布袋式除尘在大型煤炭筛分系统中的成功应用

煤炭筛分系统在工作时产生的大量煤尘对环境造成污染，为解决这一问题，我们设计安装了两套煤炭筛分除尘系统，通过布袋式除尘器，把煤尘用布袋收集起来，解决了煤炭粉尘污染问题，通过三年的使用观察，效果非常明显。     

可视化灾害数字仿真重构理论及实证研究(Ⅱ)--理论框架与概念化范式

可视化灾害数字仿真重构理论研究,不仅可以实现对灾害空间数据进行有效的集成管理和时空分析,而且为灾害的防治、应急管理和工程论证等提供可靠的依据,是解决灾害实验的危险性和不可重复性的最佳途径.本文提出可视化灾害数字仿真重构理论的概念、研究对象和方法,综述该理论所需要涉及多种跨学科的技术支持,提出灾害数字仿真重构理论的实施流程,按照致灾因子孕育、发生以及作用于承灾体形成灾害的过程为线索,建立灾害数字仿真模型的概念化范式.上述工作共同构成灾害数字仿真重构的完整理论体系.     

基于C/S的三峡云阳-巫山段滑坡数据管理系统

长江三峡云阳-巫山段是三峡库区滑坡分布密集灾情严重的一个区域,随着库水位抬升到135 m以及今后的175 m,势必会加剧原有滑坡以及危险斜坡的不稳定性.本研究是在前期工作的基础上,开发出用以管理研究区数量繁多灾害点的管理系统.     

城市给水网系统的故障风险评价决策技术

最小割集方法是评价网络系统可靠性和风险的一种有效方法，基于最小割集理论在城市复杂给水网系统中的推广应用，建立了城市给水网系统的故障风险计算评价决策模型，并通过自行编制的程序，进行了相关的实例分析。结果表明，基于最小割集方法的城市供水管网故障风险评价决策技术是科学、合理、有效的，具有很好的推广价值。     

海啸预警系统及我国海啸减灾任务

2004年12月26日印度洋海啸引发了新一轮海啸预警系统的研究。简述了地震海啸预警的原理，分析了海啸数值模拟的一些基本方法，综述了目前世界上多个国家海啸预警系统的建设情况，通过对我国海啸灾害研究现状的分析，明确了我国当前海啸防灾减灾工作的主要任务。     

城市地下空间与节约型和谐社会建设——论中国城市地下空间的发展战略选择

进入“十一五”规划期,中国的大城市正面临着“建构资源节约型、环境友好型和谐社会”的重大战略转型。城市地下空间资源的综合开发利用是实现这一伟大战略目标的重要保障之一。作者在研究总结国外大城市地下空间资源综合开发利用成功经验与教训的基础上,分析未来中国城市发展趋势,论述城市地下空间资源综合开发利用的发展方向与战略目标,创造性的提出了实现这一伟大战略目标应该创建的中国式综合管理的体制、机制与法制。本文可供政府决策参考。     

旅游安全风险系统研究

在现代旅游活动中,旅游安全问题日益突出。其活动涉及大、中、小尺度的地域范围,牵涉行业较多,旅游安全存在于旅游行业及其活动的各个环节。当前的旅游安全问题不仅仅是个技术问题,而已成为一个很严重的社会问题。笔者从系统论和旅游地理学的角度,把旅游安全作为一个风险系统进行研究;认为旅游安全风险系统是由旅游者与旅游景区环境共同组成的一个复杂的特定的相互依赖的系统;初步探讨旅游安全风险系统的组成、结构和研究内容;对旅游安全风险系统的安全分析、安全评价和安全措施进行了相关研究;通过研究,以期弄清现代旅游业发展中存在的安全问题,提出旅游安全风险对策。     

基于数据库的煤矿危险源辨识系统研究

目前,煤矿大多采用的是检查项和检查内容固定的安全检查表法,为提高煤矿危险源辨识效率和准确性,遏制煤矿事故的发生,从职业安全健康管理体系角度,探讨了煤矿危险源辨识问题,并设计了以煤矿安全信息管理系统为基础的危险源辨识系统,模拟煤矿现场实际情况;依据职业安全健康管理体系中危险源管理的模式筛选出数据库中的相关信息,动态生成与之相适应的安全检查表。同时对煤矿安全信息管理系统的结构、功能以及辨识程序进行了分析。     

灰色关联分析在道路交通事故中的应用

全国或某一地区的道路交通安全系统是一个灰色系统,可应用灰色关联分析法方便地确定影响交通安全的主要相关因素。由灰色关联度导出灰色关联序,以进行优势分析,从而得到交通事故的最(准)优因素及最(准)优特征。根据1990—2000年全国道路交通事故以及全国人口、机动车、公路里程和客货运输量等主要相关因素统计资料可知,货运量、货运周转量和客运量是影响交通安全的主要相关因素,死、伤人数是交通事故的主要特征和指标。由哈尔滨市2000年道路路段交通事故与交通组成统计资料可知,城市道路交通事故的主要影响因素是各类货车、摩托车和大型车。因此,加强货车和货运管理对提高我国交通安全水平具有重要意义。     

BP神经网络技术在交通工具火灾预警中的应用

通过对交通工具火灾成因机理以及现有典型交通工具火灾实例的分析研究,建立了预警评价指标体系。根据非线性理论和模式识别原理以及交通工具火灾的特点,采用基于BP神经网络的智能灾害诊断方法,对交通工具火灾发生的可能性和危险性进行评估和预测。研究表明:BP神经网络方法是解决非线性系统问题的一种有效方法,与传统的预警方法相比,该方法具有速度快、效率高、可信度好、自学能力强等特点。采用BP网络进行交通工具火灾预警时,只需输入影响交通工具火灾发生的相关指标因素,网络便可在较短的时间内得出可靠的预警结果。