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。     

基于模糊评判人工神经网络的重大危险源辨识研究

国家已经制定了重大危险源辨识标准,辨识依据是危险物质的数量,主要适用于化工行业.本文对于国家重大危险源辨识标准不适合的行业,结合各行业发生事故的特点和工艺特征,综合利用模糊评判法和人工神经网络,辨识企业内存在的重大危险源.在某化工厂进行了检验,实践证明了方法的科学性和合理性.     

森林火灾扑救风险管理问题的探讨与研究

森林火灾不可避免,与之相应的森林灭火救灾行动及其风险也不容回避。笔者将风险和风险管理理论引入森林火灾扑救之中,提出林火扑救风险及风险管理的概念和内涵;阐明了风险判识与分析、风险评估与预测、风险控制与处理的内容与方法;运用数学分析、模糊数学和现代高新技术等方法探讨林火扑救风险管理的有关问题;林火扑救属于高风险作业,提出的做好林火扑救风险管理,特别是风险控制的对策与措施,有较强的操作性、针对性和借鉴性,是防止和减少林火扑救中伤害事故的重要手段。     

乌达煤矿采空区煤自燃影响因素评价分析

应用层次分析理论,选择影响乌达煤矿采空区煤自然发火的主要因素即煤的自燃倾向性、煤层的赋存条件、开采技术水平等,进行分析计算。依据层次分析法确定了采空区煤自燃各影响因素的权重系数,并对其进行总排序,最后进行综合评定各采空区煤自燃影响因素。评定结果表明:煤自燃倾向性M、煤的硫含量L、回采工作面推进速度g、地质构造d等是影响采空区煤自燃的主要因素。为制定相应的开拓开采方案和有效的防火措施,提供了科学的理论依据和切合实际情况的评价方法。     

矿井提升机盘闸制动系统工作状态监控与安全

运用故障树分析(FTA)方法分析矿井提升机盘式制动系统故障原因,包括机械故障、摩擦系数故障、液压故障等,提出矿井提升机盘闸制动系统的故障树,并给出了系统状态计算机测控系统方案。采用现代检测与计算机技术,对盘闸制动系统的主要故障进行综合检测;对摩擦系数进行间接检测;研究成果,为故障报警与控制提供了保障,报警与控制结合,提高了提升机盘闸制动系统的安全性。     

港口安全管理评估量化研究

对港口安全管理体系进行量化评估,不仅可推进体系的不断完善,更可促进港口企业建立健全安全生产的自我约束机制。笔者在港口安全管理体系研究的基础上,综合考虑各类港口的不同情况,运用改进的层次分析法(AHP),建立港口安全管理体系的递阶层次结构模型和构造判断矩阵;通过对沿海,内河,大、中、小港口的调查和方根法数值计算,确定评估体系中各评估要素、评估要点的权值;提出了保障港口安全生产的港口安全管理体系基本评估要点;研究完成量化的港口安全管理评估系统。该评估体系可定量评估港口安全生产状况、港口安全生产程度,及时发现港口在安全生产及安全管理方面存在的隐患、不足与缺陷等问题,从而可及时而有效地预防和控制港口系统重大事故的发生。     

高层建筑火灾中安全疏散的评价分析

由于高层建筑的迅猛发展,高层建筑的火灾防范和安全疏散成为一个重要的研究课题。笔者阐述高层建筑的火灾特点,以及人员安全疏散的安全评价在消防中的重要作用;综述火灾危险分析的方法;介绍几种可以用于安全疏散的评价方法,并结合各种评价方法的优缺点进行了比较。根据实际情况,选择了模糊综合评价法对某一高层建筑作了简单的算例,从其结果中可以看出:疏散楼梯、防排烟和通风空调系统及事故疏散标志、通信设备存在一些问题,需要整改,以确保人员疏散的安全性;制定相应的应急预案,调整人员疏散策略,确保火灾中人员安全、及时、迅速撤离火灾现场,至安全区域。     

在役化工装置安全评价模式的研究

根据在役装置安全评价的两类目的,分析现有在役化工装置安全评价模式中存在的不足;提出在役化工装置安全评价的一个新思路和新模式;给出了基于新模式的安全评价程序,并对该评价程序各个步骤及采用的评价方法组合进行了较为详细的讨论,其关键是建立评价指标体系。该评价模式既能查找出装置中存在的具体安全隐患,也能给出装置总的安全评价结论。同时指出,安全评价指标体系的建立和完善应成为安全管理的一项标准化、基础性工作。该评价模式的思路不仅适用于在役化工装置的安全评价,也适用于其他系统安全现状评价,是对进一步完善当前安全现状评价工作的一个有益尝试。     

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。     

基于神经网络和遗传算法的城市火灾风险评价模型

以消防安全工程学与系统安全工程理论为基础,结合我国城市发展特征及消防安全管理状况,建立了城市区域火灾风险评价指标体系;针对神经网络易陷入局部极小而引起评价指标权值分布不合理的缺陷,提出了基于神经网络和遗传算法的城市火灾风险评价模型,该模型以火灾发生的可能性以及灾后的严重程度为输入单元,火灾风险等级为输出单元,采用误差反算法训练BP网络,最终得出火灾风险等级范围,有效地解决了城市火灾的动态性和非线性特征;研究实例证明了该模型的有效性,可为城市的消防安全管理提供确实可行的参考依据。