基于故障树理论的舰船海水管系腐蚀失效原因分析及应用

针对某型船板式冷却器B10海水管路频繁穿孔漏水问题,本文基于故障树分析理论,以故障海水管路的腐蚀环境、腐蚀形貌和腐蚀机理为层次,将可能导致海水管路穿孔漏水的各种因素作为底事件列出,通过逻辑联系形成上述问题管路的故障树模型。在逐一分析故障树各项底事件的发生原因和典型表现后,将故障原因定位为B10管路与冷却器钛合金板片之间发生异种金属电偶腐蚀,并进行了原理复现,以验证分析的正确性,最终提出包括增加电绝缘组件在内的一系列治理措施,在船上实施后,取得了较好的治理效果。该分析方法可为各类舰船海水管路腐蚀问题的分析定位和治理防护提供借鉴。     

8种乡土树种在铁矿废弃地的定植与生长

应用生态系统演替原理,选取青冈(Cyclobalanopsis glauca)、苦槠(Castanopsis sclerophylla)、白栎(Quercus fabri)、麻栎(Quercus acutissima)、小叶栎(Quercus chenii)、榔榆(Ulmus parvifolia)、紫楠(Phoebe sheareri)和薄叶润楠(Machilus leptophylla)8种乡土树种在安徽省马鞍山市南山铁矿排土场进行定植试验.定植后3 a小叶栎高度达(194.89±2.71) cm(平均值±标准误,下同),比移栽时增加119.89 cm,平均年增高39.96 cm,高度最小的紫楠也达(72.67±2.91) cm,比移栽时增加了62.67 cm,平均年增高20.89 cm;地径最大的榔榆已达(3.87±0.11) cm,最小的紫楠也达(1.27±0.15) cm,说明在人工管理条件下,这些植物生长良好.观测结果表明,落叶阔叶树种比常绿阔叶树种定植成活率高,株高和地径增长速度也较快,是该地自然群落恢复的重要候选树种.     

亚热带6种针叶和阔叶树种凋落叶分解比较

针叶和阔叶树种分别代表了不同的生活型,其凋落叶片具有不同的分解速率.应用分解网袋法,在中国亚热带地区,选取了具有代表性的3种针叶树种(马尾松Pinus massoniana、水杉Metasequoia glyptostroboides和杉木Cunninghamia lanceolata)和3种阔叶树种(木荷Schima superb、乐昌含笑Michelis chapensis和青冈Cyclobalanopsisgtauca)的凋落叶,放置于样地杭州千岛湖的林地中,经过1 a的分解实验,分析不同类型树种凋落叶的分解特征.6种树种凋落叶质量损失过程基本符合Olson指数模型,其中,3种针叶树种(马尾松、水杉和杉木)凋落叶的分解系数k值(分别为0.51、0.30和0.44),明显小于3种阔叶树种(木荷、乐昌含笑和青冈)凋落叶的分解系数k值(分别为0.55、1.12和0.66);同时,针叶树种(马尾松、水杉和杉木)凋落叶分解50%和95%所需时间(分别为1.36、2.31、1.78 a和5.87、9.99、7.68 a),大于阔叶树种(木荷、乐昌含笑和青冈)凋落叶的分解时间(分别为1.26、0.62、1.05 a和5.45、2.68、4.54a).多元回归分析表明,凋落物分解系数与初始钾元素含量显著相关(P<0.05).一元线性回归分析表明,凋落物的分解系数与初始钾元素和初始木质素含量均具有显著性差异(P<0.05).亚热带地区针、阔叶树种凋落叶分解的差异与自身质量密切相关,其中初始木质素与钾元素含量是控制凋落物分解的主要因素.图2表2参23     

典型地质灾害链式机理研究

滑坡、泥石流与危岩是典型的地质灾害,每年由其造成的损失占到所有地质灾害的一半以上,针对典型地质灾害的链式规律进行深入研究,对于防灾减灾具有重大意义。从典型地质灾害的形成、发展过程入手,将灾害过程视为链式过程,将人为的工程防护治理措施视为断链过程。一个完整的链式过程包括致灾环、激发环、损害环和断链环。致灾环主要是由地质构造而形成的地质因素构成,激发环主要是由暴雨、地震、冰雪融水等非地质因素构成,损害环是由灾害发生后形成的灾害损失构成,断链环则是指工程治理与防护措施。     

Methodology for risk assessment of COVID-19 pandemic propagation

This paper proposes a methodology to perform risk analysis of the virus spread. It is based on the coupling between CFD modelling of bioaerosol dispersion to the calculation of probability of contact events. CFD model of near-field sneeze droplets dispersion is developed to build the SARS-CoV-2 effect zones and to adequately capture the safe distance. The most shared classification of droplets size distribution of sneezes was used.Droplets were modeled through additive heating/evaporation/boiling laws and their impact on the continuous phase was examined. Larger droplets move behind the droplet nuclei front and exhibit greater vertical drop due to the effect of gravity. CFD simulations provided the iso-risk curves extension (i.e., the maximum distance as well as the angle) enclosed by the incident outcome effect zone. To calculate the risk indexes, a fault tree was developed and the probability of transmission assuming as of the top event “COVID-19 infection” was calculated starting from the virus spread curve, as main base case. Four phases of virus spread evolution were identified: initiation, propagation, generalised propagation and termination. For each phase, the maximum allowable close contact was computed, being fixed the values of the acceptable risk index. In particular, it was found that during the propagation case, the maximum allowable close contacts is two, suggesting that at this point lockdown should be activated. The here developed methodology could drive policy containment design to curb spread COVID-19 infection.     

人员密集场所拥挤踩踏事故风险分级模型及预防对策

为研究人员密集场所拥挤踩踏事故的影响因素及拥挤踩踏事故风险级别与管控措施,通过统计分析2002-2018年间国内不同场所发生的拥挤踩踏事故原因,构建事故树模型,从人的因素、道路因素、环境因素、管理因素4个方面提出人员密集场所拥挤踩踏事故的20个评价指标,建立踩踏事故风险评价指标体系,基于层次分析法对评价指标赋予权重,进而构建RCM-CS模型,并依据模型对事故风险进行分级评估。通过RCM-CS模型对已发生的踩踏事故风险等级评估发现,该模型可以很好的区分不同场所的拥挤踩踏风险等级,对于预测人员密集场所风险级别及预防拥挤踩踏事故的发生具有重要作用。     

基于贝叶斯网络的养老院火灾风险评估方法研究

为预防养老院火灾事故,结合事故树法(FTA)和贝叶斯网络法(BN),建立了一套养老院火灾风险定量评估模型。首先,采用事故树法建立潜在的养老院火灾事故场景;其次,考虑到养老院火灾事故场景中不确定因素的影响,将事故树模型转化为贝叶斯网络模型,并结合有人员伤亡的养老院火灾事故发生发展实际优化模型;最后,以某市养老院为例,结合调研、文献及统计数据确定先验概率及条件概率,并用GENIE 2.0软件实现贝叶斯图形化,分析验证该模型逻辑可行性。结果表明:通过该模型和方法,不仅可以预测养老院火灾事故中各场景发生发展概率,还能对各风险因素敏感度和最大致因链进行分析,提高了风险因素辨识和评价的准确性,可以为养老院火灾风险分析和防控提供参考。     

不同电子供体的硫自养反硝化脱氮实验研究

采用硫自养反硝化处理模拟低浓度硝酸盐污染水.分别以单质硫、Na2S和Na2S2O3作为电子供体在3个反应器中连续运行进行脱氮实验,以考察不同电子供体条件下的脱氮效果.结果表明,在进水NO3--N浓度为13 mg.L-1的条件下,以Na2S2O3为电子供体脱氮效果最好,Na2S系统最差;Na2S2O3系统对低温的适应能力最强.20℃以上时,单质硫系统脱氮效率受传质效率和HRT的影响较大,HRT≥2 h时,系统对NO3--N和TN的平均去除率较高,分别为81%和79%,而HRT<2 h时,NO3--N和TN去除率分别降为47%和51%,出水NO2--N无明显积累,平均为0.53 mg.L-1;Na2S系统HRT保持在4 h时,NO3--N和TN的平均去除率分别为47%和41%,出水NO2--N平均质量浓度为0.29 mg.L-1;而Na2S2O3系统的NO3--N和TN平均去除率分别为99%和90%,出水NO2--N平均质量浓度为0.080 mg.L-1,且最短HRT可缩短至0.5 h.分子生物学分析表明,3个系统中存在不同的优势硫自养反硝化菌,单质硫系统中存在脱氮硫杆菌,而Na2S和Na2S2O3系统中得到的反硝化菌基因片段在基因库中尚未找到相似性高的菌种,可能是尚未登记的硫自养反硝化菌新菌种.     

城市交通道路氮氧化物浓度的CART回归树预测研究

提出了基于CART回归树的氮氧化物(NO_x)浓度预测模型,利用杭州市延安路路边空气质量监测站2016年6—9月空气污染物监测数据和同期延安路路段车辆抓拍识别数据,通过数据处理、影响因素分析及CART回归树构造,搭建了NO_x浓度预测模型.实验分析结果表明,相对于支持向量机和BP神经网络预测模型,基于CART回归树的NO_x浓度预测模型的预测精度有大幅度提升,可决系数在0.92以上;同时,对环境条件差异较大的G20会议期间NO_x浓度进行预测分析,结果表明,CART回归树方法的预测精度比其它方法更高,能够适应不同条件下的预测需求.     

改进广义灰色关联故障树的危化品LSSC可靠性诊断

为了探究影响危化品物流整体运作的关键事故因素,提出一种改进广义关联故障树的危化品LSSC可靠性诊断方法。结合实例构建危化品LSSC系统失效故障树,运用灰色关联技术对以最小割集构造的标准故障模式向量和底事件概率重要度组成的待检模式向量进行相关性分析,得到系统失效概率等级与失效故障模式可能性排序,确定系统关键薄弱环节。研究结果表明:该方法能够快速识别危化品物流运作系统关键事故因素,为危化品LSSC风险等级控制和分级防范措施制定提供参考和借鉴。