基于ANP的煤矿员工非意向不安全行为影响因素研究

为量化分析非意向不安全行为的影响因素,基于专家判断法和网络层次分析法（ANP）,运用超级决策（SD）软件分析评价了30个因素对非意向不安全行为的影响。结果表明:对国有大中型煤炭企业而言,个体特征、组织及任务、机械设备对非意向不安全行为有很大的影响,环境因素对非意向不安全行为影响权重相对较小;应急反应、应急演练、信息传递、注意力、监督反馈、安全警示、工作经验、应急设施、作业规范、疲劳程度等10个因素是企业干预、控制非意向不安全行为的重点关注因素。     

Social learning for sustainability: supporting sustainable business in Brazil regarding multiple social actors,relationships and interests

Finding solutions for complex environmental, economic and social issues in organisations relies on coordinated actions among several social actors that are involved in the sustainable development web and demands that they learn new business methods. In this scenario, which involves multiple social actors, relationships, contexts and interests, social learning has emerged as a hybrid approach to resolving complex environmental and social problems. Such an approach marks a different situation for organisations whose focus is not only on supporting such problem resolution but also on transforming such crises into opportunities to generate sustainable products and services. Thus, this study discusses how one of the largest companies in Latin America’s chemical segment formed a network with 23 social actors and is socially learning to deal with the dialectic between return on investments for its shareholders and benefits for its stakeholders. Research was conducted based on Boje’s narrative analysis. The data was built through interviews, informal conversations, textual and audio-visual documents and non-participant observation. This paper discusses the concept and describes the social learning process for sustainability (in this case, for sustainable agriculture) from the viewpoint of a for-profit organisation. In this manner, this study contributes to strengthening the connection between social learning and sustainability.     

国内外旅游网络平台研究进展与基金项目资助

通过对国内外1979—2019年的831篇文献进行梳理、归纳与总结,从年度载文数量、来源期刊类型、作者发文篇数等6个方面入手,分析比较了国内外旅游网络平台的研究现状、研究热点及进展,研究依次分为起步阶段、拓展阶段与提升阶段。结果表明:①国外对旅游网络平台的研究已进入提升阶段,国内正处于拓展阶段。②国内外均采用定性与定量相结合的研究方法,国内定量的数学模型相对简单,国外定量的数学模型相对复杂。③国内外“以人为本”为切入点研究旅游活动主体——旅游者的需求,国内侧重旅游网络平台的设计和营销及实例等,国外侧重研究个性化定制的旅游网络平台。通过对国内外基金项目资助的发文量分析,展望了国内外旅游网络平台发展的新动态。     

漆酶降解阴离子型聚丙烯酰胺/聚丙烯酸酯活性的理性设计

为探究漆酶降解聚丙烯酸酯（PAA）/阴离子型聚丙烯酰胺（HPAM）的微观机理,采用对接模拟了其结构模型与枯草芽孢杆菌漆酶（B. subtilis laccase）的结合.根据-CDOCKER_Energy score打分最高的原则,对获得的最佳结合构象进行分析.然后基于亲和力虚拟氨基酸突变进行丙氨酸（ALA）扫描和饱和突变.结合模式分析表明,HPAM比PAA可更深地埋入活性口袋,B. subtilis laccase对HPAM的亲和力和结合能皆高于PAA.相互作用分析表明,疏水相互作用可能对B. subtilis laccase与底物的结合起到促进作用,而氢键作用会阻碍该酶与底物的结合.通过ALA扫描进一步得知,ARG487、GLY486和TYR133是B. subtilis laccase降解HPAM的关键氨基酸残基,而ASP113和TYR133是B. subtilis laccase降解PAA的关键氨基酸残基.通过饱和突变表明,ASP113>ARG可以提高B. subtilis laccase降解PAA的活性,这些数据为理性设计增强活性的B. subtilis laccase突变体提供了理论参考.     

基于BP神经网络的水环境承载力预警研究——以北运河为例

为了预测水环境承载力未来可能出现的超载状态并提出警告,达到水环境风险管控的目的,本文构建了基于BP神经网络的水环境承载力预警方法体系,并在北运河流域开展了实证研究.所构建预警模型包括COD、氨氮、总磷承载力预警子模型和水资源承载力预警子模型,且模型拟合效果较好（平均绝对百分比误差在20%左右）.研究结果表明：朝阳区、海淀区等8个行政区落在了红灯重警区域,水环境承载力超载状况最为严重;位于北运河中下游的石景山区、广阳区、北辰区和香河县处于橙灯中警区域;昌平区、顺义区等5个行政区处于黄色轻警区域;怀柔区和延庆区处于绿色无警区域,状况较好.最后,为了排除警情,基于双向调控的原则,本文从水环境全过程控制角度,分别对各区域提出了调控区域人口规模及经济发展方式、治理面源污染等具体排警措施.     

基于UKF的深井监测移动节点定位算法

针对线性系统理论的监测定位技术误差较大且又无法实时监测深井人员及移动设备的位置问题,提出一种基于非线性函数不敏卡尔曼滤波（UKF）移动节点定位算法（U-MPA）。在建立U-MPA监测系统及巷道模型的基础上,采用UKF方法对RSSI滤波测距,通过局部坐标系,实现对移动节点实时定位监测;同时,通过改变锚节点间距密度,实现不同定位精度要求。仿真实验表明:U-MPA算法相比RSSI算法定位误差有明显减小,U-MPA算法的平均定位偏差为RSSI算法的44%。     

基于PSO优化BP神经网络的钻井动态风险评估方法

传统钻井动态风险评估严重依赖于专家主观判断、结果大多是定性或半定量,无法满足深井复杂地层钻井安全需求。针对该问题,研究建立了基于PSO优化BP神经网络的钻井动态风险评估方法。通过对录井资料的监测分析,实时判断井下风险发生的类型并定量计算风险发生概率,可以在风险发生的早期给出预警信息,及时指导风险调控措施的开展。海上BD气田的实例分析表明,基于构建的动态风险评估模型得到的风险预测结果与实际风险发生情况相符合,说明建立的模型是合理可行的。该模型对于钻井作业过程中动态风险评估具有一定的参考价值。     

ISM耦合ANP矿工安全注意力衰减影响因素模型

为了减少煤矿安全事故的发生,从“纵向过程观”角度,引入矿工安全注意力控制空间、安全信息分配空间和安全行为结果空间,建立矿工安全注意力衰减影响因素模型。首先,基于文献研究,建立矿工安全注意力衰减影响因素体系,一共包含12个指标;其次,利用解释结构模型（ISM）构建矿工安全注意力衰减的3级递阶有向图;最后,采用网络层次分析法（ANP）构建矿工安全注意力衰减影响因素的权重模型,并借助Super Decision（SD）软件求解。结果表明:安全自制力、行为习惯、工作负荷、风险应对力以及安全信息刺激频率为表层直接影响因素;安全认知、工作要求、作业环境特征、安全信息变化多样性和风险感知力为中层间接影响因素;管理方式和安全信息刺激强度为深层根本影响因素。主要影响因素有:安全认知、安全自制力、行为习惯、管理方式、安全信息刺激频率以及风险感知力。     

煤矿作业人员人因可靠性的径向基神经网络评价模型研究

依据人因可靠性原理、事故致因理论,结合煤矿生产系统的特点,提出了观测可靠度的概念,确立了一系列便于统计和赋值的人因可靠性评价指标。针对人因失误事件过程的动态性、复杂性以及数据的不完整性,利用径向基（RBF）神经网络学习速度快、抗干扰能力强的特点,建立了基于RBF神经网络的煤矿作业人员人因可靠性评价模型。对于岗位工龄短或有效记录不足的煤矿作业人员,利用训练好的RBF神经网络模型进行人因可靠性评价,经过实例验算证实了模型的可信性。     

东江流域水利工程对流域地表水文过程影响模拟研究

东江流域为香港及广州等特大城市的重要水源地,新丰江、枫树坝与白盆珠三大水库对东江全流域水资源有控制性调蓄作用,加上人类活动影响,导致东江流域地表径流发生显著变异.研究分析东江流域上中下游水利工程建成前、后径流在时间与空间的变异特征,对水利工程与人类活动影响的东江流域水资源管理提供重要依据.基于此,选取多元线性回归、神经网络与支持向量机等模型模拟水利工程建成前的径流变化,研究认为:①神经网络为水利工程建成后径流变化模拟的最优模型;②水利工程建成后,流域径流变异特征分两阶段:1974-1982年流域水文变异不显著,水利工程影响不大;1983-2000 年径流变异显著,水利工程削峰填谷作用明显;③东江流域龙川、岭下、博罗站水文变化均受水利工程调蓄影响,但影响程度各异:博罗站水文变化受水利工程影响最大,岭下站次之,龙川站受影响最小.另外,在水利工程调蓄作用影响下,东江流域月径流变化幅度趋于平坦,在一定程度上降低了洪水风险及减少了极端气候条件对东江流域水资源供给造成的负面影响.